2020-05-14 18:24发布
机器学习都有那些内容啊,有没有人知道?
机器学习的思想并不复杂,它仅仅是对人类生活、学习过程的一个模拟。而在这整个过程中,最关键的是数据。任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习,包括很多已经发展多年的技术,比如:
线性回归(Linear Regression)
K均值(K-Means,基于原型的目标函数聚类方法)
决策树(Decision Trees,运用概率分析的一种图解法)
随机森林(Random Forest,运用概率分析的一种图解法)
PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)
SVM(Support Vector Machine,支持向量机)
ANN(Artificial Neural Networks,人工神经网络)
也不难学,但是要有JAVA的基础
这个要看你在哪个城市就业了,一般来说适合大数据就业的城市不多,一线城市北上广深,甚至在成都找大数据方向的工作都不太好找。如果你学了大数据,刚好也在比较热门的城市,大数据薪资至少也得上万吧。...
自学的话就走很多弯路,需要花费大量时间。如果时间充足可以自学。
人工智能当前有六大研究领域,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学,初学者应该选择一个主攻方向,并围绕这个主攻方向来制定学习计划。对于初学者来说,可以从机器学习开始学起,一方面机器学习是打开人工智能知识大门的...
机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着关系
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的...
先来看一下机器学习的概念,我们提供给电脑样例数据,电脑通过一定的模型自己学习出相应的规则,并且这些规则可以随着数据的输入不断调整。而深度学习,则是一种十分有效的机器学习方法。现在的深度学习主要指的是深度神经网络。神经网络形式上就是一个分层的...
行业里其实都有参合一起用,但是java用的比较多!
特征缩放(feature scaling)是预处理阶段的关键步骤,但常常被遗忘。虽然存在决策树和随机森林这种是少数不需要特征缩放的机器学习算法,但对于大部分机器学习算法和优化算法来说,如果特征都在同一范围内,会获得更好的结果。比如梯度下降法。特征缩放的重要...
机器学习【一】K最近邻算法涉及内容:分类——————数据集生成器、KNN拟合数据多元分类————生成数据集、KNN拟合回归分析————用于回归分析的数据集生成器、KNN拟合、调整近邻数KNN实战—酒的分类————数据集有哪些键、生成训练集和测试集、KNN拟...
java 的优势就是 运行速度快(相比 pure python),python 的优势就是 库多,写起来代码量少
微积分、线性代数、概率论、最优化方法
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机器学习的思想并不复杂,它仅仅是对人类生活、学习过程的一个模拟。而在这整个过程中,最关键的是数据。任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习,包括很多已经发展多年的技术,比如:
线性回归(Linear Regression)
K均值(K-Means,基于原型的目标函数聚类方法)
决策树(Decision Trees,运用概率分析的一种图解法)
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