机器学习分为四大块，分别是classification (分类)，regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。聚类（clustering）无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合，集合中的对象与同集合中的对象彼此相似，与其他集合中的对象相异。没有标准参
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2023-07-12 10:32:55
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机器学习是多领域交叉学科，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，用来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。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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监督学习（Supervised Learni...
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2020-04-01 00:53:00
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1. Supervised Learning 监督学习：通过已标注的数据，来判断已有的数据 2. Unsupervised Learning 无监督学习：通过判断的数据的关键特征，来自动分类 应用： 图像分析 计算机视觉 语言分析 生物监测 机器控制 经验科学 智能健康 过程： 建模，训练数据集，提
原创
2022-03-08 11:46:14
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1. 朴素贝叶斯 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，基本思想如下： （1） 已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 （2） 利用贝叶斯公式转换成后验概率 （3） 根据后验概率大小进行决策分类。 贝叶斯概率研究的是条件概率，也就是研究的场景是在带有某些前提条件下，或者在某些背景条件的约束下发生的概率问
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原创
2022-12-13 09:26:27
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有 ...
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2021-07-27 16:09:00
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目录1 什么是One-Hot编码 ？2 One-Hot编码示例3 sklearn中的OneHotEncoder4 One-hot编码在机器学习领域的应
原创
2022-07-03 00:05:36
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1. 机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法 [1]。机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）中很重要的一部分，因为在目前的实践过程中，大多数人工智能问题是由机
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2023-10-05 16:05:45
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当前，企业与人工智能相结合一直是热门话题，如果企业不能围绕智能化进行转型，很有可能在未来会被淘汰。比如当下，电销行业存在诸多痛点，运营成本不断增加、销售员工作效率低下、人员流动大等，急需转型。基于AI和传统呼叫技术研发的电话机器人产品，当前已经在许多销售场景中得到应用，越来越多的企业开始用电话机器人进行外呼。那么电话机器人到底有什么特点？他是怎样快速定位目标客户的呢?一、效率显著一般认为，一个员工
算法分类（1）：有监督学习 分类算法和回归算法无监督学习 聚类算法 半监督学习 算法分类（2）： 根据要解决的问题进行的分类分类与回归聚类标注、算法分类（3）：：生成模型:判别模型 机器学习中常见的算法： 参考慕课网的一个资料：
原创
2021-04-10 18:43:44
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转自@王萌，有少许修改。 机器学习起源于人工智能，可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力，比如飞行器的自动驾驶、人脸识别、计算机视觉和数据挖掘等。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习
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2021-08-04 11:52:44
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获取数据集MNIST # mnist: handwritten numbers represented by pixels # get the dataset from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml("mnist_ ...
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2021-09-29 22:22:00
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传统机器学习分类
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机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过训练模型从数据中提取知识和规律，实现自动化的决策和预测。传统机器学习分类算法是指那些在深度学习兴起之前被广泛使用的算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。本文将介绍几种常见的传统机器学习分类算法，并给出相应的代码示例。
1. 逻辑回归
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逻辑回归是一种广义线性模型，
原创
2023-07-15 07:58:07
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# 邮件分类: 机器学习
## 导言
在现代社会中，电子邮件已经成为人们之间进行沟通和交流的重要方式之一。然而，随着电子邮件的普及和数量的不断增加，人们面临的一个重要问题是如何对大量的邮件进行分类和管理。传统的方法往往需要人工操作，费时费力且难以保持高效。而机器学习算法则可以通过训练模型，自动对邮件进行分类，极大地提高了效率和准确性。
本文将介绍机器学习在邮件分类中的应用，并展示如何使用Py
原创
2023-09-14 08:05:09
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## 多分类机器学习简介
在机器学习领域，多分类问题是指将数据分为多个类别的任务。相比于二分类问题，多分类问题需要模型能够识别并区分多个不同的类别。解决多分类问题的机器学习算法有很多种，其中包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
### 代码示例
让我们以一个简单的示例来说明多分类机器学习的过程。我们将使用Python中的scikit-learn库来构建一个多分类模型，以鸢尾花数据集
原创
2024-03-24 04:55:24
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【实验名称】 实验：分类算法
【实验目的】
1.了解分类算法理论基础
2.平台实现算法
3. 编程实现分类算法
【实验原理】
分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。
【实验环境】
OS：Ubuntu16.04
PyCharm： 2017.3
Mining
【实验步骤】
复习分类算法的简单实现：
一起
在进行“nlp分类 机器学习”的项目中，我们涉及到多个方面的技术细节。本文将详细记录如何配置环境、编译模型、调优参数、进行定制化开发、调试技巧以及高级指南等环节。
在开始实施NLP分类机器学习项目之前，合理配置环境是第一步。以下是环境配置的流程图和依赖版本表格。
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flowchart TD
A[下载必要的库] --> B{选择环境管理工具}
B -->|A
