原作：Mohammed M Jubapu数据工程师是当今市场上最受欢迎的工作之一。数据无处不在，被认为是新时代的能源。公司从不同来源生成大量数据，数据工程师的任务是组织数据信息的收集，处理和存储。但是，要成为一名数据工程师，您需要具备一些出色的技能，例如数据库，大数据，ETL和数据仓库，云计算以及编程语言。但是问题来了，您是否想拥有所有这些技能，或者您想使用所有工具？为简化此操作，让我们抓住机会，
简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
773阅读
一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
转载
2023-09-26 19:32:08
94阅读
机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习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 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
转载
2023-09-27 20:25:45
175阅读
文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
转载
2023-09-06 13:45:01
318阅读
机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
转载
2023-09-08 11:17:46
446阅读
简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
转载
2023-08-28 22:04:46
536阅读
点赞
顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
转载
2023-09-22 21:21:53
61阅读
机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
转载
2023-10-02 08:47:14
404阅读
最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是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的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
转载
2023-07-27 19:15:47
365阅读
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。
转载
2019-08-03 11:39:41
430阅读
机器学习近年来发展迅速，那什么是机器学习呢？其实机器学习在我们每天的生活、 工作中都随处可见机器学习的应用。比如你每天打开手机，无论是打开短视频软件，还是逛购物软件，这些里面都是包含机器学习的算法推荐你感兴趣的内容。关于机器学习的定义常见的有以下三个：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的
转载
2023-09-27 19:11:09
204阅读
前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
转载
2023-10-07 12:04:22
726阅读
一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
461阅读
深度学习的第一步从机器学习开始！机器学习就是把无需的数据转换成有用的信息！！！机器学习的数据一般称为特征值特征值分类：数值型（一般是十进制
原创
2023-02-24 16:16:53
358阅读
机器学习概述特征工程数据集特征工程介绍特征抽取特征预处理特征降维主成分分析总结分类算法回归与聚类算法
原创
2022-07-15 20:23:56
789阅读
这篇文章深入探讨了机器学习中的数据相关问题，重点分析了神经网络（DNN）的学习机制，包括层级特征提取、非线性激活函数、反向传播和梯度下降等关键机制。同时，文章还讨论了数据集大小的标准、机器学习训练数据量的需求、评分卡模型的数据量要求，以及个人消费贷场景下的数据量分析等内容，旨在为机器学习实践提供数据方面的思考与经验。
在机器学习中，模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定
转载
2024-05-01 11:19:07
101阅读
哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。
无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。L
转载
2021-07-12 10:38:54
635阅读
该系列：整合了《机器学习实战》中的要点，适合理解概念之后当作笔记复习或者只喜欢看概念不喜欢看讲解的胖友。将代码改成了python3版本将单独成段的代码讲解以注释的方式与代码融合，方便阅读。机器学习基础概念训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合。目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的。一般过程： 为了测试机器学习算法的效果，通常使
转载
2024-07-22 16:18:31
85阅读
