机器学习是一种人工智能的分支，其主要目标是让计算机通过数据来学习，并根据学习结果进行预测和决策。与传统的编程方式不同，机器学习依赖于算法和数学模型，从而自动识别输入数据中的模式和规律。机器学习技术已广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、智能对话等领域。监督学习（Supervised Learning）无监督学
原创
2024-04-02 15:01:20
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公众号：黑客编程狮，专做免费编程知识分享！预计更新第一章. Python 简介Python 简介和历史Python 特点和优势安装 Python第二章. 变量和数据类型变量和标识符基本数据类型：数字、字符串、布尔值等字符串操作列表、元组和字典第三章. 控制语句和函数分支结构：if/else 语句循环结构：for 和 while 循环函数参数传递与返回值Lambda 表达式第四章. 模块和文件 IO
原创
2023-04-29 19:58:40
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# Python 机器学习入门指南
## 概述
欢迎来到机器学习的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将带领你走进 Python 机器学习的门道。在本文中，我将详细介绍从入门到实践的整个流程，并附上具体的代码示例，让你能够快速上手。
## 流程步骤
首先，让我们来看一下整个实现“Python 机器学习入门”的流程。下面的表格展示了具体的步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-06-21 04:16:51
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答：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象。为避免过拟合，可以通过增加训练数据、减少特征评估模型性能的方法，通过将数据随机分为多个子集，然后将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，重复多次进行训练和测试，从而得到更准确的模型性能评估。
原创
2023-12-27 10:36:31
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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
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2023-08-28 22:04:46
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今天来介绍机器学习非常重要的方法——集成学习。在算法竞赛中使用集成学习的思路通常可以得到非常好的结果，所以还是很有必要学习一下的。
原创
2022-07-13 18:21:29
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随着科技的飞速发展，机器学习已经成为当今最热门的技术之一。Python 作为一种强大的编程语言，在机器学习领域有着广泛的应用。
# Python机器学习入门
机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过数据学习模式并进行预测或决策。在本篇文章中，我们将介绍Python在机器学习中的基本应用，展示如何使用Python库进行数据处理、模型构建和可视化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了一些必备的Python库。可以通过以下命令安装这些库：
```bash
pip install numpy pandas ma
原创
2024-08-06 08:56:39
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前言机器学习 作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是：A computer program...
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2022-06-29 14:43:44
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欢迎关注个人博客：枫之羽前言 这部分内容侧重于机器学习的应用以及如何使用sklearn和调优。该部分内容基于Udacity的机器学习入门课程，偏重实践，有兴趣的可以看看，也可以一起学习。１、朴素贝叶斯训练分类器from sklearn.naive_bayes import GaussianNBclf = GaussianNB() # 创建分类器clf.fit(fe...
原创
2021-07-06 15:35:18
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基于EASYDL模型的图像识别数据处理系统需求分析1.1软件背景分析世界已经进入工业自动化的时代。随着图像识别、语音识别、机械稳定化的发展。自动化已经成为公司或者企业发展的重要方向。自动化是指机器设备或生产过程在不需要人工直接干预情况下，按照预期的目标实现测量、控制等信息处理的过程。工业自动化要求的是自动和精准。自动控制可以通过传感器或者摄像头工具等实现。精准测量或者控制需要图像检测并识别到一定的
这个是TensorFlow官方教程中“MNIST机器学习入门”这部分的完整代码，并加入了部分注释。 原教程中详细地讲解了一下如何使
原创
2022-09-13 14:34:36
86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
Python机器学习代码简介
近年来，机器学习在科学研究、商业应用和工程实践中得到了广泛应用。它是人工智能的一个重要分支，通过使用计算机算法和模型来使计算机具备学习能力。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，成为了机器学习领域最受欢迎的语言之一。本文将介绍一些常用的Python机器学习代码，并使用Markdown语法给出示例。
一、数据预处理
在进行机器学习之前，通常需要对数据进
原创
2024-01-01 08:47:13
89阅读
# Python机器学习代码初探
机器学习是一种基于人工智能的技术，通过让机器从数据中学习并自动优化算法，从而实现某种特定任务的自动化。Python是一种广泛使用的编程语言，其丰富的工具和库使得Python成为机器学习的首选语言之一。本文将介绍一些常用的Python机器学习代码示例，帮助读者快速入门。
## 数据准备
在进行机器学习之前，我们首先需要准备好数据。Python中有多种库可以帮助
原创
2023-09-16 09:17:12
97阅读
什么是机器学习从大量现象中提取反复出现的规律与模式。这一过 程在人工智能中的实现就是机器学习。机器学习是计算机基于数据构建概率统计 模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。解决什么问题问题不能是完全随机的，需要 具备一定的模式；问题本身不能通过纯计算的方法解决；有大量的数据可供使 用。机器学习的任务，就是使用数据计算出与目标函数最接近的假设，或者说拟合出最精确的模型 。在机器学习中，数据并非通常意义上的数量值，而是对于对象某些性质的描述。被描述的性 质叫作属性，属性的取值称
原创
2022-03-22 14:41:49
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机器学习项目的流程 1.明确需求，将需求抽象成数学问题 2.获取数
原创
2023-06-07 09:45:36
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机器学习概述1.1 人工智能概述人工智能起源 图灵测试 达特茅斯会议人工智能的发展经历的3个阶段 1980年是正式成型期，尚不具备影响力 1990-2010年代是蓬勃发展期，诞生了众多的理论和算法，真正走向了实用 2012年之后是深度学习期，深度学习技术诞生并急速发展，较好的解决了现阶段AI的一些重点问题，并带来了产业界的快速发展1.2 人工智能主要分支人工智能、机器
原创
2022-04-18 17:34:31
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机器学习入门 Table of Contents 故事 定义 卖房 机器学习 VS 人类历史经验归纳 范围 模式识别 数据挖掘 统计学习 计算机视觉 语音识别 自然语言处理 算法 回归算法 线性回归 逻辑回归 神经网络 SVM算法 聚类算法 降维算法 推荐算法 其他算法 大数据 深度学习 人工智能
原创
2024-08-06 10:54:51
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5、评估、优化模型，训练模型是算法寻找最优的模型的内部参数，评估和优化模型是在验证集或测试
原创
2023-07-08 06:17:08
80阅读
