（补）二、机器学习算法学习---线性回归算法(5-6最好的衡量线性回归法的指标)

机器学习公开课备忘录（三）机器学习算法的应用与大数据集对应机器学习公开课第六周和第10周机器学习算法模型的选择与评价1、对于一个data，可以将data划分为trainingset、t ... [详细]

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的模型，主要在VC维和结构风险最小化的理论基础上发展而来。本文将探讨几种不同的SVM方法及其优化策略，旨在提高模型的效率和适用性。 ... [详细]

随着2018年的临近，我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年，无论是政策层面的支持，还是技术上的突破，都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]

本文深入探讨了CART（分类与回归树）的基本原理及其在随机森林中的应用。重点介绍了CART的分裂准则、防止过拟合的方法、处理样本不平衡的策略以及其在回归问题中的应用。此外，还详细解释了随机森林的构建过程、样本均衡处理、OOB估计及特征重要性的计算。 ... [详细]

随着新基建政策的推进及‘十四五’规划的实施，我国正步入以5G、人工智能等先进技术引领的智慧经济新时代。规划强调加速数字化转型，促进数字政府建设，新基建政策亦倡导城市基础设施的全面数字化。本文探讨了智慧城市的发展背景、全球及国内进展、市场规模、架构设计，以及百度、阿里、腾讯、华为等领军企业在该领域的布局策略。 ... [详细]

本文旨在探讨机器学习与数据分析之间的差异，不仅在于它们处理的数据类型，还包括技术背景、业务应用场景以及参与者的不同。通过深入分析，希望能为读者提供清晰的理解。 ... [详细]

随着iPhone 11系列的发布，苹果公司引入了先进的夜间模式，显著提升了夜间摄影的质量，解决了之前版本在低光环境下拍摄效果不佳的问题。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

本文详细解析了机器学习领域中常用的性能评估指标——查准率、查全率及其综合评价指标F1分数，通过具体案例分析这些指标在实际应用中的重要性和差异。 ... [详细]

聚焦法是一种采用穷尽搜索策略的Filter型特征选择方法，其核心在于寻找能有效区分不同样本的最小特征集合。此方法的评估标准主要依赖于一致性测量。 ... [详细]

本文介绍了Scikit-learn这一强大的机器学习库，重点探讨了其最新稳定版本及其安装方法，并通过一个简单的K近邻算法实例展示了如何使用Scikit-learn进行模型训练和预测。 ... [详细]

我的新书已正式上市，可在当当和京东购买。如果您喜欢本书，欢迎留下宝贵评价。本书历时3至4年完成，内容涵盖MySQL的安装、配置、开发、测试、监控和运维等方面，旨在帮助读者系统地学习MySQL。 ... [详细]

无监督学习主要涵盖两大类别：一是聚类与降维，旨在简化数据结构；二是生成模型，用于从编码生成新的数据样本。本文深入探讨了这些技术的具体应用和理论基础。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

一、什么是梯度下降梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent ... [详细]