使用感知器的Python机器学习简介
使用感知器的Python机器学习简介每个熟悉技术的人都听说过机器学习。但都认为必得高智商的数学大师才能搞, 咋也得懂微积分才整机器学习吧。其实没那么难，本文将指导您在没有任何高级数学理论的情况下, 在Python中创建感知器，总计也不到60行代码。什么是感知器？感知器是机器学习和神经网络的基础。你为...
机器学习（六）监督学习简介
一.监督学习利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射关系应用到未知数据上，达到分类或回归的目的。分类：当输出是离散的，学习任务为分类任务。回归：当输出是连续的，学习任务为回归任务。二.分类学习输入：一组有标签的训练数据(也称观察和评估)，标签表明了这...
【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )（二）
VII . 深度学习 简介1 . 深度学习 : 在 多层神经网络上 , 解决图像 , 文本 , 等分类问题的 机器学习 算法集合 ;2 . 深度学习 与 神经网络 : 深度学习属于神经网络范畴 , 但 深度学习 与 神经网络 实践应用 上略有不同 , 深度学习的目的是进行 特征学习 , 通过 分层网...
【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )（一）
I . 神经网络 ( Neural Networks ) 简介神经网络简介 :1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;2 . 神经网络本质 : 神经网络本质是一种特殊的 有向图 , 有向图由 节点 和 有向弧 组成 , 节点就...
Machine Learning | 机器学习简介
什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的算...
☀️机器学习入门☀️(一) 机器学习简介 | 附加小练习
目录1. 机器学习是什么2. 机器学习、深度学习和人工智能的区别与联系3. 机器学习的应用4. 机器学习分类4.1 监督学习4.2 无监督学习4.3 半监督学习4.4 强化学习5. 小练习5.1 第一题5.2 第二题5.3 第三题1. 机器学习是什么用老师上课的一张图我们可以用大白话来解释：大量的数...
Python：pmml格式文件的简介、安装、使用方法(利用python将机器学习模型转为Java常用的pmml格式文件)之详细攻略
pmml格式文件的简介 PMML（Predictive Model Markup Language）主要是作为分析模型训练实例的载体，截至到PMML 4.2版本，支持的模型包括：关联规则、基线模型、决策树、聚类、回归、KNN、神经网络、贝叶斯、记分牌、序列、...
ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略
输出结果代码设计from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_modeldatapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=...
ML之模型文件：机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件下载集锦、使用方法之详细攻略
ML/DL中常见的模型文件(.h5、.keras)简介及其使用方法一、.h5文件可使用model.save(filepath)函数，将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，h5文件将包含：模型的结构，以便重构该模型模型的权重训练配置（损失函数，优化器等）优化器的状态，以便于从上...
ML之DataScience：基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介、流程、案例应用执行详细攻略
数据科学的任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介 数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建...
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