Machine Learning机器学习之贝叶斯网络(BayesianNetwork)
前言 贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络（Belief Network）或概率有向无环图（Probabilistic Directed Acyclic Graph，PDAG），是一种用图形表示概率模型的方法，它基于概率推断的贝叶斯定理。贝叶斯网络的背景可以追溯到 1980...
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
前言： 决策树是一种经典的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分，构建一系列的决策规则，从而生成一个树状结构。在决策树中，每个内部节点表示对输入特征的一个测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点表示一个类别或输出值。 决策树的发展历史可以追溯到20...
Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第五周测验答案(仅供参考)
Neural Networks: Learning
Machine Learning-L1-机器学习pipeline
机器学习pipeline1. 定义问题2. 获取数据3. 数据处理4. 模型训练、评估与调优5. 模型部署一个典型的机器学习包括以下几个过程：1. 定义问题理解实际场景是机器学习的第一步，需要将业务问题抽象为机器学习能处理的数学问题，包括明确可以获得哪些数据、什么样的数据、数据是怎样的格式，原始数据...
Machine Learning-L0-机器学习简介
机器学习简介1. 应用2. 历史3. 定义4. 算法分类1. 应用2. 历史1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）开发了一个西洋棋的程序，该程序能够通过棋子的位置学习一个隐式模型，为下一步棋提供比较好的走法。 塞缪尔与这个程序对局了很多次，并观察到这个程序在经过一段时间的学习...
全球名校AI课程库（20）| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』
课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍图是一种强大的数据结构，可以用于建模许多真实世界的场景，图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大，动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂，很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、P...
全球名校AI课程库（13）| CMU卡内基梅隆 · 多模态机器学习课程『Multimodal Machine Learning』
课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍目前在工业界的实际应用场景中，有大量不同形态数据存在的场景，对这些数据联合应用与建模驱动业务，是研究界和工业界都异常关心的主题。多模式机器学习 (MMML) 是一个充满活力的多学科研究领域，它通过集成和建...
机器学习：SVM(Support Vector Machine)支持向量机简介
SVM(Support Vector Machine)：支持向量机有监督学习模型应用：模式识别、分类以及回归分析SVM的主要思想：它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对...
机器学习《Machine Learning1》----机器学习经典总结：入门必读
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机器学习《Machine Learning》----（2）模型评估与选择
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