机器学习平台 PAI基础的相关内容

机器学习的数学基础

【机器学习的数学基础】（一）线性代数(Linear Algebra)（上）【机器学习的数学基础】（二）线性代数(Linear Algebra)（中）【机器学习的数学基础】（三）线性代数(Linear Algebra)（下）【机器学习的数学基础】（四）解析几何(Analytic Geometry)（上...

机器学习基础

一，Bias(偏差)，Error(误差)和Varience(方差)1.1，偏差与方差公式1.2，导致偏差和方差的原因1.3，深度学习中的偏差与方差1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率2.1，条件概率2.2，先验概率2.3&#x...

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

Lasso 回归是机器学习模型中的常青树，在工业界应用十分广泛。在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。Lasso 给简单线性回归加了 L1 正则化，可以将不重要变量的系数收缩到 0 ，从而实现了特征选择。本文重点也是在讲解其原理后演示如何用其进行特征选择，希望大家能收获一点新知识。lasso...

机器学习基础：奇异值分解（SVD）

大家好，我是章北海废话少说，极简介绍奇异值分解（SVD）SVD 原理奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，也是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，...

机器学习基础：可视化方式理解决策树剪枝

看了一些市面上的经典教材，感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩，很不好理解。本文以理论白话+具体案例的形式来讲清楚这个重要知识点，打好决策树这个基础，有助于理解之后我们要讲解的随机森林、gbdt、xgboost、lightgbm等模型。阅读本文前，可以顺便回顾一下前文：机器学习基础：决策树的...

机器学习基础：令你事半功倍的pipeline处理机制

why Pipeline？你有没有遇到过这种情况：在机器学习项目中，对训练集的各种数据预处理操作，比如：特征提取、标准化、主成分分析等，在测试集上要重复使用这些参数。为了避免重复操作，这里就要用到机器学习中的pipeline机制按照sklearn官网的解释 pipeline 有以下妙用：...

机器学习基础：决策树的可视化

目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！），而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。决策树原理及案例我们之前...

💗机器学习基础知识点总结

一、简要说明什么是机器学习？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。二、简要说明机器学习的三要素及其含义模型，策略，算法。1.1 模型模型就是我们要求的，可以由输入产生正确输出的函数或者概率模型。求出这个模型是我们最终的目标。因此我们第...

机器学习基础：大数据与深度学习的关系

# 机器学习基础：大数据与深度学习的关系概念大数据通常被定义为“超出常用软件工具捕获的数据集，管理和和处理的能力”的数据集。机器学习关心的问题是如何构建计算机程序使用经验自动改进,就是利用计算机、概率论、统计学等知识，通过给计算机程序输入数据，让计算机学会新知识，是实现人工智能的途径，但这种学习不会...

机器学习基础：极大似然估计

机器学习基础：极大似然估计数据参数估计均值参数估计方差

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更新时间 2022-12-29 19:26:40

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