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机器学习一般常用的算法有哪些?哪个平台学习机器算法比较好呢?
ypzq11
2016-12-28 12:52:20
机器学习一般常用的算法有哪些?哪个平台学习机器算法比较好呢?
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Menglsx
2017-01-04
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今天有空,逛了推荐的马克威算法交易平台,内容很专业,很惊讶
qq_30360649
2017-01-03
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最新发现的一个马克威算法平台还不错,可以在上面直接体验.
皮皮开心
2017-01-03
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说实话。作为一个开发人员,我也想学习相关的知识,看着楼上好多朋友提的什么马克威,我也去网站看了看。牛逼不是吹出来的,有点意思!!!多的不说 ,上图就知道是不是好多东西了!
值得各位道友去看看。学习的平台不错!!
小壤
2017-01-02
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数据结构是数据的组织形式,一般指逻辑结构,算法是数据的处理过程逻辑,关于各种算法的学习,推荐马克威算法网站,很专业!希望帮到你。
村长_2号
2017-01-02
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www.markwaymall.com 自己去看 要什么有什么
x449072823
2017-01-02
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去看了下马克威算法交易平台,很专业,
huifengshiwu2
2016-12-30
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机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。机器学习牵涉到很多数学算法,所以一般能提供丰富数学算法的平台比较好,语言的话R,Python都不错,Fortran不知道是不是也可以,matlab当然是比较经典了,另外就是运算量比较大,所以可以用硬件(比如显卡或dsp)加速的平台会更好,而hadoop等分布式计算平台可能倒未必有利。
SNOW_XIE
2016-12-30
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与楼主同问,去了评论中推荐的马克威算法交易平台,网站是中文的,内容很专业,赞
cat1234343
2016-12-30
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应该就是指深度学习,通过一定的样本数据进行训练,然后根据训练的模型进行实际数据的应用;具有这类特征的算法,应该都属于机器学习吧;
zhengbao_love_yubao
2016-12-30
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要说机器学习有哪些算法,先来区别机器学习跟统计分析。 统计分析是有前提假设的,所谓前提假设就是数据的分布是已知的。比方说服从正态分布、卡方分布、t分布、泊松分布以及均匀分布等等,然后运用统计分析方法进行分析研究,根据大概率的可能性来确定事件的方向。比方说,这件事情用统计方法得出来的结论的错误概率仅有5%,那么我们一般情况下都认为它是对的,即使5%的可能性发生了,也是可以接受的,毕竟不是百分百的把握。 机器学习是通过数据本身的维度来进行自身的训练学习,得出一条条训练的规律出来。所以它不要求数据本身的分布情况,不需要概率检验,只是训练的数据跟拟合的数据做比较,进行新数据的预测分类,所以机器学习算法就是训练然后预测。 机器学习算法:BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机、随机森林、卷积神经网络、adboost等。
haptom
2016-12-29
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机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。机器学习牵涉到很多数学算法,所以一般能提供丰富数学算法的平台比较好,语言的话R,Python都不错,Fortran不知道是不是也可以,matlab当然是比较经典了,另外就是运算量比较大,所以可以用硬件(比如显卡或dsp)加速的平台会更好,而hadoop等分布式计算平台可能倒未必有利。
qq_37206150
2016-12-29
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讲R语言跟开源算法的网站很多…之前有幸参加了一个新品发布会,一个类似淘宝购物的平台,马克威算法交易平台…我还下载了其中的几个算法试用了下,绝对上品,够专业!需要的可以进去一探究竟。
沧海一粟@星火燎原
2016-12-29
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。 国外有好多平台,但是下载起来不方便,又慢,国内最近出现一个平台,马克威算法交易平台,有好多算法可以免费下载,很方便,而且下载速度很很快,是一个很好地平台。
qq_36833027
2016-12-29
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深度信念网络、卷积网络算不算?之前有听业内的人说起过这是最新的机器学习算法,不知道对不对,小白勿喷
tx082wh
2016-12-28
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机器学习算法可以分为三个大类:监督学习、无监督学习、强化学习。其中: (1)监督学习对于有标签的特定数据集(训练集)是非常有效的,但是它需要对于其他的距离进行预测。例如:决策树(Decision Trees), 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification),最小二乘法(Ordinary Least Squares Regression)逻辑回归(Logistic Regression),支持向量机(Support Vector Machine),组合方法(Ensemble methods) (2)无监督学习对于在给定未标记的数据集(目标没有提前指定)上发现潜在关系是非常有用的。例如:聚类算法(Clustering Algorithms),主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),奇异值分解(Singular Value Decomposition),独立成分分析(Independent Component Analysis) (3)强化学习介于这两者之间—它针对每次预测步骤(或行动)会有某种形式的反馈,但是没有明确的标记或者错误信息。 通用机器学习平台:MLPack、DLib、ecogg、shark。国内的话,马克威算法学院有比较全的计算法介绍。
lcfzhg
2016-12-28
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www.markwaymall.com 是全球最大最专业的算法交易平台,本站汇集了最全面的人工智能学科知识和学习资料,是各位人工智能爱好者学习和交流不可或缺的平台,不防去看看学习了下新知识。
orgar77
2016-12-28
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之前在第一财经看到有个专门的算法网站,后来专门上去看了下,回归类的、时间序列、神经网络、贝叶斯什么的都有,你上去看看吧, 网址是 www.markwaymall.com
sunniehua
2016-12-28
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BP神经网络/ 贝叶斯网络/SOM神经网络/ART神经网络/贝叶斯网络/支持向量机(SVM)/决策树/Hopfield神经网络/ART神经网络等等。有个马克威算法交易平台里面的算法学院里面有很全的各类算法供免费下载和学习。
only小白
2016-12-28
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机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。机器学习牵涉到很多数学算法,所以一般能提供丰富数学算法的平台比较好,语言的话R,Python都不错,Fortran不知道是不是也可以,matlab当然是比较经典了,另外就是运算量比较大,所以可以用硬件(比如显卡或dsp)加速的平台会更好,而hadoop等分布式计算平台可能倒未必有利。
机器
学习
算法
有哪些?
机器
学习
算法
有哪些? 1、分层聚类 2、KNN 3、基于密度的聚类DBSCAN 4、K-means 5、自组织映射SOM 6、PCA 7、LDA 8、MDS 9、朴素贝叶斯 10、数据降维 11、感知机 12、GMM 13、EM 14、LVQ 15、HMM 16、熵,条件熵 17、决策树 18、CART
算法
19、梯度下降 20、logistics回归 2...
机器
学习
要学哪些
算法
?
机器
学习
必学10大
算法
本文介绍了 10 大
常用
机器
学习
算法
,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
机器
学习
要学哪些
算法
?本篇为大家解答此问题。
机器
学习
必学10大
算法
1. 线性回归在统计学和
机器
学习
领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的
算法
之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的
算法
(包括统计学)来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式,它为输入变量找到特定的权重(即系数 B),进而描述一条最
常见的
机器
学习
算法
有哪些?每种
算法
适用于什么类型的问题?
机器
学习
是人工智能领域的重要分支,它通过利用数据和统计方法让
机器
从经验中
学习
,提高其在特定任务上的性能。在
机器
学习
中,选择适当的
算法
对问题进行建模是至关重要的一步。本文将介绍常见的
机器
学习
算法
以及它们适用的应用领域,帮助读者了解各种
算法
的特点和优势。
[量化学院]
机器
学习
有哪些
常用
算法
导语:通过文章《什么是
机器
学习
》我们大概知晓了
机器
学习
,那么
机器
学习
里面究竟有多少经典的
算法
呢?本文简要介绍一下
机器
学习
中的
常用
算法
。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想,数学与实践细节不会在这讨论。
机器
学习
是一门实践学科,只有不断做实验才能有所进步。BigQuant人工智能量化投资
平台
集成了众多深度
学习
/
机器
学习
开源框架,是一站式的python+
机器
学习
+量化投资
平台
,可以直接在BigQ...
机器
学习
算法
-十大
常用
算法
机器
学习
与人工智能变得越来越热。大数据原本在工业界中就已经炙手可热,而基于大数据的
机器
学习
则更加流行,因为其通过对数据的计算,可以实现数据预测、为公司提供决策依据。跟我们生活息息相关的最常见
机器
学习
算法
包括电影推荐
算法
、图书推荐
算法
。这些
算法
都是基于你的电影观看记录或图书购买记录来给你做推荐的。 James Le在KDnuggets上发布了一篇文章,介绍了他是如何入门
机器
学习
的。此外,他在其中摸索出十大
常用
的
机器
学习
算法
,并逐一进行介绍。 如果你想学
机器
学习
,那怎么入门呢?对于我来说,我是这样开
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