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【深入理解计算机网络】“数制”视频课程
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机器数基本概念及主要类型
茶乡浪子
2023-01-12 13:48:53
课时名称
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机器数基本概念及主要类型
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五分钟了解
机器
学习的
基本概念
三分钟了解
机器
学习的
基本概念
- 1、人工智能、
机器
学习、深度学习之间的关系 2、什么是
机器
学习? 3、
机器
学习的常见问题之 过拟合 4、如何克服过拟合? 5、
机器
学习的
类型
6、分类和回归
机器
学习
基本概念
一、
机器
学习简介 1.1
机器
学习是什么 假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则我们就说关于T和P,该程序对它进行了学习。 通俗来说,是按我们已经积累的许多经验,通过对经验的利用,就能对新情况做出有效的决策。 1.2
机器
学习分类 根据
数
据的组成不同,
机器
学习可以分为: 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 1.2.1 监督学习 输入
数
据由输入的特征值和目标值组成。根据目标值(输出)是连续还是离散又可分为回归和分类。 回归问题 例如
【
机器
学习-01】
机器
学习
基本概念
与建模流程
机器
学习
基本概念
和建模流程介绍
【周志华
机器
学习】一、
机器
学习
基本概念
文章目录参考资料1. 概述1.1
机器
学习定义1.2 基本术语2. 模型的评估与选择2.1 误差与过/欠拟合2.2 评估方法2.3 训练集与测试集的划分方法2.3.1 留出法2.3.2 交叉验证法2.3.3 自助法2.4 调参2.5 性能度量2.5.1 最常见的性能度量2.5.2 查准率/查全率/F12.5.3 ROC与AUC2.5.4 代价敏感错误率与代价曲线 参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes 本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料
机器
学习概念 Machine Learning
在
机器
学习中,
主要
有三种学习范式:监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning),它们的
主要
区别在于
数
据是否带标签以及学习的目标。定义监督学习是一种
机器
学习方法,训练
数
据包括输入(特征)和已知的标签(输出),模型通过学习输入与输出之间的映射关系,从而预测新
数
据的标签。目标是建立一个函
数
,将输入映射到输出。任务
类型
常见算法关键概念应用损失函
数
(Loss Function)概念损失函
数
是
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工信部网管认证专家委员、国内著名IT图书作者、资深网络技术专家、华为授权图书作者/讲师。已在CSDN学院上线本人2.0版视频课程:http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=74
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工信部网管认证专家委员、国内著名IT图书作者、资深网络技术专家、华为授权图书作者/讲师。已在CSDN学院上线本人2.0版视频课程:http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=74
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