1.机器学习的算法和普通《算法导论》里的算法有什么本质上的异同本人非计算机专业出身,对这些方向感兴趣,所以有此一问。曾经问过一些人,说是机器学习全是数学,是用数学的方式试图去描述和理解我们的世界,而《算法导论》里的这些算法主要是如何用计算机的思维去处理一些实际的问题。我似懂非懂,还是没能抓住最根源上的东西。希望能有一些专业的,通俗的回答,谢谢了 https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/78503259

2.人工智能基础知识速成一、机器学习概念与原理 什么是机器学习? 机器学习是人工智能的一个分支,通过从数据中学习和改进算法,使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段,能够让计算机“自我学习”,从而实现更准确的预测和决策。 https://www.jianshu.com/p/90fcb8dc2b95

3.机器学习中常用的几种分类算法,如何选择合适的算法?今天和大家分享一下机器学习中常见的六种分类算法:K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost。 下面,介绍了各个算法的概念及特点。 KNN 决策树 朴素贝叶斯 逻辑回归 支持向量机 随机森林 AdaBoost GBDT XGBoost https://www.wokahui.com/article/industry/2697.html

4.11种比较常见的机器学习算法简介注意:尽管深度学习是机器学习的一个子领域,但我不会在本文中包含任何深度学习算法。 我认为深度学习算法由于复杂性和动态性而应分开讨论。 此外,我会犹豫地使这篇文章过长,使读者感到厌烦。 开始吧。 1.线性回归 线性回归是一种有监督的学习算法,它通过对数据拟合线性方程,尝试对连续目标变量和一个或多个自变量之https://www.51cto.com/article/622149.html

5.机器学习10大经典算法详解pythonK最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 9、Naive Bayes朴素贝叶斯 https://www.jb51.net/article/129969.htm

6.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算因为机器学习计算中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断的联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习计算关注可以实现的、行之有效的学习算法,很多推论问题具有无程序可循的难度,所以部分的机器学习研究是开发简单、处理容易的近似算法。http://www.kepu.cn/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html

7.17个机器学习的常用算法转载自算法与数学之美 1. 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzEyMzg4MA==&mid=2649462205&idx=7&sn=d59c932114114fb51982e5b34207d13a&chksm=bec1f7fa89b67eec2e1dcff67c166543aa99a6b319987f7481e123cb642bb04b766c20e8dc86&scene=27

8.机器学习简史和常用算法的梳理腾讯云开发者社区与符号主义学习能产生明确的概念表示不同,连接主义学习产生的是黑箱模型,因此从知识获取的角度来看,连接主义学习技术有明显弱点。然而,BP 一直是被应用的最广泛的机器学习算法之一,在很多现实问题上发挥作用。连接主义学习的最大局限是其试错性。简单来说,其学习过程设计大量的参数,而参数的设置缺乏理论指导,主要靠手工https://cloud.tencent.com/developer/article/2075741