1.转载机器学习算法综述(入门)转载-机器学习算法综述(入门) 学习了一个学期机器学习算法,从什么都不懂到对十个机器学习算法有一定的了解,下面总结一下十大机器学习算法,从算法的概念、原理、优点、缺点、应用等方面来总结,如果有错误的地方,欢迎指出。 目录 1.决策树 2.线性回归 3.逻辑回归https://blog.csdn.net/dy_zheng/article/details/101673765

2.17个机器学习的常用算法!腾讯云开发者社区17 个机器学习的常用算法! 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程,将预测结果与“训练数据”的https://cloud.tencent.com/developer/article/1874962

3.科学网—[转载]进化集成学习算法综述[转载]进化集成学习算法综述 胡毅1, 瞿博阳2, 梁静1, 王杰1, 王艳丽1 1 郑州大学电气工程学院,河南 郑州 450001 2 中原工学院电子信息学院,河南 郑州 450007 【摘 要】进化集成学习结合了集成学习和进化算法两方面的优势,并在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域被广泛应用。首先对进化集成学习算法的理论基础、https://wap.sciencenet.cn/blog-951291-1312816.html

4.机器学习算法的分布式实现研究综述.docxMapReduce以及Spark.它们实现了不同的并行编程模型:消息传递或者数据并行.本文首先介绍了分布式计算和机器学习的基本概念,并以逻辑回归为例说明了一般迭代算法的求解过程.然后分别介绍了各种分布式框架的体系设计,编程接口,以及迭代算发在其中实现的过程.最后比较了三种框架的异同,并未来展望了分布式框架在机器学习中的应用https://www.renrendoc.com/paper/227177230.html

5.可扩展机器学习的并行与分布式优化算法综述算法评价标准和并行计算模型对每种算法的具体优化策略进行对比分析.通过综述研究发现:各种优化算法大多是对传统机器学习的凸函数问题进行优化, 不同算法再根据自身特点对目标函数的不同特性进行优化, 对于非凸函数的优化求解研究较少; 在多核、分布式环境下, 基于不同并行计算模型对不同算法进行改进, 通过并行化来提高https://jos.org.cn/html/2018/1/5376.htm

6.近三年光谱结合化学计量学分析技术综述文献的评述(一)资讯中心3化学计量学算法与策略 3.1概述 Wang等从实用性的角度综述了近十年来在现代光谱分析中应用的各种化学计量学方法,包括光谱预处理、波长(变量)选择、数据降维、定量校正、模式识别、模型传递、模型维护和多光谱数据融合等[38]。Houhou等重点介绍了化学计量学、机器学习和深度学习等人工智能方法用于光谱和成像分析的最新研究https://www.instrument.com.cn/news/20221116/639999.shtml

7.聚类算法综述范文8篇(全文)聚类算法综述 第1篇 关键词:聚类分析,增量聚类,生物智能,数据流 聚类就是将数据点划分成组同时满足组内数据点之间的相似性尽可能大, 不同组的数据点之间的相似性尽可能小[1], 聚类在数据挖掘中起着非常重要的作用, 并广泛地应用于模式识别、计算机可视化、模糊控制等领域。 https://www.99xueshu.com/w/ikey8bb2k59r.html

8.人工智能算法综述人工智能算法综述昵称17040482 2015-10-09 1 目 录 摘要2 人工智能算法综述 通信工程专业 摘要:随着人工智能再当今科学技术中的飞速发展和应用,人工智能算法的开发学习及应用也随之越来越广泛,它介绍了当前存在的一些人工智能算法,阐述了其工作原理和特点并对其加以比较、评价,还对产生背景、应用领域加以说明,同时又对http://www.360doc.com/content/15/1009/10/17040482_504355165.shtml

9.如何实现机器学习算法·MachineLearningMastery博客文章翻译文献综述:在实施算法时,您正在进行研究。您被迫查找并阅读该算法的多个规范和正式描述。您还可能找到并编写代码审查算法的其他实现,以确认您的理解。您正在进行有针对性的研究,并学习如何阅读和实际使用研究出版物。 处理 您可以通过一个过程来加速您从头开始学习和实施机器学习算法的能力。您实施的算法越多,您获得的https://www.kancloud.cn/apachecn/ml-mastery-zh/1952239

10.可解释性机器学习综述可解释性最强的算法可解释性 机器学习 综述 可解释性最强的算法 模型可解释性汇总 简介 目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测,但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的,很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的,因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测,那么我们将很难将其前一道其它的https://blog.51cto.com/u_16213629/7824612

11.一文看懂机器学习「3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法」机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。 所以,机器学习不是某种具体的算法,而是很多算法的统称。 机器学习包含了很多种不同的算法,深度学习就是其中之一,其他方法包括决策树,聚类,贝叶斯等。 https://easyai.tech/ai-definition/machine-learning/

12.多名专家学者来我校作学术报告4月15日,应我校理学院邀请,北京应用物理与计算数学研究所信号与数据处理技术研究联合实验室主任尹俊平研究员来我校讲学,在东九A-528学术报告厅为我校师生作了题为《数据科学算法综述及其典型应用》的学术报告,并就学科专业及学科建设等方面进行交流。 报告中,尹俊平以大数据时代为背景,介绍了统计分析、统计学习以及机https://news.swust.edu.cn/2019/0417/c295a106006/page.htm

13.可信机器学习的公平性综述.pdf自主智能无人系统科学中心可信人工智能研究所上海通讯作者王祥丰金博王晓玲摘要人工智能在与人类生活息息相关的场景中自主决策时正逐渐面临法律或伦理的问题或风险可信机器学习是建立安全人工智能系统的核心技术是人工智能领域的热门研究方向而公平性是可信机器学习的重要考量公平性旨在研究机器学习算法决策对个人或群体不存在因https://max.book118.com/html/2021/0315/8140025010003061.shtm

14.GitHub机器学习的数学基础 CS229线性代数与概率论基础 机器学习基础 快速入门 推荐顺序由前到后 机器学习算法地图 机器学习 吴恩达 Coursera个人笔记 && 视频(含官方笔记) CS229 课程讲义中文翻译 && 机器学习 吴恩达 cs229个人笔记 && 官网(笔记) && 视频(中文字幕) 百页机器学习 深入理解 推荐顺序由前到后 《统计https://github.com/jiying61306/DeepLearning