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机器学习模型从理论到实战
机器学习模型从理论到实战|【004-K最近邻算法(KNN)】基于距离的分类和回归
前言例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、什么是 KNN 算法?KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于距离的分类和回归方法。它的核心思想是:在一个有标签的数据集中,对于一个新的实例,根据距离度量找到与之最近的K个训练实例,然后基于这K个邻居的信息来预测新实例的标签。在分类问题中,...
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2024-11-27 20:03:30
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机器学习模型从理论到实战|【006-SVM 支持向量机】 SVM的情感分类
SVM(支持向量机):理论与应用 引言支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归问题。其核心思想是通过找到最佳的决策边界(即超平面),将数据点分开,使得两类数据之间的间隔最大化。SVM 的优势在于其较强的泛化能力,尤其在小数据集和高维数据下表现尤为突出。本文将深入探讨 SVM 的几何解释与数学推导,核函数的选择,SVM 在小数据集上的表现,并通过情感分类案例展示其实...
机器学习
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机器学习模型从理论到实战|【005-决策树与随机森林】客户流失预测
决策树与随机森林:从可解释性到集成方法决策树和随机森林是机器学习中常见的两种算法,它们在分类和回归任务中广泛应用,尤其在处理具有复杂非线性关系的数据时具有显著优势。决策树具有较好的可解释性,而随机森林作为一种集成学习方法,在提高模型准确性和鲁棒性方面表现出色。本文将介绍决策树的构建与剪枝方法,探讨随机森林的基本原理与优势,并通过 Sklearn 实现一个客户流失预测的实战案例。 一.决策树...
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2024-11-27 19:45:04
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机器学习模型从理论到实战|【003-逻辑回归】分类模型的起点
机器学习模型从理论到实战|【003-逻辑回归】分类模型的起点 前言逻辑回归是机器学习中最经典的分类算法之一,尽管名字中有“回归”,但它主要用于分类问题。本文将详细介绍逻辑回归的理论基础、数学推导、扩展到多分类任务的思路,并通过一个案例学习如何使用逻辑回归模型进行实际预测。 一、什么是逻辑回归及其基本原理逻辑回归是一种用于分类问题的模型,它基于线性回归,通过将线性回归的输出映射到一个概率值范围...
机器学习
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2024-11-27 10:27:03
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使用服务器跑深度学习算法
使用服务器跑深度学习算法 前言深度学习是人工智能领域中备受瞩目的技术之一,它通过多层神经网络模拟人脑的学习过程,帮助计算机在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得突破性进展。相比传统机器学习,深度学习的一个重要特点是可以自动提取特征,而不需要人工定义特征,这大幅提升了效率和效果。在本文中,我们将从简单的代码示例入手,介绍深度学习的基本算法和其背后的核心思想。 一、如何在服务器上跑代码第...
机器学习
深度学习
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2024-11-26 16:06:44
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【002-使用线性回归完成房价预测】
【002-使用线性回归完成房价预测】 前言 线性回归(Linear Regression)是机器学习和统计学中最基本的回归模型之一。它简单高效,适用于连续型变量预测问题,如房价预测、销售额估计等。本文将从理论讲解开始,逐步过渡到实践,带你完成一个基于线性回归的房价预测小项目。 一、理论基础 1.线性回归的概念线性回归通过建立目标变量(因变量)和一个或多个自变量(特征变量)之间的线性关系,预...
机器学习
线性回归
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2024-11-26 15:57:38
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【001-什么是机器学习模型?】理论与应用场景
【001-什么是机器学习模型?】理论与应用场景@[toc] 引言机器学习模型是机器学习的核心,是从数据中学习并进行预测的工具。本文将带你了解什么是机器学习模型,它的基本理论、常见分类以及它在现实中的应用场景。 1. 什么是机器学习?机器学习是一种通过算法和模型从数据中自动学习规律并进行预测或决策的技术,核心理念是让计算机“从经验中学习”。机器学习的定义(经典定义):机器学习是一门研究“计算...
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神经网络
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用随机森林预测糖尿病:从数据到模型
用随机森林预测糖尿病:从数据到模型 引言随着医疗数据的不断积累,人工智能技术在疾病预测和健康管理中的应用越来越广泛。今天我们将使用云服务器来探索一种强大的机器学习算法——随机森林,通过它来构建一个简单的糖尿病预测模型。 一、搭建项目 1. 创建实例首先进入平台首页进行创建实例。我已经创建好了,怎么创建看我往期博客点击之后来到这个页面 二、数据集简介我们使用的是 Pima Indians Di...
机器学习
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2024-11-26 14:58:48
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