最流行的4个机器学习数据集 机器学习算法需要作用于数据,而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适,而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据,会分析数据很重要。本文作为学习研究数 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-31 06:45:41
如何向普通人解释机器学习、数据挖掘 随着数据科学在人工智能发展中大放异彩,数据挖掘、机器学习进入了越来越多人的视野。而对于很多人来说,诸如机器学习之类的名次听起来是神乎其技,但其真正的内涵却不为一 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-27 06:53:46
机器学习中训练集、验证集和测试集的作用 通常,在训练有监督的机器学习模型的时候,会将数据划分为训练集、验证集合测试集,划分比例一般为0.6:0.2:0.2。对原始数据进行三个集合的划分,是为了能够选出效果( ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-27 06:46:36
机器学习中常用的数据集处理方法 1.离散值的处理: 因为离散值的差值是没有实际意义的。比如如果用0,1,2代表红黄蓝,1-0的差值代表黄-红,是没有意义的。因此,我们往往会把拥有d个取值的离散值变为d个取值为0, ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-25 07:02:31
机器学习中的线性代数 线性代数作为数学中的一个重要的分支,广发应用在科学与工程中。掌握好线性代数对于理解和从事机器学习算法相关的工作是很有必要的,尤其是对于深度学习而言。因此,在开始介绍深度学习之 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-22 06:56:24
机器学习解决问题的步骤 针对任何一个打算由机器学习算法来解决的问题,都有一种『套路』存在,只要按照这个模板『按部就班』就能够得到一个结果。就跟一个产品的生产流水线是一个道理。但是得到结果的好坏跟你 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-20 07:05:53
机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程 对于给定的数据集和问题,用机器学习的方法解决问题的工作一般分为4个步骤: 一. 数据预处理 首先,必须确保数据的格式符合要求 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-20 06:57:37
机器学习中的概率问题 机器学习的过程可以理解为计算机通过分析大量的数据获得模型,并通过获得的模型进行预测的过程。机器学习的模型可以有多种表示,例如线性回归模型,SVM模型,决策树模型,贝叶斯模 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-03-13 07:03:55
Python机器学习之决策树算法实例详解 本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2018-02-10 07:36:50