【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
一、机器学习的基本概念 定义： 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。 主要类型： 监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分...
【人工智能】机器学习、分类问题和逻辑回归的基本概念、步骤、特点以及多分类问题的处理方法
一、机器学习概述 机器学习是人工智能的一个核心分支，它专注于开发算法，使计算机系统能够自动地从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。这些算法能够识别数据中的模式，并利用这些模式来做出预测或决策。机器学习的主要应用领域包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融预测、医疗诊断等。 二、分类问题 在机器学习中，分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据划分...
图机器学习入门：基本概念介绍
图机器学习（Graph Machine Learning，简称Graph ML）是机器学习的一个分支，专注于利用图形结构的数据。在图形结构中，数据以图的形式表示，其中的节点（或顶点）表示实体，边（或链接）表示实体之间的关系。 本篇文章将从基础开始介绍什么是图，我们如何描述和表示它们，以及它们的属性是什么。 图论是在18世纪由欧拉引入的，用来解决著名的柯尼斯堡大桥问题：是否有可能只穿过七座桥中...
机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点
机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习和推理的科学。机器学习算法是实现机器学习的具体方法，它们可以根据不同的目标、数据类型和应用场景进行分类和比较。本文将介绍机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点。 机器学习算法的基本概念 机器学习算法可以看作是一种从输入到输出的映射函数，它可以根据给定的数据集（训练集）来调整自身的参数，使得输出能够尽可能地符...
Python人工智能基础知识：理解神经网络与机器学习的基本概念
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域的热门话题之一，而神经网络和机器学习作为AI的两个重要分支，在解决各种问题中发挥着重要作用。本文将详细介绍神经网络和机器学习的基本概念，帮助读者更好地理解这两个领域，并通过Python代码实例进行说明。 第一部分ÿ...
【机器学习】多元线性回归基本概念
1、基本概念 线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。 需要预测的值:即目标变量，target，y，连续值预测变量。 影响目标变量的因素：$X_1$...$X_n$，可以是连续...
机器学习(三)基本概念强化
1.6.2机器学习数据集基本概念强化下面是西瓜数据集，可以通过西瓜的色泽、根蒂、敲声确定一个西瓜是好瓜或坏瓜 ：要进行机器学习，先要有数据。假定我们收集了一批关于西瓜的数据：{颜色=乌黑，敲声=浊响}{颜色=青绿，敲声=清脆}【基础概念1】将这组记录的集合称为一个“数据集”（data set），其中每条记录是关于一个事件或对象（这里说的是西瓜）的描述，也称为一个“样本”（sample）。【基础概....
机器学习的基本概念与核心功能
数据集：机器学习算法的训练和评估都是基于数据集进行的。数据集是一个包含输入特征和对应输出标签（如果是监督学习）或仅包含输入特征（如果是无监督学习）的集合。数据集应该有足够的多样性和代表性，以便训练出具有泛化能力的模型。 特征提取：特征提取是将原始数据转换为机器学习算法可以处理的形式的过程。它涉及选择...
机器学习必先了解的基本概念
@TOC一、数据相关术语数据集对于实际问题中的记录构成的集合学习(训练)从数据中学得模型的过程，也就是机器学习的主要目的样本特征向量一般一条记录有多个属性构成，将多个属性表示成向量，称为样本的特征向量(feature vector)维度描述一个样本的属性数，称为维度训练样本训练过程中使用的数据称为训练样本二、学习相关术语分类模型预测的是离散值回归模型预测的是连续值聚类自动对样本以一定的处理过程对....
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