决策树是最重要的机器学习算法之一，其可被用于分类和回归问题。本文中，我们将介绍分类部分。
2020-10-12 16:39:34
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传感器的定义及分类传感器的定义人们通常将能把非电量转换为电量的器件称为传感器，传感器实质上是一种功能块，其作用是将来自外界的各种信号转
2010-01-14 08:57:04846 在本章中，我们将讨论机器学习技术在图像处理中的应用。首先，定义机器学习，并学习它的两种算法——监督算法和无监督算法；其次，讨论一些流行的无监督机器学习技术的应用，如聚类和图像分割等问题。
2022-10-18 16:08:021853 在本章中，我们将讨论机器学习技术在图像处理中的应用。首先，定义机器学习，并学习它的两种算法——监督算法和无监督算法；其次，讨论一些流行的无监督机器学习技术的应用，如聚类和图像分割等问题。
2022-10-20 10:52:541372 机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。 1. 有监督学习 有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射
2023-09-05 11:45:061161 
本书将机器学习看成一个整体，不管于基于频率的方法还是贝叶斯方法，不管是回归模型还是分类模型，都只是一个问题的不同侧面。作者能够开启上帝视角，将机器学习的林林总总都纳入一张巨网之中
2019-03-18 08:30:00
本文将探讨机器学习与软件平台的融合。
2021-01-28 06:36:35
各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据工业人工智能生态系统
2020-12-16 07:47:35
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据
2021-01-27 06:02:18
上课时间安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类
2022-04-28 18:56:07
机器人的定义是什么？机器人优点和缺点是什么？机器人是由哪些部分组成的？工业机器人的应用有哪些？
2021-07-05 06:48:21
如何定义机器人？机器人工程师学习计划分享
2021-12-20 06:11:57
请问Labview机器学习工具箱里有SVM，BP等工具，如果自己用SVR做了一个回归，可以用Labview实现吗？这方面的小白，跟各位老师请教一下
2019-10-28 11:11:09
Microchip的机器学习开发工具
2020-11-25 07:58:55
一下NLPIR大数据语义智能分析系统是怎样实现文本分类的。NLPIR大数据语义智能分析平台的文本分类有两种模式：专家规则分类与机器学习分类。专家规则分类指的是根据事先人为制定的分类规则进行分类，比如
2019-11-18 17:46:10
、Scikit-Learn在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。二、StatsmodelsStatsmodels是另一个聚焦在
2018-03-26 16:29:41
本帖最后由 1413909 于 2017-7-20 22:37 编辑
在机器学习中，分类器是一个很重要的内容，性能好的分类器能够让分类的准确率达到很理想的水平，分类器的思路通常都是要先找一些
2017-07-20 22:26:27
、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法
2017-06-01 15:49:24
是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。1.在维基百科中，机器学习有下面几种定义：机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法
2017-06-23 13:51:15
和对未来的预测。深度学习深入机器学习，可以被认为是机器学习的一个子集。神经网络允许计算机模仿人类的大脑。就像我们的大脑天生的具有识别归类和分类信息的模式一样，神经网络也为计算机实现了同样的功能。深度学习有时
2018-08-27 10:16:55
的、面向任务的智能，这就是机器学习的范畴。我过去听到的机器学习定义的最强大的方法之一是与传统的、用于经典计算机编程的算法方法相比较。在经典计算中，工程师向计算机提供输入数据ーー例如，数字2和4ーー以及将它
2022-06-21 11:06:37
神经网络实例的可视化。另一方面，TinyML 可以被定义为机器学习的一个子领域，该领域致力于在资源和能力受限的设备上实现机器学习应用程序。TinyML 的目标是以一种极端的方式将机器学习带到边缘，电池供电
2022-04-12 10:20:35
预期的结果，它的表现就越好。机器学习有两个被广泛接受的定义。“机器学习是一个研究领域，它赋予计算机不需要明确编程就能学习的能力。”这是一个非正式的定义。汤姆米切尔提供了一个现代的定义，这更好地说明
2022-03-22 11:19:16
吴恩达机器学习Coursera-week8
2020-03-27 07:34:06
人一样接收很复杂的信息，然后智能的进行分类。比如谷歌的人工智能平台可以把各种猫的图片都识别出来，而不管是什么样的猫。机器之所以能够如此智能，主要原因是它像人一样，也进行了学习，它拥有从图片中提取“猫
2018-05-31 09:36:03
通常，当开发人员谈论机器学习(ML)时，他们指的是神经网络(nn)。
神经网络的巨大优势在于，你不需要成为一个领域专家，而且可以迅速找到一个可行的解决方案。神经网络的缺点是它们通常需要无数的记忆
2023-08-02 07:12:59
我想在 STM 板上使用机器学习算法对通过工业传感器获取的气体传感器数据进行分类。知道哪种 STM32 变体最适合此应用吗？
2023-01-10 07:10:16
足够小。因此概率上还是可以根据ν的值推断μ的值的。如果将橙色弹珠看做机器学习算法的“分类错误”，绿色弹珠看做机器学习算法的“分类正确”，罐子看做全部数据，N看做训练数据，则可以由Hoeffding
2016-03-04 10:34:38
人工智能下面有哪些机器学习分支？如何用卷积神经网络（CNN）方法去解决机器学习监督学习下面的分类问题？
2021-06-16 08:09:03
的不同，机器学习可分为：监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。在这里我们讲2种机器学习的常用方法：监督学习，无监督学习。监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务，可分为“回归”和“分类
2018-07-27 12:54:20
，机器学习最大的分支的监督学习和无监督学习，简单说数据已经打好标签的是监督学习，而数据没有标签的是无监督学习。从大的分类上看，降维和聚类被划在无监督学习，回归和分类属于监督学习。无监督学习如果你的数据
2019-03-07 20:18:53
，词性的解析，分类，语义解释，概率分析还有评估。2.scikit-learnPython社区里面机器学习模块sklearn，内置了很多算法,几乎实现了所有基本机器学习的算法。Python机器学习库主要
2018-05-10 15:20:21
智能传感器是如何定义的？智能传感器有哪些分类？智能传感器的通信接口有哪些类型？
2021-06-10 09:34:41
如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？可供选择的语言很多，你需要通过战略
2021-03-02 06:22:38
继电器的定义、分类、命名
2006-06-30 13:10:173926 传感器的分类及定义最广义地来说，传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号
2008-07-02 12:52:091937 电器的定义和分类
电器——自动或手动接通和断开电路，能实现对电路或非电对象切换、保护、检测、变换和调节目的的电气元件分类
2008-12-08 18:19:044095 流分类算法的定义和要求
给出流分类的正式定义：分类器有N条规则{Rj,1≤j≤N}，规则Rj由3部分组成：1) 正则表达式Rj[i]，1≤i≤k；2)
2009-03-04 11:24:16738 铅酸蓄电池分类和定义
常用的蓄电池分类及特点 目前，我们常用的蓄电池主要分
2009-10-24 13:40:271072 IC的定义和分类
IC就是半导体元件产品的统称,包括:积体电路(integratedcircuit,缩写:IC) 、二,三极管、特殊电子元件。广义讲还涉及所
2009-12-03 11:20:315702 计数器的定义和分类
计数器定义在数字电路中，计数器属于时序电路，它主要由具有记忆功能的触发器构成。计数器不仅仅
2010-03-08 17:37:3512568 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法
2017-11-10 14:49:02727 本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlibs APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 你不是一个数据科学家。根据
2017-09-28 16:44:43
1 实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。 目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类；另外，经典的KNN和SVM算法
2017-09-28 19:43:490 在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后，你将会
2017-09-29 08:42:2210 机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别
2017-12-20 20:38:492010 本文主要介绍了4 种应用比较普遍的的机器学习算法，但是机器学习算法还有其他很多不同的算法，大家感兴趣的可以自己去了解。 朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，发源于古典数学理论，拥有稳定的数学基础和分类效率。
2017-12-26 14:45:0226224 机器学习起源于人工智能，可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力，比如飞行器的自动驾驶、人脸识别、计算机视觉和数据挖掘等。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法是一类算法，而有些算法又是
2018-01-05 17:36:103101 
如何利用标记间关系来提高学习性能，是多标记学习领域的一个重要问题．分类器链方法及其变型是解决这类问题的一个有效技术．然而，它的学习过程需要预先给定标记的学习次序，这个信息真实情况难以获得．次序选择
2018-01-22 16:14:280 分类问题是机器学习应用中的常见问题，而二分类问题是其中的典型，例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集，从对数据集进行探索，数据预处理和特征工程，到学习模型的评估与选择
2018-03-29 16:40:1614572 
学习过概率的人一定知道贝叶斯定理，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。人工智能之机器学习中最为广泛的两种分类模型是1）决策树模型（Decision Tree Model）和2） 朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model）。
2018-05-29 09:01:00713 机器学习的定义：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
2018-05-11 14:14:334047 机器学习的意义(ppt 20页)下载信息页，所属分类：信息化综合知识，关键词：管理信息化,信息技术，更新时间：2008/2/13 9:29:56。如果该资料是您需要的，请点击下 赞助本站 1. 学习
2018-06-27 18:55:02684 根据训练数据是否有标记，机器学习任务大致分为两大类：监督学习和非监督学习，监督学习主要包括分类和回归等，非监督学习主要包括聚类和频繁项集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 了解Xilinx FPGA如何通过深度学习图像分类示例来加速重要数据中心工作负载机器学习。该演示可通过Alexnet神经网络模型加速图像（从ImageNet获得）分类。它可通过开源框架Caffe实现，也可采用Xilinx xDNN
库加速，从而可实现全面优化，为8位推理带来最高计算效率。
2018-11-28 06:54:003521 with experience E（一个程序从经验E中学习解决任务T进行某一任务量度P，通过P测量在T的表现而提高经验E（另一种定义：机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。） 不同类型的机器学习算法：主要讨论监督学习和无监督学习 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数
2018-12-03 17:12:01401 对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。
2018-12-14 15:03:5518 本文档的主要内容详细介绍的是机器学习教程之机器学习10大经典算法的详细资料讲解主要内容包括了：1、C4.5，2、The k-means algorithm3、SVM 4、Apriori算法5、最大
2018-12-14 15:03:5024 何谓“机器学习”，学界尚未有统一的定义。本文摘取Tom Mitchell、Christopher M. Bishop、去年出版的《深度学习》和侧重实战的《数据挖掘》，总结了四种机器学习主流定义。
2019-02-13 09:44:263162 
本文介绍了包括图像分类、交易预测、情感分类、推荐系统、股票预测等在内的若干个机器学习应用及数据集。
2019-04-21 11:01:143654 具体来说有四个方面的介绍，包括机器学习的定义、机器学习的起源，以及进化反向、机器学习的分类和类别、最常用的机器学习算法，如何实现。
2019-05-14 14:31:022345 
机器人的用途很广，它有很多的分类。行业不同，机器人的应用场景不一样；要求不同，机器人的控制方式也会有差异，下边从两个具有代表性的分类方法介绍机器人的分类。
2019-08-09 09:34:1728306 本文档的主要内容详细介绍的是OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序免费下载。
2019-10-09 11:45:525 本文主要介绍一个被广泛使用的机器学习分类算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近邻算法。
2019-10-31 17:18:145657 机器学习中有许多分类算法。本文将介绍分类中使用的各种机器学习算法的优缺点，还将列出他们的应用范围。
2020-03-02 09:50:123298 Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，非常好用。
2020-03-15 17:18:004349 
本节概述机器学习及其三个分类（监督学习、非监督学习和强化学习）。首先，与机器学习相关的术语有人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习（Machine Learning，ML）、强化学习、深度学习等，这里对这些术语进行简单的整理。
2020-08-14 12:24:4723092 
Datawhale干货译者：张峰，Datawhale成员 本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是
2020-10-22 11:16:041908 
目标 从头开始实践中文短文本分类，记录一下实验流程与遇到的坑运用多种机器学习（深度学习 + 传统机器学习）方法比较短文本分类处理过程与结果差别 工具 深度学习：keras 传统机器学习
2020-11-02 15:37:154798 
什么是机器学习？机器学习是英文名称MachineLearning（简称ML）的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
2021-01-21 09:29:063315 本文档的主要内容详细介绍的是基于情感字典和机器学习的股市舆情情感分类可视化Web的资料免费下载
2021-03-01 09:28:233 觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分，可以在应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。 机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。在深度学习中
2021-03-12 16:11:007763 
，那么机器学习的基础知识都有哪些呢？本文给大家列举一下机器学习的基础知识。 （1）准确率的概念，准确率就是分类模型预测准确的比例。 （2）AUC（曲线下面积）则是一种考虑到所有可能的分类阈值的评估标准。ROC 曲线下面积代表分类器随机预测真正类要比假正类概率
2021-03-31 17:08:013422 基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展，且不能检测出未知病毒。为此，从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合，采用机器学习中的随机森林（RF）算法对恶意代码家族进行分类，提取
2021-06-10 11:03:1513 在 Google I/O 大会上我们分享了一套教程，帮大家在音频方面使用机器学习。在这篇文章中，您可找到一些相关资源，帮助开发与自定义应用的音频分类模型，以及激发灵感的真实案例。 音频机器学习
2021-10-11 10:08:332967 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学（和艺术）。
2022-02-03 09:18:007634 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。
2022-08-11 11:20:171399 机器学习和深度学习中都有“学习”两字，我们首先要理解什么是“学习”。著名的赫伯特·西蒙教授（Herbert Simon）是1975年图灵奖获得者、1978年诺贝尔经济学奖获得者，这位大牛曾对“学习
2022-10-11 15:07:137689 （1）机器学习中经典的“支持向量机（SVM）”的主要提出者弗拉基米尔·万普尼克（Vladimir Vapnik），在其著作《统计学习理论的本质》中这样定义机器学习“机器学习就是一个基于经验数据的函数估计问题”。
2022-11-02 16:15:41493 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。
2022-11-22 10:40:53599 作者 / Android 机器学习平台团队 相较于服务器端机器学习 (ML)，设备端机器学习有其独特的优势，如支持离线使用、延迟更低、隐私性更高和推理成本更低，因此 Android 中设备端机器学习
2022-12-21 19:40:02444 数据挖掘中应用较多的技术机器学习。机器学习主流算法包括三种：关联分析、分类分析、聚类分析。
2023-03-27 14:13:302543 根据有无标签，监督学习可分类为：传统的监督学习（Traditional Supervised Learning）、非监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13630 分类是机器学习最常见的应用之一。 分类技术可预测离散的响应 — 例如，电子邮件是不是垃圾邮件，肿瘤是恶性还是良性的。 分类模型可将输入数据划分成不同类别。 典型的应用包括医学成像、语音识别和信用评估。
2023-05-11 09:53:08672 
电子发烧友网站提供《机器学习之新功能对象分类.zip》资料免费下载
2023-06-19 15:45:050 机器学习是一种方法，利用算法来让机器可以自我学习和适应，而且不需要明确地编程。在许多应用中，需要机器使用历史数据训练模型，然后使用该模型来对新数据进行预测或分类
2023-08-02 17:36:34333 对自然语言、图像、声音、视频等数据进行分析、分类、预测的重要方法之一。在日常生活和工作中，我们可以看到机器学习广泛应用于推荐系统、搜索引擎、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、医学诊断等领域。 机器学习可以基于数据集和学习方式分为以下几
2023-08-17 16:11:364060 机器学习算法汇总 机器学习算法分类 机器学习算法模型 机器学习是人工智能的分支之一，它通过分析和识别数据模式，学习从中提取规律，并用于未来的决策和预测。在机器学习中，算法是最基本的组成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 机器学习算法总结 机器学习算法是什么?机器学习算法优缺点? 机器学习算法总结 机器学习算法是一种能够从数据中自动学习的算法。它能够从训练数据中学习特征，进而对未知数据进行分类、回归、聚类等任务。通过
2023-08-17 16:11:50939 解一下theta。在机器学习中，theta通常表示模型的参数。在回归问题中，theta可能表示线性回归的斜率和截距；在分类问题中，theta可能表示多项式模型的各项系数。这些参数通常是通过训练数据自动学习得到的，而不是手工设置的。 在机器学习中，优化theta是一
2023-08-17 16:30:081023 机器学习有哪些算法？机器学习分类算法有哪些？机器学习预判有哪些算法？ 机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的分析和学习，为计算机提供智能决策。机器学习算法是实现机器学习的基础。常见的机器学习算法
2023-08-17 16:30:111245 深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其主要特点是模型由多个隐层组成，可以自动地学习特征，并进行预测或分类。该算法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统和数据挖掘等领域被广泛应用，成为机器学习领域的一种重要分支。
2023-08-21 18:22:53929 深度学习和机器学习是机器学习领域中两个重要的概念，都是人工智能领域非常热门的技术。两者的关系十分密切，然而又存在一定的区别。下面从定义、优缺点和区别方面一一阐述。
2023-08-21 18:27:151652 AdaBoost（自适应增强）是机器学习历史上第一个将各种弱分类器组合成单个强分类器的增强算法。它主要致力于解决二元分类等分类任务。
2023-12-19 14:24:38168 
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