人工智能基础课堂纪要1 / 开普饭

机器学习译者:张峰 From:Datawhale 结构总览特征工程传统编程的关注点是代码.在机器学习项目中,关注点变成了特征表示.也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型." ...

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是计算机科学的一个分支,它 ...

关键时刻,第一时间送达! 阅读本文需要 6 分钟 1. 前言说实话,红色石头也是一个美剧迷,特别是一些烧脑的美剧,更是一追再追.前段时间,<西部世界>第二季也完结了. 红色石头一鼓作气, ...

作者|中国电力建设集团有限公司信息化管理部主任吴张建信息化时代:老外的工程现场往往认为过程好结果才好,怎么干,是经过认真仔细研究的,甚至研究的时间多于干的时间,所以某种程度更适合信息化思维(老外的 ...

最近在梳理机器学习相关的知识点,发现有些概念需要先搞明白,理解透彻了后面的工作才好继续,在此本文对这3个概念的含义做个解释,梳理一下它们之间的关系,供大家参考. 人工智能(Artificial Int ...

神经网络神经网络:该APP是一个受Google TensorFlow的Deep playground启发而制作的应用.该程序的大量代码都借鉴了开源项目Deep playground,其致力于普及神经 ...

3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计.对比 4.直方图 -- plt.h ...

5.2 基本数据操作 1.索引操作 1.直接 -- 先列后行 2.loc -- 先行后列,索引值 3.iloc -- 先行后列,索引值的下标 4.ix -- 先行后列,混合索引 2.赋值操作 1.对象 ...

1.9 k近邻算法总结[**] 优点: 1.简单有效 2.重新训练代价低 3.适合类域交叉样本 4.适合大样本自动分类缺点: 1.惰性学习 2.类别评分不是规格化 3.输出可解释性不强 4.对不均衡 ...

2.6 api介绍[**] 1.梯度下降法 sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept ...

4.2 决策树分类原理[*****] 1.信息增益信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注意:信息增益越大,我们优先选择这个属性进行计算信息增益优先选择属性总类别比较多的进行划 ...

5.3 Boosting[**] 1.boosting集成原理随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重,初始权重是相等的 2.通过这个学习器,计算错误率 3.计算这个学习期的投票 ...

景观树的画法解析 END

人工智能基础课堂纪要1