机器学习模型
深度学习的理论解释有哪些?
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks...
如何运用机器学习解决复杂系统的预测问题
首当其冲的朴素贝叶斯分类器,它是机器学习一个特别质朴而深刻的模型:当你要根据多个特征而非一个特征对数据进行分类的时候,我们可以假设这些特征相互独立(或者你先假设相互独立),然后利用条件概率乘法法则得到每一个分类的概率, 然后选择概率最大的那个作为机器的判定。图: 朴素贝叶斯分类器的基本框架, c是类别, A...
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（可以理解为准确率）最好的、泛化能力最佳的模型。训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。
机器学习中集成学习指什么?
集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过建立一组独立的机器学习模型，构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。机器学习中集成学习，利用多个模型的预测组合，来对类标签进行预测。这种策略组合可以减少总误差，包括减少方差...
究竟什么是“深度学习”
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural ...
教你轻松玩转 GAN 模型
【小宅分享】深入了解炙手可热的深度学习模型：生成对抗网络（GAN）。GAN的魅力在于它能以直观的方式生成内容，让我们一起通过实例来探索它的运作原理。GAN的核心是两个部分：生成器和判别器。生成器像画家，试图模仿真实图片库创作，目标是让生成的图片骗过判别器；判别器则像艺术鉴赏家，分辨真假。它们...
哪里有3D模型免费下载的网站?
Zbrush相信建模师都不会陌生，此网站汇聚了大量跟Zbrush相关的作品还有各类学习教程，以及世界各地CG艺术家的访谈，同样不容错过。四、3D Total 传送门：https:\/\/www.3dtotal.com\/ 英国游戏动漫CG网站，站内提供了免费建模相关的资源，如材质、模型、教程等等，个别资源需要付费，还需谨慎甄别。五、DCG...
怎么学习电路的s域模型?
深入探索：电路s域模型的奥秘与实践 电路分析中，面对复杂的微分方程，拉普拉斯变换犹如一把神奇的钥匙，将难题简化为易于理解的代数运算。复频域分析，作为动态系统分析的利器，它并非局限于时间域的直接求解，而是通过变换进入一个全新的分析维度。拉普拉斯变换，解锁复频域的秘密这个线性积分变换是解决线性常...
无人机的电力巡检数学模型是什么?
3. 异常检测模型：该模型用于分析无人机收集到的电力设备数据，并检测潜在的异常或故障。这可以是基于统计方法的异常检测，如均值偏移或离群点检测，或者是基于机器学习方法的异常检测，如支持向量机或深度学习模型。4. 飞行动力学模型：该模型用于描述无人机的飞行动力学特性，并在路径规划和控制中使用。
第二章 模型评估与选择
一个学习算法→不同参数配置→不同模型 在实验测试中,只有数据集可用,为了对学习器的泛化误差进行评估,只能 从数据集(验证集)中分离出训练集与测试集 ,测试集用于测试学习器对新样本的判别能力, 将测试集上的“测试误差”作为泛化误差的近似 。故 测试集要尽可能与训练集互斥。 直接将数据集划分两个互斥的集合...
雷波县爱路回答： Neural Network, Generic Algorithm, AdaBoost, Decision Tree, Hidden Mokov.
实咐17579482624问： 什么是机器学习 - ？
雷波县爱路回答： 机器学习的本质是模式识别. 一部分可以用于预测(有监督学习,无监督学习),另一类直接用于决策(强化学习).相对物理微分方程代表的预测方法来说,机器学习在一定程度说是一种黑箱思想, 即先不求开始找到事物发展的精确模型,而是用基本的模型框架,直接以数据驱动我们的预测.
实咐17579482624问： 深度学习 是生成模型还是判别模型 - ？
雷波县爱路回答： 深度学习的模型有很多,既有生成模式也有判别模式, 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等.机器学习方法可...
实咐17579482624问： 怎么用机器学习模型做时间序列预测 - ？
雷波县爱路回答： SVM理论是在统计学习理论的基础上发展起来的,由于统计学习理论和SVM方法对有限样本情况下模式识别中的一些根本性的问题进行了系统的理论研究,很大程度上解决了以往的机器学习中模型的选择与过学习问题、非线性和维数灾难、局...
实咐17579482624问： 机器学习 模型 怎么确定参数的 - ？
雷波县爱路回答： 首先你要确认是什么模型 支持向量机的变量有很多 libsvm包基本上已经集成了 神经网络的话 有初始化 层数 层内节点数的设定 可以看Efficient back-prop文档学习如何解决
实咐17579482624问： 机器学习模型包括四个组成部分,不包括() . - 上学吧？
雷波县爱路回答： 首先你要知道为什么自己模型的泛化能力不足,一般来说有两个方面吧:1:在训练集上效果不错,然后在测试集上发现效果不好,这种很大的情况是过拟合问题,也就是说你的模型过多的去拟合训练集去了,利用一些正则化思想可以比较好的解决这些问题.2:在训练集上效果不行,在测试集上效果更差.这时候你要考虑的是你选择的机器学习算法到底有没有用,你选取的特征到底有没有用,换个算法,换个特征,也许才能提高.
实咐17579482624问： 在机器学习中,线性模型是很高效的,但是我不明白具体高效在什么地方? - ？
雷波县爱路回答： 线性模型参数少啊,这是他最大的优点.参数多了就容易过拟合,这是机器学习最大的问题之一.奥卡姆剃刀原理告诉我们:满足性能的条件下,模型越简单越好.一般调参都是先让模型得出较好的性能,然后再逐步降低模型复杂度.
实咐17579482624问： 如何使用Amazon Machine Learning构建机器学习预测模型 - ？
雷波县爱路回答： 本月上旬,AWS宣布推出亚马逊机器学习服务(Amazon Machine Learning),声称这项新的AWS服务来自于亚马逊内部的数据科学家用于创建机器学习模型的技术,可以帮助你使用你所收集到的所有数据来提高你决策的质量.你可以使用大...
实咐17579482624问： 机器学习用什么语言或者平台比较合适 - ？
雷波县爱路回答： 首先推荐Matlab.原因是机器学习大神Andrew Ng在Coursera上有一门课,就叫Machine Learning.里面详细讲述了每个机器学习算法的原理和实现步骤.每一章都有作业,作业是用Matlab写的.容易上手.把作业做过一遍以后,对机器学习就会有完整清晰地认识.其次推荐Python.推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包.这两个包囊括了目前所有基础的机器学习模型,比如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等.并且可以在它们的主页上找到非常详细的教程.另外一种很流行的是R.但个人觉得,用过前两个,你基本已经会了.
