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机器学习笔记(1)决策树

系统不确定性的度量 先来看2个概念. 信息熵 $$h(\theta)=\sum_{j=0}^n \theta_jx_j$$ 基尼系数 $$G=1-\sum_{i=0}^n p_i^2$$ 二者都反映了信息的不确定性,是信息不确定性的不同评价标准. 关于...

2018/11/28 15:39
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数据挖掘入门系列教程(六)之数据集特征选择

[TOC] 数据挖掘入门系列教程(六)之数据集特征选择 这一篇博客主要来如何介绍从数据集中抽取合适的特征。 我们知道,在数据挖掘中,数据的训练算法很重要,但是同样我们对于数据的前置处理也...

【机器学习】机器学习简介

一、人工智能与机器学习 说到人工智能,就不得不提图灵测试。图灵测试是阿兰图灵在1950年提出的一个关于机器是否能够思考的著名实验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。主要...

数据挖掘篇——特征工程之特征降维

在业界广泛流传着一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 由此可见,数据和特征是多么的重要,而在数据大多数场景下,数据已经就绪,不同人对于同样的...

工业大数据:分析算法

一. 应用背景 大数据分析模型的研究可以分为3个层次,即描述分析(探索历史数据并描述发生了什么)、预测分析(未来的概率和趋势)和规范分析(对未来的决策给出建议)。工业大数据分析的理论和技术...

AI学习笔记:人工智能与机器学习概述

一、人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现、对未来数据的预测。 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征...

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