看见Boost，很多小伙伴肯定想到了GBM（Gradient Boosting Machine），是的，XGBoost和GBM都属于梯度提升的实现算法，而XGBoost全称为 eXtreme Grad...
走进XGBoost：一个强大而又低调的机器学习算法
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10个最常见的机器学习算法介绍 (上)
1. 线性回归 线性回归是一种统计方法，用于研究两个连续变量之间的关系：一个自变量和一个因变量。线性回归的目标是找到最佳拟合直线通过一组数据点，然后可以用来预测未来观察结果。 简单线性回归模型的方程式...
10个最常见的机器学习算法介绍 (下)
1. 朴素贝叶斯（Naive Bayes） 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器（分类又被称为监督式学习，所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类，反之聚类问...
吴恩达：机器学习的六个核心算法！
吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。 文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择： 多年前，在一次项目中，选择算法时，他不...
从零开始初识机器学习
1 机器学习描述 1.1 机器学习是什么？ 机器学习（Machine Learning，ML）是使用统计（或数学）技术从观察到的数据中构建模型（或系统）的一个计算机科学领域。机器学习用计算机程序模拟人...
ChatGPT工作原理：机器学习和神经网络的训练
目前为止，我们一直在谈论那些 “已经知道” 如何完成特定任务的神经网络。但是，神经网络之所以如此有用（估计也是在大脑中），是因为它们不仅在原则上可以完成各种任务，而且可以逐步 “根据实例训练” 来完成...
策略产品经理必知的十大机器学习算法
讲讲关于基础的机器学习算法与对应的适用场景，帮助策略产品建立起来最为基础的“工具方案-问题”的认知思路，帮助大家更好理解十大机器学习算法的思想和理解对应的应用场景。 了解机器学习另一个重要的点是，在和...
蚂蚁金服AI平台部：枯燥的“机器学习”还可以这样学！
阿里妹导读：机器学习是人工智能的核心之一，涉及领域包括概率论、统计学等复杂学科。对于非专业人士来说，想要理解它着实不容易。最近，蚂蚁AI平台部的栢柠，却在遛弯中找到解释“机器学习”的关键...
2022年5个备受欢迎的机器学习工具和框架
机器学习 （ML） 有助于软件应用程序更准确地预测行为。最先进的算法使用现有数据（也称为历史数据）来预测未来的结果值。根据SEMrush 报告，到2025年将需要大约9700万机器学习和人工智能专家和...
Jeff Dean：机器学习在硬件设计中的潜力！
为什么芯片设计需要很长时间？能不能加速芯片设计周期？能否在几天或几周之内完成芯片的设计？这是一个非常有野心的目标。过去十年，机器学习的发展离不开系统和硬件的进步，现在机器学习正在促使系统和硬件发生变革...
吴恩达博文：机器学习的6个核心算法
吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新的一篇博文，文章的开头，吴恩达回忆了他的研究历程中的一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考...
人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）三者有什么区别？
导读：我们经常交替使用人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）这些术语，尽管我们几乎每天都阅读或听到它们。本文解释了这些技术是如何演变的以及它们有何不同。(Artificial Intel...
利用 TensorFlow机器学习手段对鸢尾花按照物种进行分类
构建一个模型， 用样例数据集对模型进行训练，以及 利用该模型对未知数据进行预测。 TensorFlow 编程 本指南采用了以下高级 TensorFlow 概念: 使用 TensorFlow 默认的 e...
Python机器学习算法：7个损失函数
你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的，简而言之，机器学习中损失函数可...
机器学习中的成本函数，学习率和梯度下降，你懂吗？
成本函数 我们在机器学习中最主要的目标是最小化成本函数，因此，将执行优化过程以最小化该成本函数。成本函数由下式给出： 为了深入了解成本函数的几何形状，让我们学习凹函数和凸函数： 凹函数 在凹函数g(x...
机器学习：水浒传为例学习隐马尔可夫模型
0x01 说明 在机器学习过程中，会遇到很多晦涩的概念，相关数学公式很多，大家理解起来很有困难。遇到类似情况，我们应该多从直觉角度入手思考，用类别或者举例来附会，这样往往会有更好的效果。 我在讲解论述...
机器学习：水浒传为例学习最大熵马尔科夫模型
我们用 "梁中书突围大名府为例" 讲解了隐马尔可夫模型，但是现实中情况可能更复杂，比如梁中书突围遇到了宋江，他再次选择从宋江处突围的可能性会变低，因为宋江身边肯定是梁山大部分好汉，突围难度太大。但是如...
机器学习趋势：内容 AI，建立统一的跨媒体多模态内容理解内核
Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI ...
机器学习策略原理：基本过程、算法框架和项目管理
机器学习是一种解决问题的思维方式，核心在于收集数据，应用算法和生成模型。相对于普通的数据统计和分析而言，机器学习有自己的优化过程和评估体系，是一个更为独立，相对闭环的领域。冯友兰在中哲简史里说，所谓的...
机器学习三个分类(监督学习、非监督学习和强化学习)是什么？
01 术语整理 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...
直播案例机器学习中常用优化算法的Python实践
机器学习模型的求解最终都会归结为求解一个最优化问题，最优化的目标为模型误差，它是模型参数的函数。例如线性回归的优化目标是均方误差，参数是每个特征的系数。根据目标函数的特点（凸与非凸），样本数量，特征数...
十大经典机器学习算法详解之EM算法
EM算法的英文全称是Expectation-maximization algorithm，即最大期望算法，或者是期望最大化算法。EM算法号称是十大机器学习算法之一，听这个名头就知道它非同凡响。我看过许...
机器学习算法之LightGBM，比XGBoost表现更为优秀
LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似...
机器学习用numpy撰写KNN算法 并预测价格走势
KNN算法简介 KNN 算法实际上是一句中国谚语智慧的体现：“物以类聚，人以群分”，是一种聚类分析的方法，也是目前最简单的无监督类学习方法。 我们在日常生活中有这样的推论，身边朋友都爱喝酒的人，可能是...