ML算法：独立成分分析 IT技术

ML算法：独立成分分析

先决条件：主成分分析 独立成分分析(ICA)是一种机器学习技术, 用于从混合信号中分离出独立的信号源。与主成分分析侧重于最大化数据点的方差不同, 独立成分分析侧重于独立性, 即独立成分。 问题： 从混...
05月06日 1,062 次浏览 发表评论
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ML：机器学习中的数据简介 IT技术

ML：机器学习中的数据简介

数据： 可以是任何未经解释和分析的未经处理的事实, 值, 文本, 声音或图片。数据是所有数据分析, 机器学习和人工智能中最重要的部分。没有数据, 我们就无法训练任何模型, 所有现代研究和自动化都将徒劳...
05月06日 1,030 次浏览 发表评论
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ML算法：内核PCA简介 IT技术

ML算法：内核PCA简介

主要成分分析： 是用于减少数据量的工具。它使我们能够在不损失大量信息的情况下减小数据量。 PCA通过找到方差最大的原始变量的一些正交线性组合(主要成分)来减小尺寸。 第一个主成分捕获数据中的大部分差异...
05月06日 1,110 次浏览 发表评论
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ML算法： K-means++算法详细指南 IT技术

ML算法： K-means++算法详细指南

先决条件： K均值聚类–简介 标准K均值算法的缺点： K-means算法的一个缺点是它对质心或均值的初始化很敏感。因此, 如果将质心初始化为"远距离"点, 则它可能最终没有与之关联的点, 并且同时, ...
05月06日 1,411 次浏览 发表评论
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ML算法：局部加权线性回归 IT技术

ML算法：局部加权线性回归

先决条件：ML |线性回归 线性回归是一种监督型学习算法, 用于计算输入(X)和输出(Y)之间的线性关系。 普通线性回归涉及的步骤是： 培训阶段：计算以最小化成本。预测输出：对于给定的查询点, 从下图...
05月06日 1,088 次浏览 发表评论
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ML机器学习类型–第2部分 IT技术

ML机器学习类型–第2部分

无监督学习： 这是一种学习, 我们在训练时不给模型指定目标, 即训练模型仅输入参数值。该模型本身必须找到可以学习的方式。图A中的数据集是购物中心数据, 其中包含订阅其客户的客户的信息。订阅后, 他们将...
05月04日 827 次浏览 发表评论
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ML机器学习：了解数据处理 IT技术

ML机器学习：了解数据处理

数据处理是将数据从给定格式转换为更加有用和期望的格式的任务, 即使其更有意义和更有意义。使用机器学习算法, 数学建模和统计知识, 可以使整个过程自动化。根据我们正在执行的任务和机器的要求, 此完整过程...
05月04日 768 次浏览 发表评论
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