机器学习(人工智能)在工业中应用步骤入门

机器学习是实现人工智能最重要的方法之一,包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此,机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机(机器)来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。

小木 5 2018/11/20 11:37:04 人工智能/机器学习
普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程

在统计学中,普通最小二乘法(OLS)是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。这篇博客将简要描述其参数的求解过程。

小木 275 2018/10/12 10:50:21 优化/回归/最小二乘法/机器学习
特征工程相关技术简介

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征,以便于更好的表示潜在的问题,并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作,它需要专家知识,而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。

小木 207 2018/10/08 19:41:40 机器学习/特征工程
集成学习(Ensemble Learning)简介及总结

集成学习(Ensemble Learning)是解决有监督机器学习的一类方法,它的思路是基于多个学习算法的集成来获取一个更好的预测结果。本文将介绍相关概念,并对一些注意事项进行总结。

小木 184 2018/10/08 17:28:05 有监督的学习/机器学习/集成学习
机器学习项目流程清单

从问题定义,到数据获取以及模型选择调参,这篇博客指出了每个过程中需要注意的问题

somTian 388 2018/03/16 21:54:33 数据挖掘/机器学习
正则项的理解之正则从哪里来

在机器学习或者深度学习中,正则项是我们经常遇到的概念。它对提高模型的准确性和泛化能力非常重要。本文详细描述了正则项的来源以及与其他概念的相关关系。

小木 4069 2017/11/06 17:02:19 人工智能/机器学习/正则化/正则项/深度学习
人工神经网络(Artificial Neural Network)算法简介

人工神经网络,简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里,这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理,毕竟现在深度学习太火了。

小木 1737 2017/04/10 17:09:09 人工智能/人工神经网络/机器学习/神经网络
通过从零开始实现一个感知机模型,我学到了这些【转载】

本文转自雷锋网,原文《通过从零开始实现一个感知机模型,我学到了这些》,作者:恒亮,文章转载已获授权。感知器(英语:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。

小木 317 2017/03/14 10:04:25 人工智能/感知机/机器学习/神经网络
机器学习之正则化项

在我们给推荐问题建模时,神秘的正则化项L0、L1、L2的选择对模型很重要。为什么要加正则化?正则化有哪几种形式?到底该选择哪种正则化来建模呢?正则化项与推荐问题的关系?

Vanessa He 1744 2017/03/09 14:21:07 L0/L1/L2/机器学习/正则化/监督学习