学习机器学习不仅能够帮助我们解决复杂问题，还能够赋予我们创造创新解决方案的能力。机器学习的应用已经渗透到各个领域，包括医疗保健、金融、交通、娱乐等，为我们的生活带来了巨大的改变和便利。...【查看原文】
在机器学习领域，有两种方法：监督学习和无监督学习。这完全取决于您的数据是否被标记。标签决定了模型的训练方式，并影响我们从中收集见解的方式。在本文中，我们将探讨监督学习和无监督学习的概念，并强调它们的主要区别。机器学习中的学习类型（更|多优质内|容：java567 点 c0m）监督学习：以标记数据为指导监督学习就像你身边有一位乐于助人的老师。在这种方法中，我们对数据进行了标记，这意味着每条数据都带有特殊的标签或标签。可以把它想象成在大考试之前找到问题的答案。您可以从这些带标签的示例中学习，并对新的、未见过的
机器学习
秋叶Motivation 2023-07-04
监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定的输入和输出数据集中训练模型，使模型能够根据新的输入数据预测期望的输出。在监督学习中，模型的输出是已知的，因此模型能够学习如何将输入映射到输出。常见的监督学习算法包括线性回归，逻辑回归和支持向量机。 半监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定部分标记和部分未标记的数据集中训练模型。半监督学习的情况通常出现在标记数据集很小，但未标记数据集很大的情况下。半监督学习算法尝试从未标记数据集中学习，并借此提高模型的泛化能力。 无监督学习是机器学习的一种方法，它的目
人工智能
算法星球 2023-01-04
在机器学习中，数据清洗是指对原始数据进行预处理，以去除数据中的错误、重复、缺失值和异常值等问题。数据清洗可以提高数据质量和模型性能，从而使机器学习算法更加准确地分析和预测。
欧阳胖胖 2023-04-28
特征提取是机器学习和深度学习中的一个重要步骤，用于从原始数据中提取出有用的、能够表征数据特征的表示。在许多任务中，原始数据可能是高维的、复杂的，通过特征提取可以将其转化为更加简洁、信息丰富的表示形式。
机器学习深度学习
欧阳胖胖 2023-06-27
本文首发于网站 机器翻译学堂转载事宜请后台询问哦译者|常开妍单位|东北大学自然语言处理实验室作者介绍本文作者Lilian Weng现为OpenAI应用人工智能研究负责人，主要从事机器学习、深度学习和网络科学研究。她本科毕业于香港大学，硕士就读于北京大学信息系统与计算机科学系，之后前往印度安纳大学布鲁顿分校攻读博士。Lilian Weng经常在个人博客分享学习和工作笔记，感兴趣的可以戳这里：https://lilianweng.github.io/lil-log/译者说当今大数据时代下，机器学习的主流方法逐
北大OpenAI人工智能机器学习深度学习
小牛翻译NiuTrans 2023-04-28
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IT之家 2024-09-18
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快科技 2024-09-18
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蓝科技 2024-09-18
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热点科技 2024-09-18
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