常见的基础机器学习算法 机器学习算法是现代人工智能的支柱。它们使计算机能够学习并做出预测或决策,而无需明确编程。在这份综合指南中,我们将深入研究常见的机器学习算法,提供详细的解释和代码示例,以帮助您了...【查看原文】
大家好,我是Peter~ 机器学习有许多不同的算法,每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而,最简单的机器学习算法可能是线性回归。 线性回归是一种用于预测连续数值输出的监督学习算法,它通过建立一个线
人工智能机器学习
皮大大 2023-02-28
1: 《Python机器学习:基础算法与实战》内容简介本书基于 Python 语言,结合实际的数据集,介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。本书主要包含两部分内容,第一部分为 Python 机器学习入门知识:主要介绍了 Python 基础内容、Numpy与Pandas 库数据操作、Matplotlib 与Seaborn 库数据可视化、Sklearn 库机器学习,以及与机器学习相关的基础知识;第二部分为 Python 机器学习算法应用:主要介绍了数据的回归预测分析、时间序列预测,数据无监督学习中的聚类、
机器学习
Daitu_Adam 2023-11-11
上一篇文章跟大家分享了因子投资中的事实与误解,今天我们来讨论下“量化金融中机器学习的实验设计和常见陷阱”。基于与专家的讨论,以及作者在投资银行、资产管理公司和证券交易公司使用机器学习和传统量化金融的经验,本文…
人工智能融资金融
量化投资与机器学习 2023-01-24
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测,应用LogisticRegression实现逻辑回归预测,应用DecisionTreeClassifier
机器学习编程
程序员一诺 2024-01-03
在机器学习中有很多方法都能完成一个分类或者回归任务,但选择多了有时也并不一定是件好事。例如,你可能会犹豫是选择传统的机器学习方法还是深度学习方法?如果选择传统机器学习方法,那是选择决策树还是SVM?如果选择深度学习方法,隐藏层的个数应该是多少?每个隐藏层的神经元应该是多少?有的人可能不会这么纠结,毫不犹豫地选择深度学习方法,认为最贵的就是最好的。但他们可能忘了机器学习中的No Free Lunch(没有免费午餐)定理,没有一种算法可以适用于所有的数据集和场景。需要根据具体的问题和数据的特点进行分析和假设。
机器学习深度学习
人工智能大讲堂 2024-02-29
机器人界的"十大热搜",别告诉我你不知道!
亿欧网 2024-12-30
我们的大脑还好吗
NOWNESS现在 2024-12-30
今年打新市场火热的一大原因是,监管部门对机构在新股询价中的违规行为从严监管,使得新股定价更加合理。
读数一帜 2024-12-30
新作多方开拓,但“良作无人”的难关需被突破
镜像娱乐 2024-12-30
新年将至,用这些 App 和数字留住 2024
少数派 2024-12-30
陷入双重困境。
投资者网 2024-12-30
总市值达87.95亿。
直通IPO 2024-12-30
小米上车成功,美团走出低谷。
树龙谈 2024-12-30
只是“一件小事”,掀不起什么大浪?
食品内参 2024-12-30
文化和旅游部:鼓励和引导各地发布优惠措施,持续激发冰雪消费活力
芽芽乐 2024-12-30
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