一. 引言
也许我们正生活在人类历史上最关键的时期：从大型计算机，到个人电脑，再到云计算。其实关键永远不是过去发生过什么，而是将来会有什么发生(后面一段抒情的内容就跳过了)。二. 广义而言，有三种机器学习算法1. 监督学习
该算法由一个目标变量/结果变量(或...
cdadata
6年前 (2018-11-28) 10213℃
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机器学习数据挖掘自主学习心得5——决策树和回归树
关键词：决策树和回归树、机器学习、数据挖掘、数据分析师
讲了一上午，中间只休息了一次，也只是简单介绍完了lasso，nn-garrotte还有LARS算法，以及在group
variable上的推广。后面的联系，还有Cp准则都还没...
cdadata
8年前 (2017-06-14) 6236℃
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机器学习——随机森林算法及原理
关键词：机器学习、随机森林算法原理、随机森林算法、随机森林回归算法
1. 随机森林使用背景
1.1 随机森林定义
随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年...
cdadata
8年前 (2017-03-08) 12368℃
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机器学习——决策树算法原理及案例
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨...
cdadata
8年前 (2017-03-08) 8751℃
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机器学习——BP神经网络模型
一、什么是BP
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出...
cdadata
8年前 (2017-03-08) 11227℃
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kernel 核函数 意义 作用 原理_机器学习
关键词：最小作用量原理的意义 kernel firmware 作用
核函数目的：把原坐标系里线性不可分的数据用Kernel投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。
核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的：
1）核函...
cdadata
8年前 (2016-11-20) 5122℃
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机器学习中常见的字母解析及MarkDown代码
在机器学习中，有很多符号，下面介绍这些符号的含义，以及它对应的MarkDown代码。
1. 实数集R
$R$
2.n维空间向量，n维欧式空间, Rn
$R^n$
3. 输入空间 X ,输出空间Y
或者输入空间 X, 输出空间 Y...
cdadata
8年前 (2016-10-25) 4574℃
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深度学习系列：深度学习在腾讯的平台化和应用实践（一）
深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在...
cdadata
9年前 (2016-08-05) 4222℃
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从零开始学数据分析，什么程度可以找工作？
关键词：从零开始学数据分析、数据分析 找工作、数据分析大学生找工作、数据分析师、可视化工程师、ETL工程师、数据工程师、大数据工程师、爬虫工程师
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况(杭州)，带有某种行业自黑。
1....
cdadata
9年前 (2016-08-04) 4074℃
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什么是大数据安全分析
在《为什么需要大数据安全分析》一文中，我们已经阐述了一个重要观点，即：安全要素信息呈现出大数据的特征，而传统的安全分析方法面临重大挑战，信息与网络安全需要基于大数据的安全分析。那么，到底什么是大数据安全分析，他与我们一般意义上的大数据分析有何异同之处？让我们...
cdadata
9年前 (2016-03-10) 4658℃
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