機器學習處理數(shù)據(jù)為什么把連續(xù)性特征離散化

在學習機器學習中，看過挺多案例，看到很多人在處理數(shù)據(jù)的時候，經(jīng)常把連續(xù)性特征離散化。為此挺好奇，為什么要這么做，什么情況下才要做呢？

2018-11-17 標簽：模型機器學習 1.4萬 0

人工智能對計量經(jīng)濟學的影響及應用

在理論層面，經(jīng)濟學對決策問題的探討與人工智能所研究的問題有很多不謀而合之處，這決定了兩門學科在研究上存在著很多交叉之處。

2018-04-08 標簽：人工智能機器學習 1.4萬 0

一文解讀機器學習的作用及優(yōu)勢

當你打開互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，輸入關鍵詞尋找并得到想要的鏈接時，“機器學習”已經(jīng)貫穿整個過程：搜索到的內(nèi)容是機器根據(jù)無數(shù)人搜索關鍵詞的統(tǒng)計結(jié)果，返回的最可能被...

2018-07-07 標簽：互聯(lián)網(wǎng)計算機機器學習 1.4萬 0

機器學習心得總結(jié)

接觸機器學習有一年了，是從上張敏老師的課開始的。后來師兄推薦了一本《統(tǒng)計學習理論的本質(zhì)》，還記得第一印象覺得“統(tǒng)計”二字很奇怪。之后就漸漸習以為常了，接...

2018-07-07 標簽：機器學習 1.4萬 0

機器學習中如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換？數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法實踐詳細概述

通常情況下是為了消除量綱的影響。譬如一個百分制的變量與一個5分值的變量在一起怎么比較？只有通過數(shù)據(jù)標準化，都把它們標準到同一個標準時才具有可比性，一般標...

2018-08-18 標簽：算法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機器學習 1.3萬 0

你需要知道的深度學習的10個方法

乎每天，我們都可以在各種各樣的計算機科學課程、行業(yè)會議、華爾街日報等等看到有關機器學習的討論。

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0

關于人工智能的五種定義

究竟什么是人工智能？歷史上，人工智能的定義歷經(jīng)多次轉(zhuǎn)變，但直到今天，被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義，通常取決于我們討論問題的語境和關注的焦點。

2022-07-07 標簽：人工智能機器學習 1.3萬 0

為什么要用無監(jiān)督學習？無監(jiān)督深度學習范例研究

讓我們用一個例子來更好地理解這個概念。比如說，銀行想要對客戶進行分組，以便他們能向客戶推薦合適的產(chǎn)品。他們可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來完成這件事——首先通過...

2018-09-27 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0

人工智能、機器學習、深度學習有什么關系？

有三個詞，這兩年出現(xiàn)的頻率越來越高：人工智能（AI），機器學習（ML），深度學習（DL），到底他們哥仨是什么關系？

2018-06-08 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.3萬 0

什么是遷移學習？遷移學習的實現(xiàn)方法與工具分析

人工智能競爭，從算法模型的研發(fā)競爭，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競爭，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學習推動的，而監(jiān)督學習對數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...

2018-05-11 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.3萬 0

如何用Python識別停車位？

解決一個復雜的問題，首先第一步是要把問題分解成幾個簡單子任務。然后，針對每個子任務，運用機器學習中不同的方法來分別解決每個問題。最后把這些子任務貫穿起來...

2019-01-29 標簽：機器學習python深度學習 1.3萬 0

淺論學習深度學習的四個步驟

深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)...

2018-10-07 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0