机器学习与传统编程的一个重要区别在于机器学习比传统编程涉及了更多的数学知识。不过，随着机器学习的飞速发展，各种框架应运而生，在数据分析等应用中使用机器学习时，使用现成的库和框架成为常态，似乎越来越不需要数学知识了。其实，现成的库和框架只是帮助我们简化机器学习...
介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。_有哪些机器学习和业务结合的书...
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此处的model参数设定处，因为使用的lightgbm为3.3.0版本，如果使用最新版本的lightgbm会导致报错，我在此处也因为版本问题苦恼许久，后面根据群内大佬的解答，此处的verbose_eval=500,...
机器学习中，常常见到两个函数名称：sigmoid和softmax。前者在神经网络中反复出现，也被称为神经元的激活函数；后者则出现在很多分类算法中，尤其是多分类的场景，用来判断哪种分类结果的概率更大。本文主要介绍这两个函数的定义，形态，在算法中的作用，以及两个...
AlphaGo的规则是学习而来的，而不是设计出来的，它运用机器学习以及多个神经网络来创建学习组件，使围棋水平更高。从与英国国家医疗服务体系的合作可以看出，AlphaGo在其他领域也有着广阔的应用前景。_alp...
根据已有的数据集（样本集），知道输入（特征）和输出结果（标签）之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。样本：数据的基础单位在机器学习中，样本（Sample）是用于描述一个事件或一个对象记录的集合，也...
欢迎来到\"人工智能-机器学习基础\"！在本文中，我们将一起探索人工智能的奇妙世界。首先，让我们来介绍一下人工智能的概述。人工智能（ArtificialIntelligence）是一门研究如何使机器具备智能能力的...
在人类文明的长河中，农业始终是社会发展的基石，滋养着文明的繁荣与进步。从刀耕火种到现代农业，每一次技术的飞跃都深刻地改变了我们与土地、与自然的关系。而今，我们正站在一个前所未有的十字路口，一个由机器学习驱动的...
必会核函数之：线性核函数_引入线性核函数...