算法原理 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变 ...
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2020-06-17 20:14:27
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基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)， 然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。训练过程如下（参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法，他说得非常形象，贴切。） ...
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2020-06-17 20:12:02
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应用实例： 你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数据，然后给出游戏的答案。如下表 假如 ...
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2020-06-17 20:03:36
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主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时 ...
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2020-06-17 19:55:29
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是梯度下降? 梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。 成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。 为什么我们需要梯度下降? 在神经网络中 ...
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2020-06-17 19:53:07
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1.KNN 分类算法 由于knn算法涉及到距离的概念，KNN 算法需要先进行归一化处理 1.1 归一化处理 scaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler =StandardScaler() standar ...
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2020-06-17 18:37:11
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格灵深瞳是一家全国领先的人工智能物联网科技企业。专注于把先进的人工智能科技转化为具备低成本、大规模部署能力的产品和服务，并深度结合应用场景，为用户提供高性能、 可靠实用的智慧解决方案。目前，在智慧安防、智能零售、智慧银行和新能源领域，为遍布全国和全世界的客户提供包含智能传感器、 智能识别、智能云计算 ...
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2020-06-17 18:12:11
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云计算、大数据、人工智能等新技术正迅速的改变着我们所处的时代，其巨大的影响力已经从量变到质变，数字化转型成为企业发展的必然选择。 据IDC报告，全球前1000的大企业中，67％的企业已将数字化转型变成企业级战略，企业数字化转型也正成为许多中国企业的核心战略。随着企业上云成为业界趋势，全面使用开源技术和云产品构建软件服务的时代已经到来。如何更好地拥抱云计算、拥抱云原生、用技术加速创新，将成为企业数字化转型升级成功的关键。
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2020-06-17 16:52:55
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随着人工智能、大数据的发展，各大企业都开始抢夺市场，而python语言作为该领域的首选语言，广受大家的喜欢，现在越来越多人都想要学习python，为什么呢?
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2020-06-17 16:49:37
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伴随着人工智能与各领域和产品像融合，AI高科技产品飞速发展，不断引起其它行业的震动和转型。针对文化教育、医疗、商业服务、汽车、房地产、度假旅游这些，已经是大家都了解的事了。在过去的科幻类型的影视制作主题里的情景，都事记忆犹新，这些以前认为是想象的产品都逐渐的得到了实现，只有安全领域，还是望尘莫及。 ...
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2020-06-17 10:59:26
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