-
KNN模型算法研究与案例分析
你现在要做的就是去成都春熙路街头采访记录一些游客吃了多少冰淇淋，又喝了几瓶水，他觉得成都天气怎么样（这里只考虑二分类问题，假设只有‘非常热’和‘一般热’）。其中特征向量包括两个分别是冰激凌数t1和喝水数...文章 2018-07-24 1593浏览量 -
Spark入门实战系列-8.Spark MLlib（上）-机器学习及...
常见的基于核的算法包括：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、径向基函数（Radial Basis Function，RBF)以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis，LDA)等。1.3.7 聚类算法 聚类就像回归一样，有...文章 2017-11-15 1510浏览量 -
Spark入门实战系列-8.Spark MLlib（上）-机器学习及...
常见的基于核的算法包括：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、径向基函数（Radial Basis Function，RBF)以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis，LDA)等。1.3.7 聚类算法 聚类就像回归一样，有...文章 2017-11-16 1616浏览量 -
程序员技术进阶手册（一）
摘要：本文为机器学习新手介绍了十种必备算法：线性回归、逻辑回归、线性判别分析、分类和回归树、朴素贝叶斯、K-近邻算法、学习向量量化、支持向量机、Bagging和随机森林、Boosting和AdaBoost。22.机器学习？人工...文章 2018-02-17 12359浏览量 -
NAACL 2019最佳论文：量子概率驱动的神经网络（附代码...
更有趣的是，上帝仗着自己语言系统比较丰富，突然玩起了花样，不再是问“愿意还是不愿”，上帝问“你们三个是不是都是半情愿半不情愿（50%-50%）”，然后把所有的状态朝着 x 轴正方向和 y 轴正方向之间的 45 度角...文章 2019-08-26 1087浏览量 -
《机器学习实战》学习笔记：K-近邻算法入门及实战|...
比如，我们还是以表1.1为例，怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢？如图1.1所示。图1.1 电影分类 我们可以从散点图大致推断，这个红色圆点标记的电影可能属于动作片，因为距离已知的那两个动作片的圆点更近。k-...文章 2018-01-10 1922浏览量 -
独家|一文读懂深度学习
紧接着，研究者们发现，深层次的表征学习模型可以从简单的特征中抽象出更为复杂的特征并且更有利于最终的分类判别，由此便发展出了深度学习框架。当然，深度学习的发展也离不开BP等算法、计算硬件、数据规模等的发展...文章 2017-08-01 2310浏览量 -
Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据...
第四章 使用 scikit-learn 对数据分类 作者：Trent Hauck 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 分类在大量语境下都非常重要。例如，如果我们打算自动化一些决策过程，我们可以利用分类。在我们需要研究诈骗的情况下，...文章 2017-06-20 1150浏览量 -
阿士比亚：搜索团队智能内容生成实践
具体的方法是我们在商品和人群端分别挖掘标签，然后根据相互的笛卡尔积交叉得到各个维度计算排名和趋势信号（其中趋势信号用day-维度线性回归即可），具体的计算过程见下图。其中商品标签来源于基于知识图谱的的商品...文章 2018-02-05 13394浏览量
