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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
感知机是非常简单的模型，基本不会应用到实际的问题当中，但是它是神经网络和深度学习模型的基础模型。 图片 下表示收集到的六个训练数据。 《白话机器学习的数学》
72210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
前言 前面的文章我们已经学习了二叉搜索树和平衡二叉搜索树AVL树，今天我们再来了解一种新的平衡树2–3树，2–3树由约翰·霍普克洛夫特于1970年发明，在计算机科学中，2–3树是一种树型数据结构，内部节点 2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 感兴趣的朋友可以自行查询资料学习。
2.5K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【机器学习】机器学习系列：（一）机器学习基础
机器学习是设计和研究能够根据过去的经验来为未来做决策的软件，它是通过数据进行研究的程序。机器学习的基础是归纳（generalize），就是从已知案例数据中找出未知的规律。 然后，我们介绍机器学习系统可以处理的常见任务。最后，我们介绍机器学习系统效果评估方式。 从经验中学习 机器学习系统通常被看作是有无人类监督学习两种方式。 监督学习是通过一个输入产生一个带标签的输出的经验数据对中进行学习。机器学习程序中输出结果有很多名称，一些属于机器学习领域，另外一些是专用术语。 机器学习任务 常见的监督式机器学习任务就是分类（classification）和回归（regression）。 本书不会涉及这类需要上百个机器并行计算才能完成的任务，许多机器学习算法的能力会随着训练集的丰富变得更强大。但是，机器学习算法也有句老话“放入的是垃圾，出来的也是垃圾”。
2.3K123发布于 2018-04-23 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
80340发布于 2019-11-08 - 来自专栏数据科学与人工智能
【机器学习】何谓机器学习 机器学习能做些什么？
最近我和一对夫妇共进晚餐，他们问我从事什么职业，我回应道：“机器学习。”妻子回头问丈夫：“亲爱的，什么是机器学习？”她的丈夫答道：“T-800型终结者。” 不过，这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。 T-800型终结者（图片来源网络） 现今，机器学习已应用于多个领域，远超出大多数人的想象，下面就是假想的一日，其中很多场景都会碰到机器学习：假设你想起今天是某位朋友的生日，打算通过邮局给她邮寄一张生日贺卡 图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。 ? 图1-1 机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐 上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。
1.4K60发布于 2018-02-27 - 来自专栏后端码匠
【机器学习】机器学习-概述
---- 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。 对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。 机器学习可以分为以下五个大类： (1)监督学习：从给定的训练数据集中学习出-一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是输人和输出，也可以说是特征和目标。 一句话说明机器学习（MachineLearning） 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。 学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的萃取，得到一个更加逼近于现实的描述（这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数）。
1.4K21发布于 2021-09-02 - 来自专栏数据科学与人工智能
【机器学习】读懂机器学习
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。 本文的主要目录如下： 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.机器学习的范围 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用–大数据 6.机器学习的子类–深度学习 7.机器学习的父类–人工智能 而在机器学习领域，根据著名的一个实验，有效的证实了机器学习界一个理论：即机器学习模型的数据越多，机器学习的预测的效率就越好。 7.机器学习的父类–人工智能 人工智能是机器学习的父类。深度学习则是机器学习的子类。 介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器学习的相关学科，机器学习中包含的各类学习算法，接着介绍机器学习与大数据的关系，机器学习的新子类深度学习，最后探讨了一下机器学习与人工智能发展的联系以及机器学习与潜意识的关联
1.5K91发布于 2018-02-26 - 来自专栏学习
机器学习——量子机器学习
量子机器学习: 未来的机器学习方法 量子计算和机器学习的结合为计算科学带来了前所未有的前景。量子机器学习(QML)正在迅速发展，目标是利用量子计算的优势来处理传统计算机无法高效解决的问题。 本文将深入探讨量子机器学习的基本概念、量子计算的关键技术、具体的量子算法，以及如何结合现有的机器学习方法，以推动对未来量子优势的探索。 1. 机器学习与量子计算的结合 2.1 量子机器学习的定义 量子机器学习是将量子计算的技术应用于机器学习模型中，以期获得更高效的计算能力和更强的学习性能。 量子计算与机器学习的结合，可以分为以下几种形式： 经典机器学习加速：使用量子算法加速经典机器学习中的计算任务。 量子特征提取：使用量子态的特征提取来提高模型性能。 对于有兴趣深入量子机器学习的读者，可以进一步学习 Qiskit、PennyLane 等工具，亲自实践量子机器学习的算法实现。
1.2K10编辑于 2024-10-14 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1． 案例学习：设置选项卡控件的属性 从工具箱中拖过一个tabControl控件，通过设置其TabPages属性打开TabPages集合编辑器，点击该编辑器添加按钮，连续添加四个子页面，同时如图2-4设置每个子页面的 案例学习：统计页面基本信息 从工具箱中拖过一个tabControl控件，并在其下面添加一个label标签，设置及运行后的样式如图2-7所示。 ?
2.4K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.4K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏数据科学与人工智能
【机器学习】机器学习算法之旅
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并且有几个基本的例子。 问题例子是机器人控制，算法例子包括Q-learning以及Temporal difference learning。 当整合数据模拟商业决策时，大多数会用到监督学习和无监督学习的方法。 当下一个热门话题是半监督学习，比如图像分类问题，这中问题中有一个大的数据库，但是只有一小部分图片做了标记。增强学习多半还是用在机器人控制和其他控制系统的开发上。
1.1K90发布于 2018-02-27 - 来自专栏智能大数据分析
【机器学习基础】初探机器学习
学习，即机器学习（machine learning），则是机器通过经验数据，对任务目标做出优化的自动化过程，例如人脸识别、语音识别等。 过去十年间，人工智能的主要进展在机器学习技术方面，以至于甚至分不清人工智能和机器学习之间的关系。在这里，重点讨论人工智能中服务预测任务的机器学习技术。 而支撑决策任务的机器学习技术被称为强化学习（reinforcement learning）。 二、机器学习是什么 那就究竟什么是学习呢？ 图1 传统的显式编程与机器学习的非显式编程 三、时代造就机器学习的盛行 那么机器学习技术为什么现在如此盛行呢？主要原因之一来自于时代造就！ 我们有理由相信，未来10年，机器学习技术会持续渗透到各行各业，在各类预测和决策任务场景中服务人类。 按照任务来分类，机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
46110编辑于 2025-01-23 - 来自专栏决胜机器学习
机器学习（一）——机器学习概述
机器学习（一）——机器学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 前言：近期开始学习机器学习，当前视频和书籍一起看，视频看的是吴恩达的机器学习系列课程，书籍看的《机器学习实战》。 目前是机器学习小白，希望各位有感兴趣的，可以一起开始学机器学习。大家可以多交流~~ 另外，由于工作上还是在做web服务端，因此还会经常更新对于web的学习体会~希望大家共同进步。 一、概述 机器学习是近期非常火的技术，其可以将输入的数据经过一定的处理，得到结果，具有预测、决策、统计、分类等功能，被广泛应用于各行各业。 机器学习主要分为两大类：监督学习（supervisor learning）和无监督学习（unsupervisor learning）。 四、机器学习开发步骤 机器学习应用开发，主要步骤如下： 1、收集数据 对于机器学习来说，没有数据就没有学习可言。数据可以是爬虫抓取、开源语料库、自己提供的数据源等。
1.2K100发布于 2018-03-07 - 来自专栏数据科学与人工智能
【机器学习】机器学习算法预览
在这篇文章中，我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉，让你知道什么样的方法是可靠的。 一般来说，决策树运行速度快，而且结果精确，是机器学习里最大的宠儿。 下面是一些我不会在这篇文章列举出来的机器学习算法，它们用于解决特别的任务的过程，例如： 功能选择算法 算法精度评估 性能测试 我也不会列举那些用于子领域的机器学习算法，例如 这里介绍了一些通俗易懂的方法，让你能很快的学习上手。 怎样学习机器学习算法 算法是机器学习的一个大模块。这个话题我是很有兴趣的，而且之前也写了很多这方面的博客。 如何运行这些机器学习算法 有时，你需要的只是一些代码。下面这些链接可以让你明白如何运行机器学习算法，并使用常规的库来编写这些代码或者从研究者运用它们。
1.4K50发布于 2018-02-27 - 来自专栏CSDN旧文
机器学习--机器学习的分类
在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。 无监督学习与监督学习的区别 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。 半监督学习 半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。 迁移学习 随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。 迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨，或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。
1.1K40发布于 2020-10-28 - 来自专栏AI智慧空间
【机器学习基础】机器学习介绍
机器学习介绍 机器学习是一个跟“大数据”一样近几年格外火的词汇。而机器学习究竟是一个什么过程或者行为呢？接下来，让我们来看看什么是机器学习。 1.什么是机器学习 机器学习是人工智能的一个分支。 人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。 机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的算法 2.机器学习的分类 机器学习主要分为三大类：监督学习，无监督学习，强化学习。 分类（classification）：分类是机器学习中使用地最多的一大类算法，可以将实例数据划分到合适的类别中。 Alphago就是强化学习在现实应用的成功案例之一，通过“深度学习”的训练，Alphago击败了多位围棋世界冠军 3.机器学习常见算法 1.线性回归 (Linear Regression) 2.
1.6K41发布于 2020-07-06 - 来自专栏数据科学与人工智能
【机器学习】机器学习算法总结
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位， 毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分 阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。 下面是本人在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。 近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 GBDT是回归树，不是分类树。其核心就在于，每一棵树是从之前所有树的残差中来学习的。
1.6K50发布于 2018-02-27 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【机器学习】机器学习项目流程
本文是中国大学慕课《机器学习》的“机器学习项目流程”章节的课后代码。 项目介绍： 这是一个受监督的回归机器学习任务：给定一组包含目标（在本例中为分数）的数据，我们希望训练一个可以学习将特征（也称为解释变量）映射到目标的模型。 然后，为了测试模型的学习效果，我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估 我们在拿到一个机器学习问题之后，要做的第一件事就是制作出我们的机器学习项目清单。 下面给出了一个可供参考的机器学习项目清单，它应该适用于大多数机器学习项目，虽然确切的实现细节可能有所不同，但机器学习项目的一般结构保持相对稳定： 数据清理和格式化 探索性数据分析 特征工程和特征选择 基于性能指标比较几种机器学习模型 ，包含： 数据清理，探索性数据分析，特征工程和选择等常见问题的解决办法 随机搜索，网格搜索，交叉验证等方法寻找最优超参数 可视化决策树 对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解 代码非常完整，可以在平时的机器学习项目中拿来用
1K21编辑于 2021-12-13 - 来自专栏数据科学与人工智能
【机器学习】机器学习温和指南
摘要：机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战，旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。 事实上，机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面；现在它是个时髦的话题，并且使用机器学习也非常可能造就出更智能机器。 这篇文章将会向初学者简要介绍机器学习。 我将大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战。给出机器学习正式的详尽的说明不是本文的宗旨，而是向读者介绍一些初步概念，让读者能够继续探寻机器学习知识。 好了，我现在知道什么是机器学习了，但是它是如何工作的呢？ 大约10年前我读过的第一批关于机器学习书籍中有一本是Tom Mitchell写的《机器学习》。 计算和选择合理的特征来表示一个实例是使用机器学习的过程中最重要的任务之一，在本文稍后部分我们将讨论这点。 机器学习算法的种类 在本节中我们将讨论两大类机器学习算法：监督式学习和非监督式学习算法。
1K50发布于 2018-02-26
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