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機(jī)器學(xué)習(xí)<font color="red">算法</font>——Python & R<font color="red">算法</font>代碼速查表

機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Python & R算法代碼速查表

但有一點(diǎn)被忽略了,“機(jī)器學(xué)習(xí)”算法只是眾多算法的一種,和快速排序、red-black BST 一樣,它有自己獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景,而且只能在這個(gè)場(chǎng)景中使用。而且請(qǐng)注意,它并不像排序算法一樣,可以保證百分之百的可用性,它的邊界是有問題的。它更像那些固定算法的一個(gè)擴(kuò)展,機(jī)器不用精確去執(zhí)行程序代碼的每一行,在程序以外,它提供給我們一些努力

MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí),Python - 2016-02-20

數(shù)據(jù)歸一化<font color="red">算法</font>

數(shù)據(jù)歸一化算法

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(歸一化)處理是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作,不同評(píng)價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位,這樣的情況會(huì)影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,為了消除指標(biāo)之間的量綱影響,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,各指標(biāo)處于同一數(shù)量級(jí),適合進(jìn)行綜合對(duì)比評(píng)價(jià)。 數(shù)據(jù)歸一化? 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(歸一化)處理是在數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)常見的預(yù)處理任務(wù),很多情況下當(dāng)你在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)都會(huì)浮現(xiàn)出

MedSci原創(chuàng) - 數(shù)據(jù) - 2017-10-12

機(jī)器學(xué)習(xí)常見<font color="red">算法</font>分類匯總

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法分類匯總

很多人在平時(shí)的工作中都或多或少會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。本文為您總結(jié)一下常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時(shí)候困惑人們都是,很多算法是一類算法,而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里,我們從兩個(gè)方面來給大家介紹,第一個(gè)方面是學(xué)習(xí)的方式,第二個(gè)方面是算法的類似性。

MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí),算法 - 2017-03-13

端午福利:AlphaGo<font color="red">算法</font>最清晰的解讀

端午福利:AlphaGo算法最清晰的解讀

實(shí)際上AlphaGo代表的不是圍棋本身,而一類算法,這類算法將來可能會(huì)用于醫(yī)學(xué),用于疾病的診斷和治療,都有可能。因此,小編還是轉(zhuǎn)過來給對(duì)未來有興趣的醫(yī)生同道進(jìn)行參考吧。

頭條號(hào) - AlphaGo,算法 - 2016-06-09

中國(guó)骨質(zhì)疏松篩查<font color="red">算法</font>(COSA評(píng)分)

中國(guó)骨質(zhì)疏松篩查算法(COSA評(píng)分)

中國(guó)骨質(zhì)疏松篩查算法(COSA評(píng)分)

網(wǎng)絡(luò) - 2024-09-23

2022 麥哲倫臨床醫(yī)療指南:基因檢測(cè)-<font color="red">算法</font>檢測(cè)

2022 麥哲倫臨床醫(yī)療指南:基因檢測(cè)-算法檢測(cè)

2022 麥哲倫臨床醫(yī)療指南:基因檢測(cè)-算法檢測(cè)

radmd - 基因檢測(cè),算法檢測(cè) - 2022-09-09

STAT:監(jiān)管AI醫(yī)療不必打開<font color="red">算法</font>黑箱嗎?

STAT:監(jiān)管AI醫(yī)療不必打開算法黑箱嗎?

醫(yī)生受AI算法的“加持”為病人提供服務(wù),無(wú)形之中模糊了傳統(tǒng)醫(yī)療監(jiān)管方式中對(duì)于“人”和“機(jī)器”的區(qū)分,這種模糊使得醫(yī)生的診療過程暗藏了一些風(fēng)險(xiǎn):算法本身的決策過程可能沒有扎實(shí)的理論解釋。

健康點(diǎn)healthpoint - 監(jiān)管,AI醫(yī)療,算法黑箱 - 2017-10-10

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大<font color="red">算法</font>

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每一類學(xué)習(xí)過程通常被歸納為一種訓(xùn)練算法。訓(xùn)練的算法有很多,它們的特點(diǎn)和性能各不相同。 問題的抽象 人們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程轉(zhuǎn)化為求損失函數(shù)f的最小值問題。

CSDN - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),算法 - 2016-10-27

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)<font color="red">算法</font>(1)

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(1)

Python是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的最主要語(yǔ)言,下面詳細(xì)介紹各類相關(guān)算法。目錄 一、線性回歸 1、代價(jià)函數(shù) 2、梯度下降算法 3、均值歸一化

AI科技大本營(yíng) - 機(jī)器學(xué)習(xí),Python - 2017-12-25

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)<font color="red">算法</font>(4)

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(4)

四、SVM支持向量機(jī) 1、代價(jià)函數(shù) 在邏輯回歸中,我們的代價(jià)為: , 其中: , 如圖所示,如果y=1,cost代價(jià)函數(shù)如圖所示 我們想讓,即z>>0,這樣的話cost代價(jià)函數(shù)才會(huì)趨于最?。ㄟ@是我們想要的),所以用途中紅色的函數(shù)代替邏輯回歸中的cost 當(dāng)y=0時(shí)同樣,用代替?

MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí),Python - 2017-12-25

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)<font color="red">算法</font>(2)

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(2)

二、邏輯回歸 全部代碼下載 1、代價(jià)函數(shù) 可以綜合起來為:? ?其中: ? 為什么不用線性回歸的代價(jià)函數(shù)表示,因?yàn)榫€性回歸的代價(jià)函數(shù)可能是非凸的,對(duì)于分類問題,使用梯度下降很難得到最小值,上面的代價(jià)函數(shù)是凸函數(shù) 的圖像如下,即y=1時(shí):? 可以看出,當(dāng)

MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí),Python - 2017-12-25

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)<font color="red">算法</font>(6)

詳解:如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(6)

七、異常檢測(cè) Anomaly Detection 全部代碼 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/AnomalyDetection/AnomalyDetection.py 1、高斯分布(正態(tài)分布)Gaussian distribution 分布函數(shù): 其中

MedSci - 機(jī)器學(xué)習(xí),Python - 2017-12-25

數(shù)據(jù)挖掘算法全景圖——Clementine12.0算法

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Clementine,數(shù)據(jù)挖掘 - 2010-12-18

大牛筆記:機(jī)器學(xué)習(xí)算法概覽

對(duì)于MLers,理解ML解決的問題的類型也有助于我們更好的準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和選擇算法

CSDN - 機(jī)器學(xué)習(xí) - 2016-03-10

為您找到相關(guān)結(jié)果約500個(gè)