AI技术原理|机器学习算法

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AI技术原理|机器学习算法

摘要机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强公式.图示.案例机器学习算法分类机器学习算法大致可以分为: 监督学习 | Supervised learning 半监督学习 | Semi-supervised learning 无监督学习 | Unsupervised learning 强化学习 | Reinforcement learn…

【沙龙报名中】集结腾讯技术专家，共探AI技术原理与实践

| 导语 9月7日,上海市长宁区Hello coffee,云+社区邀您参加<AI技术原理与实践>沙龙活动,聚焦人工智能技术在各产业领域的应用落地,共话AI技术带来的机遇与挑战,展望未来. 在如今的工业4.0时代,AI已经成为各领域最火热的技术.那AI 的技术原理有哪些?它在各个产业领域又是如何落地应用实践的?在未来又会面临怎样的机遇与挑战? 凭借多年的技术积累和完善的产品矩阵,腾讯云AI在计算机视觉.自然语言处理和智能语音方面全面布局,持续推动人工智能技术在各产业领域的应用落地.本期沙龙,腾讯…

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…

机器学习算法-PCA降维技术

机器学习算法-PCA降维一.引言在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征,在进行实际的数据分析的时候,我们并不会将所有的特征都用于算法的训练,而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征.比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理,这是我们可以从直观上比较好理解的.但是有些特征之间可能存在强相关关系,比如研究一个地区的发展状况,我们可能会选择该地区的GDP和人均消费水平这两个特征作为一个衡量指标.显然这两者之间是存在较强的相关关系,他们描述的都是该地区的…

IBM沃森会成为第一个被抛弃的AI技术吗？

作者|William Vorhies 译者|姚佳灵编辑|Debra 导读:IBM 的沃森问答机(Question Answering Machine,简称 QAM),因 2011 年参加综艺节目<危险边缘> 获胜而出名,本应该带来医疗保健领域巨大的回报.但是,相反,IBM 及其沃森医疗保健客户正在迅速削减这些基本上没有获得回报的项目.沃森是机器学习 /AI 领域中第一个开箱即用的商业应用程序.它已经过时了吗? 感谢 IBM 引领我们创造了这么多个 AI 第一,包括: 1996 年 IBM 的…

福利：42套AI技术视频免费领取

<福利:33套AI技术视频免费领取> 视频获取方式:请加机器学习和自然语言(QQ群号:436303759)群后,私信群主获取(备注上自己想要获取是视频名称),仅限本群公众号粉丝成员,多套视频获取时间为4月30日至5月4日,五一之后加入成员可以获取视频1-2套,成功参与视频共享者可以获取全部资源. 截止2019年4月29日经过严格视频质量审核通过的视频为8类包括Python Web技术视频3套.大数据技术视频3套.机器学习技术视频3套.深度学习技术视频8套.数据科学视频6套.数据挖掘视频2套.自…

Atitit 语音识别的技术原理

Atitit 语音识别的技术原理 1.1. 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),2 1.2. 模型目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术2 1.3. 基本方法般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1.3.1. 模板匹配的方法2 1.4. 一般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1…