机器学习

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

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从零开始学Python自然语言处理(六)—— 命名实体识别

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pandas dataframe 用 loc 或 iloc 行列选择

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RFM分析模型(Python)

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Apriori算法(Python)

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深度学习的7个技巧,帮你训练出好的模型

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风险决策引擎是如何一步步鉴定客户资质?

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jieba 包 pip install 时 time out,手动下载安装

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机器学习模型应用方法综述

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。来源 | 数据派THU(id:DatapiTHU)作者:Julien Kervizic翻译...

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