机器学习模型：决策树笔记
第一章：决策树原理 1-决策树算法概述_哔哩哔哩_bilibili 根节点的选择应该用哪个特征？接下来选什么？如何切分？ 决策树判断顺序比较重要。可以使用信息增益、信息增益率、 在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。集合信息的度量方式称为香农熵，或者简称熵。 常用的决策树算法 连续值应该怎么分？ 排序之后二分。 决策树剪枝策略。 决策树有过拟合的风险，理...
机器学习——卷积神经网络的反向传播算法
机器学习——卷积神经网络的反向传播算法 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种主要应用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型。在CNN中，反向传播算法是用于更新网络参数以最小化损失函数的关键步骤之一。本文将介绍卷积神经网络的基本概念、汇聚层、卷积层以及反向传播算法的步骤，并通过Python实现算法，最后给出总结。 1. 基本概念 卷积神经网络是一种前馈神...
政安晨：【示例演绎】【Python】【Google/JAX】（一）—— 专为高性能与大规模机器学习设计
目录 简述 开始 转换 自动分级 使用 jit 进行编译 使用 vmap 自动矢量化 使用 pmap 进行 SPMD 编程 简述 JAX是谷歌开发的一个机器学习库，专门用于高性能的数值计算和自动微分。它建立在NumPy、SciPy和Cython的基础上，并结合了XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器，可以实现高效的计算。 JAX的一个核心特性是支持自动微分。它可以自动计算函数...
机器学习——聚类算法-KMeans聚类
机器学习——聚类算法-KMeans聚类 在机器学习中，聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间的样本相似度低。KMeans聚类是一种常用的聚类算法之一，本文将介绍KMeans算法的原理、流程、聚类质量评价方法、优缺点以及KMeans++算法，并通过Python实现一个简单的KMeans聚类算法示例。 KMeans算法流程 KMeans算法的流程...
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基于hive数据仓库的贵州旅游景点数据分析系统的设计与实现 摘 要 随着旅游业的快速发展和数字化转型，旅游数据的收集和分析变得越来越重要。贵州省作为一个拥有丰富旅游资源的地区，旅游数据的分析对于促进旅游业的发展和提升旅游体验具有重要意义。基于Hive数据仓库的贵州省旅游景点数据分析系统的设计与实现，旨在建立一个高效、可靠且功能丰富的系统，帮助利益相关者准确理解和利用旅游数据，为决策和规划提供可靠依据。 ...
机器学习——卷积神经网络中的其他类型
机器学习——卷积神经网络中的其他类型 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中最重要的技术之一，它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中，卷积层是最核心的组成部分之一，而卷积操作又有许多不同类型，本文将重点介绍其中的两种特殊类型：空洞卷积和转置卷积。 1. 空洞卷积（Dilated Convolution） 空洞卷...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十三）—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练
目录 前言 设置 单主机、多设备同步培训 工作原理 如何使用 使用回调确保容错 tf.data 性能提示 数据集批处理注意事项 调用 dataset.cache() 调用 dataset.prefetch(buffer_size) 本文是使用 TensorFlow 对 Keras 模型进行多 GPU 训练的指南。 前言 在多台设备之间分配计算通常有两种方法： 数据并行，即在多个设备或多台机器上复制单个模型...
机器学习——卷积的变种
机器学习——卷积的变种 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中最重要的技术之一，它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中，卷积层是最核心的组成部分之一，而卷积操作有许多不同的变种，本文将简单介绍窄卷积、宽卷积和等宽卷积这三种常见的卷积变种。 1. 基本概念 在深度学习中，卷积操作是一种有效的特征提取方式，它通过在...
机器学习——卷积基础
机器学习——卷积基础 卷积在机器学习中扮演着重要的角色，尤其在计算机视觉领域。本文将介绍卷积的基本概念、组成部分和方法，并用Python实现算法。 1. 基本概念 卷积是一种在数学上的运算，它通过将两个函数进行加权平均来产生第三个函数。在机器学习中，卷积通常用于处理图像、音频和文本数据。卷积操作可以用于提取特征、降维和处理数据。 2. 基本组成部分 滤波器（Filter）：滤波器是一个矩阵，用于对输入数...
机器学习全攻略：概念、流程、分类与行业应用案例集锦
目录 1.引言 2.从零开始认识机器学习：基本概念与重要术语 3.五步走：掌握机器学习项目执行的完整流程 3.1.问题定义与数据收集 3.2.数据预处理与特征工程 3.3.模型选择与训练 3.4.模型评估与优化 3.5.模型部署与监控 4.深入了解各类机器学习方法及其差异 4.1.监督学习 4.2.无监督学习 4.3.半监督学习 4.4.强化学习 4.5.深度学习 5.行业应用案例剖析：医疗、金融、零...