文本分类,属于有监督学习中的一部分,在很多场景下都有应用,下面通过小数据的实例,一步步完成中文短文本的分类实现。 enter image description here 开发环境,我们选择: Mac 系统 Python…
分类:监督学习
统计学习方法读书笔记(第一章)
监督学习 监督学习的特点:训练样例是带有标签的。也就是人们已经知道应该如何划分成几种特定的类型。对于训练数据,人们能预测出准确的结果。 而无监督学习相反,人们本身不知道划分的结果,完全根据数据自身的特点分类。 输入数据 …
机器学习入门系列(1)--机器学习能解决什么问题
本文大约 5900 字,阅读需要大约 15 分钟 最近打算系统学习和整理机器学习方面的知识,会将之前看的 Andrew Ng 在 course 课程笔记以及最近看的书籍《hands-on-ml-with-sklearn-…
GMIS 2017大会邓力演讲:无监督学习的前沿与SPDG方法的优良性
机器之心 | GMIS 2017大会邓力演讲:无监督学习的前沿与SPDG方法的优良性 视频地址:网易直播:直击机器智能峰会:看AI的过去现在与未来 http://live.163.com/room/134513.html…
2017上半年无监督特征学习研究成果汇总
摘要:无监督学习是人工智能时代核心技术,今天我们就来盘点一下2017上半年无监督学习出现了那些重要的研究成果。 更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 特征学习在无监督学习方式下的趋…
统计学习方法——李航
学习算法,是为以后工作中对RD同学工作内容有大致了解,不追求细节,想追也没那个能力~ 第一章 统计学习方法概论 1.1 概论 统计学习的目的是对数据进行预测与分析,手段是构建模型,并应用模型进行预测与分析,前…
Andrew Ng机器学习coursrea课程学习笔记(第8周)
非监督学习(Unsupervised Learning) 1.聚类(Clustering) a.非监督学习简介(Unsupervised Learning introduction) 监督学习:(以分类为例) image…
【Andrew Ng机器学习】无监督学习
课程:无监督学习 监督学习 每个样本都被标记为良性或是恶性,对于监督学习中的每个样本我们已经知道什么是所谓的正确答案。 无监督学习 都有相同的标签,或是没有任何标签。 我们得到一个数据集,但是我们不知道拿它来做什么,也不…
机器学习笔记031 | 无监督学习算法——K均值(K-means)
1 无监督算法要做什么 在监督学习中,我们是先对数据给定了标签,然后进行学习。 和这个不同的是,无监督学习(Unsupervised Learning)是没有给定标签的。 我们希望通过某些聚类算法(Clustering …
xgboost slide(一)
本文主要是对陈天奇的ppt《introduction to boosted tree》的理解。 概括: (1)监督学习的主要概念 (2)回归树和组合 (3)GB (4)总结 监督学习的一些组成元素: *符号:xi表示的是…
吴恩达机器学习:线性回归
首先说一些关于课程的题外话。对于 Ng 的这个课程,笔者没有选择在 Coursera 上学习课程,一来是因为 Coursera 有自己的课程周期,但这个周期不一定适合所有人。其次 Coursera 的课程作业是使用 Oc…
使用sklearn快速入门机器学习
简介 sklearn(scikit-learn)是一个非常优秀的Python库,它封装了机器学习中常用的算法,包括监督学习、非监督学习等。它有以下几个特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家使用,可在各种环境中…