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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning),是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
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機器學(xué)習(xí)43條軍規(guī):關(guān)于機器學(xué)習(xí)(ML)工程的最佳實踐文檔
簡單的啟發(fā)式算法有利于推出產(chǎn)品。但復(fù)雜的啟發(fā)式算法難以維護。當(dāng)您獲得足夠的數(shù)據(jù)并基本確定自己要嘗試實現(xiàn)的目標(biāo)后,請考慮使用ML技術(shù)。與大多數(shù)軟件工程任務(wù)...
2018-05-23 標(biāo)簽:ml機器學(xué)習(xí) 3892 0
如何建立一個線性分類器并進行優(yōu)化. 在這個任務(wù)中,我們將實現(xiàn)一個線性分類器,并用numpy和隨機梯度下降算法對它進行訓(xùn)練。
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