机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

热点

银行机器学习·2018-01-30
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
无标题.png深度学习与传统机器学习最大的不同是更关注于样本训练的深度,更细力度地抽取特征用于描述样本,而非简单地形成向量数据,从而更好地进行分类预测。更细致地抽取意味着计算量的增大,但是随着大数据技术和GPU等硬件技术的发展,这些巨大的计算量也变得可能。...
人工智能·2018-01-29
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
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收藏3
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金币1
互联网服务量化交易·2018-01-26
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
量化交易改变了传统交易模式,通过规则模型将交易过程数字化,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,减少了投资者情绪波动的影响,利用计算机实现交易自动化。量化交易与传统交易的关键点在于是否有个健全的计算机模型,代替人脑去...
证券证券深度学习平台·2018-01-26
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
这个没有标准答案,还是要看您怎么看待这些影响因子的,所以说模型很难建立,每个人心中的模型也可能是不一样的。如果是我的话我会将政策划分等级,比如1到5,每个等级有个评判标准,这样,就可以对政策的颁布信息进行量化了,美国市场加息政策也是如此,为什么我们会提到美国加息,就是因为...
大数据·2017-10-18
赵钱孙 · 河南电信 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
6 会员关注
大数据,作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是,如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功,新挑战的出现需要更为明智的策略。一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发,更好...(more)
浏览1317
机器学习·2017-10-18
时东南 · 外资银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
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前篇传送门:机器学习概念总结笔记(一)机器学习概念总结笔记(二)--12)分类决策树C4.5C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2)在树构造过程中进行剪枝;3)能够完成对连续属...(more)
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机器学习·2017-10-17
千户余音 · njiairport 擅长领域:人工智能, 云计算, 机器学习
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这篇文章中,我们将介绍如何使用scikit-learn来实现用于机器学习的文本数据准备。文章主要介绍了三个scikit-learn自带的文本数据量化工具——CountVectorizer、TfidfVectorizer和HashingVectorizer。在使用文本数据来搭建预测模型前,都需要特殊的准备工作。文本首先要通过...(more)
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评论1
能源采矿人工智能·2017-10-17
doc · 长春理想 擅长领域:存储, 云计算, 服务器
450 会员关注
IT服务的安全性分为很多层次。例如,安全层包括防火墙、入侵检测和访问控制。基础设施层包括电力、网络及服务器的状态和冷却。但最重要的还是运维层。经验丰富的工作人员能够采用正确的流程,以确保数据中心运行一切正常。人工智能通过简化相应的步骤提高效率,对数据中心运维...
机器学习·2017-10-13
姜沫 · 鞋盒新能源 擅长领域:服务器, 存储, 主机
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A准确率(accuracy)分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下:微信图片_20171013115926.jpg在二分类中,准确率定义为:微信图片_20171013115953.jpg激活函数(Activationfunction)一种函数(例如ReLU或Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然...(more)
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描述

机器学习(Machine Learning, ML)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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