量子机器学习
机器学习——支持向量机
SVM就是试图把棍放在一堆球中的最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙。这个间隙就是球到棍的距离。支持向量机：找到分类界面，使支持向量间的间隔最大，支持向量到分割界面的距离最小支持向量是通过到分割界面距离最小的点的向量，且两向量间的距离最
飞桨发布量桨，成为国内首个支持量子机器学习的深度学习平台
2020-05-20 14:09
Python 机器学习模型评估：如何衡量机器学习模型的性能
本文探讨了评估 Python 机器学习模型性能的常见技术，包括准确度、召回率、精确率和 F1 分数。还介绍了 ROC 曲线和混淆矩阵等更高级的评估指标。
机器学习
由于工作原因，机器学习相关核心文章无法发布，对机器学习感兴趣的，随时欢迎私聊我。人工智能（机器学习）学习之路推荐《机器学习实战》-机器学习基础《机器学习实战》-k近邻算法《机器学习实战》-决策树《机器学习实战》-线性回归《机器学习实战》-逻
机器学习：无监督学习
文章目录 线性学习方法聚类ClusteringKmeansHAC 分布表示降维PCAMatrix FactorizationManifold LearningLLELaplacian Eigenmapst-SEN
Python机器学习:6本机器学习书籍推
机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据开掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言，机器学习愈加注重算法的设计，让核算机可以白动地从数
机器学习——KMeans
导入类库1 from sklearn.cluster import KMeans2 from sklearn.datasets import make_blobs3 import numpy as np4 import matplotlib
伟大前程与技术难关：量子机器学习该如何走进现实？
在我们描述21世纪刚刚过去的第二个十年的技术版图中，人工智能(AI)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud)、物联网(IoT)是几个无论如何也绕不开的术语。在阐述科技发展趋势的文章里，如果不把这些术语作为开篇，简直都不好展开论述。
机器学习资源
推荐资源大部分来自《深度学习入门之 PyTorch》（廖星宇 编著）。Python 语言三个学习资源（1）《笨方法学 Python》（Learn Python the Hard Way）本书面向零基础的读者，通过一系列简单的例子快速入门 P
机器学习模型
机器学习模型是一种计算机程序，可以从数据中学习模式并预测结果。它们有监督和无监督两种类型，通过训练和评估来学习和验证。机器学习模型广泛应用于图像识别、自然语言处理和预测分析等领域，提供自动化、准确性和可预测性等好处。然而，它们也面临数据需求、解释能力和偏差等挑战。未来趋势包括深度学习、边缘计算和自动机器学习。
JavaScript&机器学习
欢迎各位阅读本篇,Javascript是一avascript是一种由Netscape的LiveScript发展而来的原型化继承的面向对象的动态类型的区分大小写的客户端脚本语言，主要目的是为了解决服务器终端语言，比如Perl，遗留的速度问题。当时服务端需要对数据进行验证，由于网络速度相当缓慢，只有28.8kbps，验证步骤浪费的时间太多。本篇文章讲述了JavaScript&机器学习，编程学习网教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!
机器学习概述
文章目录 机器学习应用背景数据挖掘个性化定制替代人力的软件应用 什么是机器学习示例 机器学习系统举例IBM Watson DeepQAIBM Watson技术需求相关技术 -- DeepQA
【数据科学系统学习】机器学习算法 #
本篇内容为《机器学习实战》第 6 章 支持向量机部分程序清单。所用代码为 python3。支持向量机优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二分类问题。适用数据类型：
