机器学习

机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。

人工智能和机器学习是影响融入移动应用开发的?

近年以来,计算机技术的发展越来越快,人类的生活开创了一个新的时代—开发强大的计算机系统,通过使用适当的设备,将其移动应用程序实施到全球所有垂直领域,无论是医学,教育,还是商业等等。

深度学习和传统机器学习的差别

是否需要人工构造特征,这应该是深度学习和传统机器学习的最明显的差异。feature engining是传统机器学习中的一个重要组成部分,sift,hog,wavelet等都是解决如何描述数据的问题。深度学习兴起后,feature engining的研究几乎停滞,而end-to-end成为一个新兴的研究方向。

机器学习中的方差、偏差和噪声

机器学习算法一般都会有训练和测试的过程,而且算法在不同训练集上学得的模型,测试的结果也很可能不同。一般来说,算法的方差衡量了训练集的变动导致的模型性能的变化,即多次训练的模型之间的性能差异性。偏差则是度量算法的期望输出与真实标记的区别,表达了学习算法对数据的拟合能力。而噪声则表示数据的真实标记与数据在数据集上标记的区别,表明算法在当前任务上能达到的测试误差的下界。

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