Spark MLlib机器学习 第9周概述协同过滤推荐算法,是最经典、最常用的推荐算法。通过分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。要实现协同过滤,需要以下几个步骤:1)收集用户偏好;2)找到相似的用户或物品;3)计算推荐。用户评分从用户的行为和偏好中发现规律,并基于此进行推荐,所以收集用户的偏好信息成为系统推
Spark MLlib机器学习 第6周决策树决策树定义:决策树(decision tree)是一个树结构,决策树由节点和有向边组成。节点有两种类型:内部节点和叶节点,内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出。决策树决策树学习过程:决策树学习的本质是从训练数据集上归纳出一组分类规则,通常采用启发式的方法:局部最优
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第八章 机器学习机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一 什么是学习 人工智能大师西蒙的观点:学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时会比现在做得更好或效率更高机器能否象人类一样能具有学习能力 1959年美国
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2003.12.18机器学习-评估假设 :Mitchell 译者:曾华军等 讲者:陶晓鹏机器学习第5章 评估假设2003.12.181机器学习-评估假设 :Mitchell 译者:曾华军等 讲者:陶晓鹏概述对假设的精度进行评估是机器学习中的基本问题本章介绍用统计方法估计假设精度主要解决以下三个问题:已知一个假设在有限数
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2003.12.18机器学习-基于实例的学习 :Mitchell 译者:曾华军等 讲者:陶晓鹏机器学习第8章 基于实例的学习2003.12.181机器学习-基于实例的学习 :Mitchell 译者:曾华军等 讲者:陶晓鹏概述已知一系列的训练样例许多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述基于实例的学习方法只是简单地把训
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级人 工 智 能(8)4420221第八章 机器学习 课程的基本内容及要求: 1.基本内容和要求:(1)基本了解机器学习的基本概念主要策略机器学习系统的基本结构和主要特征 (2)掌握几种学习方法的概念——示例学习类比学习归纳学习等 14-57节(学时)(25节可自学)重点:1节3小节3节2小节4节2小节6节24小节 4420
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级5 机器学习5.6 计算学习理论5.7 统计学习理论5.8 机器学习的挑战15.6 计算学习理论从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是:在什么样的条件下成功的学习是可能的在什么条件下某个特定的学习
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级有机化学复习(2010.12.15)41920221有机化学基本知识结构性质应用命名同分异构:碳架异构官能团异构……立体异构:构象异构顺反异构对映异构普通命名法衍生物命名法系统命名法物理性质:外观沸点熔点溶解度……化学性质:(据结构推测记忆)定性鉴定各类有机物分离纯化各类有机物推测各类有机物结构有机化合物的合成41920222
机器学习系统的基本结构 机械学习的模式 机械学习的主要问题 ⑵ 环境的稳定性和存储信息的适用性 使用机械学习时总是认为保存的知识或信息以后仍然有效若环境急剧变化保存的知识和信息就会失效而不能再使用例如知识库存储的是二十世纪九十年代计算机的配置及价格就不能用它来估计二十一世纪当前的计算机的配置及价格因为计算机发展得太快了它的配置和价格目前都已发生了很大的变化解决这一问题的办法就
KMeans源码分解说明KMeans初始化中心点方法支持支持随机选择中心点和k-means方法生成中心点源码分析14
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