-
損失函數，就是定義偏差的大小。 機器學習解決的問題，不能得到精確解。 尋找近似解。 偏差最小的函數，針對很大的數據集，就是損失函數。 讓損失函數求最小，就是優(yōu)化算法。查看全部
-
特征工程，70% 把數據喂給模型就可以了 確定目標，拿到數據查看全部
-
機器學習： 利用計算機從歷史數據中找到規(guī)律；并把這些規(guī)律用到對未來的不確定場景的決策查看全部
-
訓練模型 1.定義模型 2.定義損失函數 3.優(yōu)化算法查看全部
-
機器學習 解決問題框架-----特征工程尤為重要，70%include查看全部
-
機器學習的常見算法查看全部
-
重要的算法分類：生成模型/判別模型查看全部
-
數據分析：直接依賴于人，用戶驅動； 機器學習：直接依賴于數據，數據驅動；查看全部
-
機器學習算法查看全部
-
關聯規(guī)則-購物車分析 聚類-精準營銷 貝葉斯-垃圾郵件識別查看全部
-
百度廣告和CTR預估查看全部
-
常見算法查看全部
-
生成模型、判別模型 重要的兩種算法分類查看全部
-
no SQL 數據庫，只適合分析像行為數據這種多點少點無所謂的大數據查看全部
舉報
0/150
提交
取消