KNN对葡萄酒质量进行分类。该数据集采集于葡萄牙北部“Vinho Verde”葡萄酒,由于隐私和物流问题,只有理化变量特征是可以进行使用的(例如,数据集中没有关于葡萄品种、葡萄酒品牌、葡萄酒销售价格等的数据)。...
探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求,用好 ChatGPT,先行于未来。作为一个人工智能大语言模型,...解释机器学习算法:ChatGPT 可以解释不同的机器学习算法,例如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等等。
1、什么是机器学习?简述机器学习的一般过程。 2、简述K折交叉验证与留一法的基本思想及其特点。 3、简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。 4、简述线性回归与逻辑回归的区别。 5、简述剪枝的目的...
1、请简述人工智能和机器学习,深度学习的关系? 机器学习是人工智能的核心,是人工智能的一个分支。 人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集,机器学习是人工...
【学习笔记】吴恩达机器学习 | 汇总 | 已完结!!!
特征缩放 一、为什么要特征数据缩放? 有特征的取值范围变化大,影响到其他的特征取值范围较小的,那么,根据欧氏距离公式,整个距离将被取值范围较大的那个特征所主导。 为避免发生这种情况,一般对各个特征...
机器学习是一种让计算机能够通过经验和数据自我改进的技术。在机器学习中,计算机通过对训练数据的分析和学习,可以自动地发现数据中的规律和模式,并根据这些规律和模式进行预测和决策。
或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,...
K-means算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本点划分到不同的簇中,使得同一簇内的样本点相似度较高,不同簇之间的相似度较低。
机器学习的应用范围非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、广告推荐、金融风控等。深度学习的应用也非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、智能问答、自动驾驶、游戏智能等。深度...