机器学习:Python机器学习在图像处理和算法实现中的应用,包括期望最大化,因子分析,高斯混合模型,OPTICS,DBSCAN,随机森林,决策树,支持向量机,主成分分析,K最近邻,K Means,朴素贝叶斯混合模型,高斯判别分析,牛顿法,梯度下降
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资源说明:机器学习 介绍 机器学习是如此别致,每个程序员甚至非程序员都开始学习。 经过几个月的在线课程,每个人都成为了自称为数据科学家。 管理人员寄予厚望,并部署数据科学家来进行机器学习。 很快,人们遇到了死胡同,在虹膜数据集范围之外的事情运行得并不顺利! 如果您去过我的其他存储库,例如或,您一定已经看到我猛烈抨击机器学习的鲁ck应用。 停止销售AI蛇油! 不要误会我的意思。 我不是对机器学习持怀疑态度的人。 我看到了机器学习的巨大潜力,但是我对目前对人工智能的高估持怀疑态度,而坦率地说,人工智能已经不在眼前。 最受欢迎的监督学习对数据质量和数据量都有非常严格的要求。 强化学习是对现有硬件的一种消耗。 相反,无监督学习是我经常乱搞的事情。 尽管我不时地解释聚类模式的实质含义,但它通过减少维度极大地提高了我的工作效率。 简而言之,机器学习不是万能药。 它最适合的是带有离散答案的分类。 当谈到明天的股
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