機器學習

PHP機器學習庫php-ml的簡單測試和使用方法

php-ml是一個使用PHP編寫的機器學習庫。雖然我們知道,python或者是C 提供了更多機器學習的庫,但實際上,他們大多都略顯複雜,配置起來讓很多新手感到絕望。php-ml這個機器學習庫雖然沒有特別高大上的演算法,但其具有最基本的機器學習、分類等演算法,我們的小公司做一些簡單的資料分析、預測等等都是夠用的。我們的專案中,追求的應該是價效比,而不

PHP實現機器學習之樸素貝葉斯演算法詳解

本文例項講述了PHP實現機器學習之樸素貝葉斯演算法。分享給大家供大家參考,具體如下:機器學習已經在我們的生活中變得隨處可見了。比如從你在家的時候溫控器開始工作到智慧汽車以及我們口袋中的智慧手機。機器學習看上去已經無處不在並且是一個非常值得探索的領域。但是什麼是機器學習呢?通常來說,機器學習就是讓系統不斷的學習並且對新的問題進行預測。從簡單的預測購物商

天池學習記錄——O2O優惠券使用預測賽題[1]

賽題說明應用背景:以優惠券盤活老使用者或吸引新客戶進店消費是O2O(Online to Offline)的一種重要營銷方式。然而隨機投放的優惠券對多數使用者造成無意義的干擾。對商家而言,濫發的優惠券可能降低品牌聲譽,同時難以估算營銷成本。而個性化投放是提高優惠券核銷率的重要技術

你不應該忽略的五個機器學習專案一覽

摘要: 本文介紹5個新的機器學習專案,這些專案你可能還沒有聽說過,但確實對專案開發有所幫助,感興趣的讀者可以動手實踐一下。隨著人工智慧和深度學習的興起,網路上存在的學習資源以及開源專案也越來越多。本文精選了的五個專案,都含有潛在新的機器學習想法,且全都是用Pyt

【機器學習基礎】正則化

引言上一小節中,我們介紹了過擬合的概念,在機器學習中最大的危險就是過擬合,為了解決過擬合問題,通常有兩種辦法,第一是減少樣本的特徵(即維度),第二就是我們這裡要說的“正則化”(又稱為“懲罰”,penalty)。從多項式變換和線性迴歸說起在非線性變換小節中,我們有討論Q次多項式變換的定義和

連城:大資料場景下的“搔到癢處”和“戳到痛處”

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機器學習系統第二章程式碼詳解

figure1.pypythonfigure2.pypython未完待續

KNN 學習

很久之前寫的一篇文章,最近有用到又重新研究了一下,順手發上來。打算開始學習機器學習,先看到的是KNN演算法(K近鄰演算法)。首先是關於knn演算法的原理的一段文字描述,對它有個最初的認識: 假設我們有一堆分好類的樣本資料,分好類表示每個樣本都有自己的一個標籤,當出現一個測試樣本需要我們

華為諾亞方舟實驗室主任李航:用漂亮的方式解決"汙濁"的問題

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Perceptron Learning Algorithm

首先個人感覺學習是個很抽象的概念,在學校唸了這麼多年書,我們稱其為學習,但是要一個人對學習做出一個定義又非常之難,而這又是一個必須要搞清楚的問題,因為如果搞不清楚這個概念,就搞不清楚什麼是機器學習,如果連機器學習是什麼都沒搞清楚又談什麼機器學習演算法之類的呢?好吧,我要承認的是,以我現在的水平還不能對學習做出一個很準確的數學上的定義來,所以