关键词：
贝叶斯分类器
*在垃圾邮件包含某个词的比例是多少（贝叶斯分类器）
*（贝叶斯分类器）记录游戏用户（玩多久。花多少的钱，与朋友互动有多少），从中 机器学习 ，看看他离开的概率有多少，
从而可以送一些道具给他，或邀请他参加活动，使他留下来
*百度的新闻分类，爬虫，计算每个词在某类新闻出现的概率比较高，本质上与垃圾邮件的分类没什么区别
*机器判定 正面，负面评论
*语音识别，语音输入（微信），自动识别语音变成文字；扫描印刷的字体，把里面的文字转化为text（OCR）；机器把手写的输入变成汉字（也属于机器识别的衍生）
小波分析
比傅里叶展开更加适合高频的信号，可以获得更细的细节（像指纹识别，虹膜识别）
车牌识别，对进出的车辆进行登记，对一些学校、单位很有用
脸像识别，例如找犯罪分子，隧道监控系统（在隧道装摄像头，先在没有车的时候拍一张图片，有车的时候，监控录像可能会发现跟后台没车的图片对比不一样，但是车经过的时间很短，图像很快恢复成没车 的状况图，但是如果有个东西长期不动，跟背景不一样，那就很有可能发生意外的话）
机器人，智慧博弈（下图）先把局面标准化，把下棋的棋盘场景字符串化。而且是唯一的，比如说 “将” 用 J 表示
机器学习技术系列：一篇图文笔记了解机器学习基础知识
导言最近有小半年由近半数工作和生活时间在机器学习技术（ML）的学习与工程实践中，感觉自己阅读了几本ML方面好书，找到了一些更好的学习网站，所以重新梳理了一下自己理解的的ML基础知识。相关参考摘录书籍及网站如下... 查看详情
机器学习入门
...频：偏理论推导：B站白板推导；白板系列笔记DataWhale：机器学习实践代码李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程（国语版本）;在线笔记书籍书籍推荐包括：西瓜书，公式推导南瓜书；机器学习方法(李航)深度学习深度学习是基于... 查看详情
莫凡《机器学习》笔记
...地址：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/机器学习方法1.1机器学习通常来说,机器学习的方法包括:监督学习supervisedlearning：（有数据有标签）在学习过程中，不断的向计算机提供数据和这些数据对应的值，如给出... 查看详情
[机器学习]ml重要概念：梯度（gradient）与梯度下降法（gradientdescent）
引言 机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自网上的免费课程和一些经典书籍，免费课程例如StandfordAndrewNg老师在Cou... 查看详情
[ml]机器学习简介
...UnsupervisedLearning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（StructuredLearning） 强化学习（Reinfor 查看详情
系列ml.net学习篇——初识机器学习
由于公司项目涉及到机器学习和图像识别,虽然我并不是算法专家，但毕竟需要了解和知道其运转原理，因此自我进行了学习进化，决定在机器学习上有所进展，结合.NET技术的ML.NET,把机器学习的技能提升一个Level&#... 查看详情
一个开源的，跨平台的.net机器学习框架ml.net
...uild2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源，跨平台机器学习框架ML.NET。ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型，并将自定义ML集成到他们的应用程序中，而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。在采用通... 查看详情
系列ml.net学习篇——初识机器学习(代码片段)
由于公司项目涉及到机器学习和图像识别,虽然我并不是算法专家，但毕竟需要了解和知道其运转原理，因此自我进行了学习进化，决定在机器学习上有所进展，结合.NET技术的ML.NET,把机器学习的技能提升一个Level&#... 查看详情
信息检索（IR）与数据挖掘与机器学习（ML）
】信息检索（IR）与数据挖掘与机器学习（ML）【英文标题】：Informationretrieval(IR)vsdataminingvsMachineLearning(ML)【发布时间】：2011-03-2523:12:04【问题描述】：人们经常抛出IR、ML和数据挖掘这些术语，但我注意到它们之间有很多重叠。... 查看详情
day1机器学习(machinelearning,ml)基础
一、机器学习的简介定义 TomMitchell给出的机器学习定义:对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序从经验E学习。 百度百科给出的机器学习定义：机器... 查看详情
《深度卷积神经网络原理与实践》笔记第一章机器学习基础
...记（Version：1.0.2）整理作者：sq_csl第一章机器学习基础1.1机器学习概述1.1.1概念概念ML（MachineLearning）是一门发展了比较长时间的学科，其在发展过程中定义也发生了一些变化早期概念源于TomMit 查看详情
机器学习ml策略
1、为什么是ML策略例如：识别cat分类器的识别率是90%，怎么进一步提高识别率呢？想法：（1）收集更多数据（2）收集更多的多样性训练样本（3）使用梯度下降训练更长时间（4）尝试Adam代替梯度下降（5）尝试更大的网络（6）... 查看详情
使用c#探索ml.net中的不同机器学习任务(代码片段)
...ML.NET？ML.NET是Microsoft开源的针对.NET应用程序的跨平台机器学习库，允许您使用C#、F#或任何其他.NET语言执行机器学习任务。此外，ML.NET支持在其他机器学习框架中构建的模型，如TensorFlow，ONNX，PyTorch等... 查看详情
认识：人工智能ai机器学习ml深度学习dl
...工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。机器学习1. 什么是机器学习根据等人事 查看详情
系列ml.net学习篇——初识机器学习(代码片段)
由于公司项目涉及到机器学习和图像识别,虽然我并不是算法专家，但毕竟需要了解和知道其运转原理，因此自我进行了学习进化，决定在机器学习上有所进展，结合.NET技术的ML.NET,把机器学习的技能提升一个Level&#... 查看详情
机器学习面试--一句话概括传统ml算法
机器学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分 传统机器学习算法主要包括以下五类： 回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测分类：... 查看详情
ml--概念理解
机器是如何模拟人来学习的？ 人： observations===>learning===>skill人从出生开始经过大量的观察（也可能经过身边的的指导）进行学习然后得到相应的技能（比如小孩认车） 机器：data====>learning====>skill机器从大量... 查看详情
ml.net示例：目录
...dotnet/machinelearning-samplesML.NET示例ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使.NET开发人员使用机器学习变得很容易。在这个GitHub存储库中，我们提供了示例，这些示例将帮助您开始使用ML.NET，以及如何将ML.NET加入到现有的和新的.N... 查看详情