程序全家桶 | 机器学习之心【Python机器学习/深度学习程序全家桶】

2024-02-17 00:36

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理论背景

机器学习(Machine Learning)是一种人工智能(Artificial Intelligence)领域的技术和方法,通过使用数据和统计模型,使计算机系统能够自动学习和改进,而无需明确地进行编程。机器学习使计算机能够从数据中发现模式和规律,并利用这些模式和规律做出预测或做出决策。

在机器学习中,通常有两个主要的阶段:训练和推断。在训练阶段,机器学习算法会使用标记好的训练数据来构建一个模型,该模型可以捕捉到数据中的模式和关联。在推断阶段,训练好的模型会被用于对新的、未见过的数据进行预测。

特别推出

为了满足不同任务和应用的需求,有效地利用机器学习在数据科学等领域的应用能力,机器学习之心博主推出【Python机器学习/深度学习程序全家桶】,包含智能优化算法,单/双重分解算法,残差修正,降噪,统计模型,常规机器学习算法

仿真平台

anaconda + pycharm + python +Tensorflow

注意事项:保姆级注释,几乎一行一注释,方便小白入门学习!

源码获取

完整源码获取私信博主回复机器学习之心【Python机器学习/深度学习程序全家桶】

源码内容

总计100多个机器学习python代码, 主要包含智能优化算法,单/双重分解算法,残差修正,降噪,统计模型,机器学习算法几类代码。具体代码名称,见下图所示:

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