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- 1 数据理解原本的训练数据是6个文件,每个文件有自己的一个标识(label),并且已经告知了每个文件是一个时间序列,这说明每个本身就是一个大样本,这个大样本的label已经给定。6个样本显然是不够进行机器学习的,而且这6个样本的长度也不一致,无法通过行列转换方式强行进行样本统一,所以我们需要做的是样本的转化。现在每个样本是一个表文件,怎么转化呢?请翻看第2天的课程<机器学习中的数据... 1 数据理解原本的训练数据是6个文件,每个文件有自己的一个标识(label),并且已经告知了每个文件是一个时间序列,这说明每个本身就是一个大样本,这个大样本的label已经给定。6个样本显然是不够进行机器学习的,而且这6个样本的长度也不一致,无法通过行列转换方式强行进行样本统一,所以我们需要做的是样本的转化。现在每个样本是一个表文件,怎么转化呢?请翻看第2天的课程<机器学习中的数据...
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- 设计了一种基于共享自行车目的地预测的实时系统。该系统对单位用户信息进行集合并使用机器学习算法实现目的地预测,每当有用户使用自行车时,系统将会对用户的骑车目的地进行预测,从而达到提前采取措施进行调控车辆的目标。该系统机器学习算法采用leak漏桶和knn算法,采用网络爬虫技术获取数据源作为训练集。通过机器学习,系统对共享自行车未来时段的车辆的密度以图形化呈现的方式进行了展示。 设计了一种基于共享自行车目的地预测的实时系统。该系统对单位用户信息进行集合并使用机器学习算法实现目的地预测,每当有用户使用自行车时,系统将会对用户的骑车目的地进行预测,从而达到提前采取措施进行调控车辆的目标。该系统机器学习算法采用leak漏桶和knn算法,采用网络爬虫技术获取数据源作为训练集。通过机器学习,系统对共享自行车未来时段的车辆的密度以图形化呈现的方式进行了展示。
- 了解华为的机器学习发展史还是漫长,我也就接触一个月,机器学习这门技术我也算接触了一年,华为的机器学习现在只是在bate版本,现在再让一部分小白鼠做尝试,想要达到商业化运作还是需要很长的路走,但是值得鼓励的是华为云确实缩短了小白到初学者之间的距离。华为云算是我了解的比较厉害的机器学习,大家别吐槽我,我一年前了解的机器学习,然后部署了一套本地集群,平时用虚拟机做开发,本地集群做发布,而且我有托管... 了解华为的机器学习发展史还是漫长,我也就接触一个月,机器学习这门技术我也算接触了一年,华为的机器学习现在只是在bate版本,现在再让一部分小白鼠做尝试,想要达到商业化运作还是需要很长的路走,但是值得鼓励的是华为云确实缩短了小白到初学者之间的距离。华为云算是我了解的比较厉害的机器学习,大家别吐槽我,我一年前了解的机器学习,然后部署了一套本地集群,平时用虚拟机做开发,本地集群做发布,而且我有托管...
- 第一天:初识机器学习单选题1.分类问题的label是一个( )值数类别 (正确)正确类别或者数2.强化学习属于()的一种无监督学习机器学习 (正确)正确监督学习3.逻辑回归常用于解决( )回归问题分类问题 (正确)正确优化问题4.聚类算法属于()的一种无监督学习 (正确)正确强化学习监督学习5.支持向量机可以解决()分类问题回归问题分类问题和回归问题 (正确)正确提交答案多选题1.MLS平台... 第一天:初识机器学习单选题1.分类问题的label是一个( )值数类别 (正确)正确类别或者数2.强化学习属于()的一种无监督学习机器学习 (正确)正确监督学习3.逻辑回归常用于解决( )回归问题分类问题 (正确)正确优化问题4.聚类算法属于()的一种无监督学习 (正确)正确强化学习监督学习5.支持向量机可以解决()分类问题回归问题分类问题和回归问题 (正确)正确提交答案多选题1.MLS平台...
- Day 7 测试题 Day1 1.分类问题的label是一个( )值数 类别 正确类别或者数 2.强化学习属于()的一种 无监督学习 机器学习 正确监督学习 3.逻辑回归常用于解决( ) 回归问题 不正确分类问题 优化问题 4.聚类算法属于()的一种 无监督学习 强化学习 监督学习 不正确5.支持向量机可以解决() 分类问题 不正确回归问题 分类问题和回归问题 提交提交答案多选题5.0... Day 7 测试题 Day1 1.分类问题的label是一个( )值数 类别 正确类别或者数 2.强化学习属于()的一种 无监督学习 机器学习 正确监督学习 3.逻辑回归常用于解决( ) 回归问题 不正确分类问题 优化问题 4.聚类算法属于()的一种 无监督学习 强化学习 监督学习 不正确5.支持向量机可以解决() 分类问题 不正确回归问题 分类问题和回归问题 提交提交答案多选题5.0...
- 机器学习知多少什么是机器学习?机器学习这门学科所关注的问题是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。-- Tom Mitchell, Machine Learning模式识别起源于工程学,而机器学习产生于计算机科学。然而这些领域可以看做成是同一领域的两个方面。--... 机器学习知多少什么是机器学习?机器学习这门学科所关注的问题是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。-- Tom Mitchell, Machine Learning模式识别起源于工程学,而机器学习产生于计算机科学。然而这些领域可以看做成是同一领域的两个方面。--...
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