Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Đối với các câu hỏi liên quan đến học máy (ML), là một tập hợp các phương thức có thể tự động phát hiện các mẫu trong dữ liệu và sau đó sử dụng các mẫu không được phát hiện để dự đoán dữ liệu trong tương lai hoặc để thực hiện các loại quyết định khác trong trường hợp không chắc chắn (chẳng hạn như lập kế hoạch để thu thập thêm dữ liệu). ML thường được chia thành học tập có giám sát, không giám sát và củng cố. Học sâu là một trường con của ML sử dụng các mạng nơ ron nhân tạo sâu.

6
Tôi cần học gì để học máy?
Bắt đầu từ năm ngoái, tôi đã nghiên cứu nhiều môn học khác nhau để hiểu một số luận điểm quan trọng nhất về học máy như S. Hồ Chí Minh, & J. Schmidhuber. (1997). Trí nhớ ngắn hạn . Tính toán thần kinh, 9 (8), 1735-1780. Tuy nhiên, do …
3
Tôi có cần phân loại hoặc hồi quy để dự đoán tính khả dụng của người dùng được cung cấp một số tính năng không?
Trong khi nghiên cứu các phương pháp khai thác dữ liệu, tôi đã hiểu rằng có hai loại chính: Phương pháp dự đoán: Phân loại hồi quy Phương pháp mô tả: Phân cụm Quy tắc hiệp hội Vì tôi muốn dự đoán mức độ sẵn có của người dùng (đầu …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.