Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
Machine Learning Introduction
tailieunhanh - Machine Learning Introduction
Machine Learning Introduction incldues why is machine learning important? How Does Machine Learning Work? Types of Machine Learning, Supervised Learning, Forms of Supervised Learning, Bayesian Learning, Learning in Bayesian Networks. | Machine Learning Introduction • Why is machine learning important? – Early AI systems were brittle, learning can improve such a system’s capabilities – AI systems require some form of knowledge acquisition, learning can reduce this effort • KBS research clearly shows that producing a KBS is extremely time consuming – dozens of man-years per system is the norm • in some cases, there is too much knowledge for humans to enter (., common sense reasoning, natural language processing) – Some problems are not well understood but can be learned (., speech recognition, visual recognition) – AI systems are often placed into real-world problem solving situations • the flexibility to learn how to solve new problem instances can be invaluable – A system can improve its problem solving accuracy (and possibly efficiency) by learning how to do something better How Does Machine Learning Work? • Learning in general breaks down into one of two forms – Learning something new • no prior knowledge of the domain/concept so no previous representation of that knowledge • in ML, this requires adding new information to the knowledge base – Learning something new about something you already knew • add to the knowledge base or refine the knowledge base • modification of the previous representation – new classes, new features, new connections between them – Learning how to do something better, either more efficiently or with more accuracy • previous problem solving instance (case, chain of logic) can be “chunked” into a new rule (also called memoizing) • previous knowledge can be modified – typically this is a parameter adjustment like a weight or probability in a network that indicates that this was more or less important than previously thought Types of Machine Learning • There are many ways to implement ML – Supervised vs. Unsupervised vs. Reinforcement • is there a “teacher” that rewards/punishes right/wrong answers? – Symbolic vs. Subsymbolic vs. Evolutionary • at what level
Nguyên Hạnh
112
30
pdf
Báo lỗi
Trùng lắp nội dung
Văn hóa đồi trụy
Phản động
Bản quyền
File lỗi
Khác
Upload
Tải xuống
đang nạp các trang xem trước
Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
Tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Machine Learning Introduction
30
88
0
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 2
23
10
1
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 3
30
8
1
Ebook Introduction to machine learning (2nd edition): Part 1
250
61
0
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 4
23
9
1
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 5
33
7
1
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 6
49
9
1
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 8
68
8
1
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 1: Introduction
25
77
1
Ebook Introduction to machine learning (2nd edition): Part 2
331
49
0
TÀI LIỆU XEM NHIỀU
Một Case Về Hematology (1)
8
461874
55
Giới thiệu :Lập trình mã nguồn mở
14
22698
61
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10902
530
Câu hỏi và đáp án bài tập tình huống Quản trị học
14
10074
446
Phân tích và làm rõ ý kiến sau: “Bài thơ Tự tình II vừa nói lên bi kịch duyên phận vừa cho thấy khát vọng sống, khát vọng hạnh phúc của Hồ Xuân Hương”
3
9537
104
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8297
1126
Tiểu luận: Nội dung tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức
16
8245
423
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7866
2220
Đề tài: Dự án kinh doanh thời trang quần áo nữ
17
6698
253
Vật lý hạt cơ bản (1)
29
5779
85
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Cơ khí - Chế tạo máy
Machine Learning Introduction
Machine Learning Work
Types of Machine Learning
Supervised Learning
Forms of Supervised Learning
Bayesian Learning
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining
Bài giảng Học máy và khai phá dữ liệu
Machine learning and data mining
Linear regression
Learning a regression function
Unsupervised learning
Partition based clustering
Machine learning
Introduction to machine learning
Bayesian decision theory
Parametric methods
Multivariate methods
K nearest neighbors
Neighbor based learnin
Decision tree
Random forest
Support vector machines
Separating hyperplane
Artificial neural network
Rectified linear unit
Lecture Machine learning
Machine learning algorithms
Data analysis methods
Back propagation
Boltzmann machines
Linear discrimination
Multilayer perceptrons
Local models
Kernel machines
Hidden markov models
Nearest neighbor estimators
The characteristic function
Discrete density estimation
Watson Nadaraya estimator
Strongly convex functions
Projection based methods
Conditionally multinomial models
Handling higher order CRFs
Thu thập dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu
Quỹ thời gian
Evaluation of empirical results
Assessing performance
K fold cross validation
Probabilistic modeling
Basics of probability theory
Probability visualization
Expectation maximization
The Baum Welch algorithm
The bias variance decomposition
Bias variance tradeoff
The regularization constant
Ebook Data Mining Practical
Machine Learning Tools
Data Mining Practical
Weka machine learning workbench
Introduction to Weka
Extensions and applications
Introduction to TCP IP Networks
Other Types of Hardware
Computer tips
information technology
computer applications
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Động cơ đốt trong và máy kéo công nghiêp tập 2 part 8
32
261
0
30-04-2024
MÔN HỌC VẬT LIỆU VÀ CÔNG NGHỆ KIM LOẠI - PHẦN I: KIM LOẠI HỌC
32
178
2
30-04-2024
Đề tài: Tìm hiểu một số yêu cầu đặt ra với một phòng thu âm, để đảm bảo chất lượng âm thanh trong sản phẩm đa phương tiện
8
161
1
30-04-2024
HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM CAITA part 9
18
130
0
30-04-2024
Diseases of the Liver and Biliary System - part 1
33
125
0
30-04-2024
Fecal Incontinence Diagnosis and Treatment - part 8
35
103
0
30-04-2024
Báo cáo nghiên cứu nông nghiệp " Field control of pest fruit flies in Vietnam "
14
118
0
30-04-2024
Thương hiệu sản phẩm làng nghề: Đã ít, lại thiếu tính cạnh tranh
5
117
0
30-04-2024
Quy Trình Canh Tác Cây Bông Vải
8
109
0
30-04-2024
Báo cáo khoa học: "Modèle d’évolution des peuplements en futaie jardinée M Bruciamacchie"
10
78
0
30-04-2024
TÀI LIỆU HOT
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7866
2220
Giáo trình Tư tưởng Hồ Chí Minh - Mạch Quang Thắng (Dành cho bậc ĐH - Không chuyên ngành Lý luận chính trị)
152
5774
1386
Ebook Chào con ba mẹ đã sẵn sàng
112
3770
1232
Ebook Tuyển tập đề bài và bài văn nghị luận xã hội: Phần 1
62
5329
1136
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8297
1126
Giáo trình Văn hóa kinh doanh - PGS.TS. Dương Thị Liễu
561
3506
643
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10902
530
Giáo trình Sinh lí học trẻ em: Phần 1 - TS Lê Thanh Vân
122
3690
525
Giáo trình Pháp luật đại cương: Phần 1 - NXB ĐH Sư Phạm
274
4063
516
Bài tập nhóm quản lý dự án: Dự án xây dựng quán cafe
35
4133
480
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.