本书的主体内容是基于该研讨班形成的总结性资料，从2016年8月开始整理，历经数次大规模修正，直到2019年1月定稿。全书共分十一章，内容如下:目录第一章:介绍机器学习研究的总体思路，发展历史与关键问题:第二章:介绍线性模型，包括线性预测模型，线性分类模型和线性高斯概率模型;第三章

基础概念： 介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。模型和算法： 对常见的机器学习模型和算法进行详细介绍，例如决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等。性能度量： 讨论评估和比较机器学习模型性能的指标，例如准确度、精确度、召回率、F1分

量子机器学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：量子机器学习,QML,量子计算,量子算法,机器学习,Python编程,TensorFlowQuantum库1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸增长以及对更高效决

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有16年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。目录研究的背景:研究或应用的意义:国外研究现状:国内研究现状:研究内容:预期目标及拟

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdefload_dataset():data_list=[]label_list=[]withopen('testSet.txt','r')asf:forlineinf.readlines():line_arr=line.strip().split()

序言深度学习，作为当代人工智能领域的核心驱动力，其动机源于对模拟人类智能深层认知机制的渴望。我们追求的是让机器能够像人类一样理解、分析并应对复杂多变的世界。然而，这一追求之路并非坦途，面临着数据获取与处理的挑战、模型复杂度的控制、计算资源的巨大消耗等重重障碍。

1.引言机器学习，这一古老而又充满活力的领域，其历史可追溯至上世纪中叶。然而，直到20世纪90年代初，机器学习才开始展现出其广泛的应用潜力。在过去的十年里，机器学习更是迎来了前所未有的蓬勃发展，其应用范畴广泛，不仅在网络搜索、自动驾驶汽车、医学成像和语音识别等领域大放异彩

想要成为一名人工智能从业者？系统学习机器学习是重点！机器学习是一门不需要进行明确编程就能使计算机发挥作用的科学。在过去的十年里，机器学习已经为我们提供了自动驾驶汽车、实时语音识别、高效网络搜索等实用工具，并帮助我们极大地提升了对人类基因组的认知。许多研究人员都

机器学习3.分类算法3.1sklearn转换器和估计器3.1.1转换器3.1.2估计器(在sklearn实现机器学习算法)3.2K-近邻算法3.2.1什么是K-近邻算法3.2.2K-近邻算法API3.2.3案例：鸢尾花种类预测3.2.4K-近邻总结3.3模型选择与调优3.3.1交叉验证（crossvaildation）3.3.2超参

        机器学习中的回归任务是预测连续变量的值，这在金融、医疗、市场分析等领域有着广泛的应用。本文将介绍几种常见的机器学习回归方法，探讨它们的基本原理、优缺点及适用情况。1.线性回归（LinearRegression）基本介绍：线性回归是一种基础的回归方法，用于建立自变量

序言选择用于评估机器学习算法的指标非常重要。指标的选择会影响机器学习算法性能的衡量方式并比较。它们会影响我们如何权衡不同特征的重要性结果以及选择哪种算法的最终选择。算法评估指标针对分类和回归类型的机器学习问题，我们将演示了各种不同的算法评估指标。对于分

#《人工智能和机器学习》由AmeetV.Joshi撰写，是一本关于人工智能（AI）和机器学习（ML）的综合性教材，旨在为学生和专业人士提供基础理论、算法和实际应用的全面指导。这本书分为七个部分，涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容。#内容结构PartI:Introduction本部分介绍了人工智

序言最大拟然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）是统计学和机器学习领域中的一种重要参数估计方法。MLE的核心思想是基于给定的数据，找到一组参数值，使得这组参数生成观测数据的概率（即似然函数）达到最大。这样做的原因在于，如果某组参数能够使得观测数据出现的概率最大，那

决策树1.概念决策树是一种用于解决分类问题的算法，希望通过从给定数据训练一个模型用来对新示例进行分类决策树顾名思义是树结构，其结点可以划分为三类：根结点、内部结点、叶结点根节点：一般是区分度最高（基尼指数最小）的属性（纯度最高）内部结点：是父结点下基尼系数最小的结点

1.感知机干什么？求出二元分类的分离超平面，将实例划分为正负两类，属于判别模型。ps:是神经网络和支持向量机的基础。2.感知机是什么？其中x是n维特征向量，对应于输入控件的点，输出y表示实例的类别，为+1或-1。（ps:sign是符号函数）几何解释：w·x+b=0 ——对应于特征空间的一个超

机器学习的学习先后顺序待补充什么是传统机器学习、深度学习、神经网络待补充传统的机器学习与深度学习区别于场景参考：https://cloud.baidu.com/article/2865348在过去的几十年里，机器学习已经取得了长足的进步，从传统的统计学方法到现在的深度学习，其应用范围越来越广泛。然而

说到人工智能必然要了解机器学习，从信息化软件，到电子商务，然后到高速发展互联网时代，到至今的云计算、大数据等，渗透到我们的生活、工作之中，在互联网的驱动下，人们更清晰的认识和使用数据，不仅仅是数据统计、分析，我们还强调数据挖掘、预测。机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，

1. 朴素贝叶斯分类器数据UniversalBank是一家业绩快速增长的银行。为了增加贷款业务，该银行探索将储蓄客户转变成个人贷款客户的方式。银行收集了5000条客户数据，包括客户特征（age、experience、income、family、CCAvg、education、ZipCode）、客户对上一次贷款营销活动的响

第三章线性模型1.形式一般用向量形式表示，f(x)=wTx+b2.线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记最小二乘法：基于均方差最小化来进行模型求解的方法，即试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小多元线性回归：样本有d个属性描述

1.MachineLearning机器学习是人工智能（AI）的一个分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中学习并自动改进。机器学习算法使用数据来构建模型，该模型可用于预测或决策。机器学习应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别和欺诈检测等。2.DeepLearnin

张量元素类型转换data.type(torch.DoubleTensor)data=torch.full([2,3],10)print(data.dtype)#将data元素类型转换为float64类型data=data.type(torch.DoubleTensor)print(data.dtype)#转换为其他类型#data=data.type(torch.ShortTensor)#data=

机器学习day11.环境准备#pythonPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言，适合于快速开发。。pycharmetBrains开发的PythonIDE，支持高效的代码编辑和项目管理。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。anaconda就是可以便捷获

1.背景以周志华教授的《机器学习》为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的：利用经验（数据）来改善系统性能记录：(key1:value1,key2:value2…)数据集：记录的集合示例（样本）：对一个事件或对象的描述属性（特征）：key1,key2…属性值：value1,value2…属性空间（样本空