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摘要:針對變電站遠程調(diào)度管理的問題,提出一種基于粗糙集聯(lián)合決策樹的優(yōu)化方法。首先收集變電站的運行功率、溫度、濕度、電流、電壓等數(shù)據(jù):然后利用粗糙集聯(lián)合決策樹方法分析已收集的信息數(shù)據(jù),并進行綜合性分析:最后依據(jù)分析結(jié)果,對變電站感知節(jié)點進行遠程調(diào)度。研究結(jié)果顯示,基于粗糙集聯(lián)合決策樹的變電站調(diào)度方法,能全面掌握變電站的運行狀態(tài),減少數(shù)據(jù)的處理量,更加精準地對變電站進行調(diào)度,而且響應(yīng)時間較短。
以下內(nèi)容中,小編將對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容進行著重介紹和闡述,希望本文能幫您增進對機器學(xué)習(xí)的了解,和小編一起來看看吧。
決策樹,是機器學(xué)習(xí)中一種非常常見的分類方法,也可以說是所有算法中最直觀也最好理解的算法。 有人找我借錢(當(dāng)然不太可能。。。),借還是不借?我會結(jié)合根據(jù)我自己有沒有錢
C4.5算法是由Quinlan提出并開發(fā)的用于產(chǎn)生決策樹的算法。該算法是對Quinlan之前開發(fā)的ID3算法的一個擴展。C4.5算法產(chǎn)生的決策樹可以被用作分類目的,因此該算法也可以用于統(tǒng)計分類。
深度學(xué)習(xí)的熱潮還在不斷涌動,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次成為業(yè)界人士特別關(guān)注的問題,AI 的未來大有可期,而深度學(xué)習(xí)正在影響我們的日常生活。近日斯坦福大學(xué)給我們分享咯一則他對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性的探索的論文,我
如果希望了解機器學(xué)習(xí),或者已經(jīng)決定投身機器學(xué)習(xí),你會第一時間找到各種教材進行充電,同時在心中默認:書里講的是牛人大神的畢生智慧,是正確無誤的行動指南,認真學(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實際情況是,你很
LogisTIc 回歸是二分類任務(wù)中最常用的機器學(xué)習(xí)算法之一。它的設(shè)計思路簡單,易于實現(xiàn),可以用作性能基準,且在很多任務(wù)中都表現(xiàn)很好。 因此,每個接觸機器學(xué)習(xí)的人都應(yīng)該熟悉其原理。Log
前言:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下ID3算法。 Hunt、Marin、和 Stone于19
導(dǎo)讀:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,今天我們重點探討一下CART算法。 繼上兩篇決策樹算法之ID3算法和ID3的改進算法-C4.5算法后,本文繼續(xù)討論另一種二分決策樹算法-CART算法。
為了把機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè),須先了解機器學(xué)習(xí)分成哪里些種類,有哪里些不同的算法,以及實際應(yīng)用時有什么值得注意的地方。 據(jù)報導(dǎo),機器學(xué)習(xí)算法逐漸潛入我們?nèi)粘I?,但是工業(yè)應(yīng)用卻面臨不少瓶
什么是機器學(xué)習(xí)? 我們先來說個老生常談的情景: 某天你去買芒果,小販有滿滿一車芒果,你一個個選好,拿給小販稱重,然后論斤付錢。 自然,你的目標是那些最甜最成熟的芒果,那怎
隨著人工智能(AI)技術(shù)對各行各業(yè)有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”、“增強學(xué)習(xí)”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等詞匯,對于非專業(yè)人士來說略為玄幻。梳理了包括這些在內(nèi)的