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使用Mnist数据集测试scikit-learn的机器学习类库
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使用Mnist数据集测试scikit-learn的机器学习类库.zip
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可以帮助企业分析用户的购买行为和偏好,提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 总的来说,机器学习是一个快速发展且充满潜力的领域,它正在不断地改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,相信机器学习将会在未来发挥更加重要的作用。
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使用Mnist数据集测试scikit-learn的机器学习类库.zip (29个子文件)
content
gbdt.py 4KB
roc.py 2KB
LR.py 2KB
linDisAna.py 2KB
svm.py 8KB
linreg.py 25KB
.gitattributes 65B
pca.py 2KB
adaboost.py 4KB
data
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
mnist.pkl.gz 15.42MB
train-images.idx3-ubyte 44.86MB
CCPP
Readme.txt 2KB
Folds5x2_pp.xlsx 1.94MB
Folds5x2_pp.ods 1.64MB
t10k-images.idx3-ubyte 7.48MB
train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB
train-labels.idx1-ubyte 59KB
train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB
t10k-labels.idx1-ubyte 10KB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
LICENSE 11KB
dTrees-iris.py 1KB
RF.py 4KB
mnist.py 5KB
.gitignore 1KB
bayes.py 3KB
README.md 68B
dTrees.py 4KB
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