机器学习流程？ - 知乎
1、机器学习的算法流程. 实际上机器学习研究的就是数据科学（听上去有点无聊），下面是机器学习算法的主要流程：主要从1）数据集准备、2）探索性的对数据进行分析、3）数据预处理、4）数据分割、5）机器学习算法建模、6）选择机器学习任务，当然到最后就是评价机器学习算法对实际 …
强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
其中人工智能包含机器学习，而强化学习则是机器学习的重要分支之一，它们三者是包含与被包含的关系，而非并列的关系。 从20世纪50年代“人工智能”这一概念第一次提出至今，人工智能的问题大致分为6个具体的方向：问题求解、知识推理、规划问题、不 ...
深度学习方向写论文有什么好用的画图软件？ - 知乎
谁都能打开，谁都能用，想画什么画什么，零学习门槛。 你可以用他画神经网络图，画方法框架，做poster ，做演讲，画各种奇怪的图。 最后说一下，涉及到工具类回答，纯属个人喜好，没有对错，没有绑架。
在哪里可以找到优秀的机器学习模型展示PPT呢？ - 知乎
2020年6月7日 · 但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统，这是一种非常常见的机器学习算法，解决的是非常具体的问题。
知乎盐选 | 3.2 机器学习的一般流程
图 3-6 机器学习的一般流程 训练阶段：使用带标签的训练集，在提取特征后，经机器学习算法对数据进行学习从而得到模型。 测试阶段：对标签未知的测试数据，通过同一种特征提取手段提取特征之后，把它们送入训练好的模型，预测数据的标签。
如何最简单、通俗地理解什么是机器学习？ - 知乎
都2023年了，如果还不知道什么是机器学习的话就来看这篇文章吧，讲给普通人的机器需学习理论。 在谈论机器学习时候，实际上是在告诉你机器（可以通俗的按照电脑、cpu或者一切可以处理逻辑计算的产物）是如何通过一系列数据中学习到一些规则或者决策。
请推荐一个人工智能学习路线图？ - 知乎
机器学习基础. 下面这些主要是一些基础性的公式、简单的评估方法与模型的原理性的东西。如果要学习，最好是亲手写个代码。 监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、k近邻、朴素贝叶斯等。 无监督学习：聚类、降维、密度估计等。
机器翻译的流程（原理）是怎么样的？ - 知乎
机器翻译的核心是一个黑盒系统，它通过查看训练数据，自己就可以学习如何翻译。使用统计机器翻译，人们仍然需要建立和调整多步骤的统计模型。 2014年，KyungHyun Cho的团队取得了突破。他们发现了一种应用深度学习来构建这种黑盒系统的方法。
机器学习如何进行模型（算法）的选择？ - 知乎
2020年11月20日 · 模型选择任务是从一组机器学习模型中选择具有最佳预测性能的模型。模型选择的一个重要子任务是估计每个候选模型的性能。候选模型的性能可以通过所谓的验证方法得到。例如，自动化机器学习（AutoML）工具常常使用交叉验证技术来评估机器学习管道的性能。
Kubeflow-K8S的机器学习工具包，太牛了！ - 知乎
2020年6月25日 · 模型的服务化部署和离线预测也是机器学习流程中非常重要的部分。KubeFlow组件中可以看到，它提供基于TF Serving，KFServing，Seldon Core Serving等好几种方案。由于机器学习框架很多，算法模型也各种各样。工业界一直缺少一种能真正统一的部署框架和方案。