机器学习中的EM算法
机器学习是一门活跃在机器学习领域的研究领域，其中涉及多种实现机器学习任务的方法。在这些方法中，EM算法被广泛应用，特别是在聚类和概率规则中提出了许多有用的技术。EM算法(也称为极大似然估计或最大后验估计)是一类强大的机器学习工具，用于学习未
数据分析技术：机器学习、数据挖掘、统计学习
如今，工业分析的技术已经发展到了一个新的水平，以大数据以及云技术作为基础，机器学习、数据挖掘和统计学习三项突破性的数据分析技术均受到了广泛关注。这三项技术在日常生活中均有其重要作用。机器学习是一门技术，有助于计算机根据特定模式自动“学习”，
自然语言处理：实现机器和人类之间的智能交互
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个分支，是用计算机处理自然语言的一类技术。它的最终目的是让一种信息处理机器，如电脑，能够“理解”人类语言，并能够像人类一样自由地交流。自然语
最近邻居算法——机器学习中微信息捕捉和分类的关键技术
最近邻居算法是机器学习中一种常用的技术，旨在识别模式和分类数据，以获得数据中的微弱信号。它是一种被广泛应用的非参数学习，在许多领域都得到了广泛的应用，例如：计算机视觉，机器人学，建模，文本分析，社会网络分析，自动语音识别，等等。最近邻居算法
机器学习常用算法
机器学习是让机器具备人类智力的一种能力，其算法对数据的运算能力是机器学习的核心，因此机器学习常用的算法相比较其他的算法，要求机器具有更强的数据处理能力和更强更快的学习能力，同时，机器学习算法不断改进，需要做到高效、准确，以便在真实条件下应用
深入了解机器学习排序算法
机器学习是一种计算机科学中的子领域，核心概念是研究计算机如何使用已有知识和数据自动进行学习。机器学习排序算法是其中的重要组成部分，它基于机器学习算法从大量数据中挖掘出新的知识。机器学习排序算法在计算机科学中的使用十分广泛，其实现的大量应用如
机器学习算法思想梳理
在面试过程中，机器学习算法是一个热门话题，不少应聘者无法自如地对相关算法进行梳理概括，今天就从机器学习算法的角度出发，简单做一次算法思想梳理。机器学习的基本思想是基于计算，提取出一定的规律性，即从历史数据中获取特征、特征运用，从而预测未来的
数据挖掘与机器学习的区别
数据挖掘与机器学习都是非常先进的信息技术，它们之间有一定的关联及差异。简单来说，数据挖掘是一种技术领域，它可以帮助机器自动发现有价值的知识，而机器学习则是一个学习过程，采用有监督和无监督学习算法分析数据，已开发出可以从经验中自动提取出规律性
机器学习时代的数据挖掘折叠技术
近来，在机器学习时代，越来越多的数据挖掘技术成为人们重点关注的话题，而数据挖掘折叠技术便是其中一个研究方向。折叠术是指将原始数据根据一定的规则折叠成一系列的二进制特征向量，将原有的数据集进行降维压缩，能够加快数据处理的速度，有效地降低机器学
Mahout算法库：领先的大数据机器学习工具
Mahout算法库是Apache（阿帕奇）基金会开发的一个开源机器学习工具库。它提供了业界最先进的大数据机器学习算法和工具，为机器学习开发者提供了一个完整的解决方案。Mahout在业界中以其领先的机器学习和大数据处理技术而闻名。 Mahou