最近，人们对深度神经网络产生了极大的兴趣，因为它们在计算机视觉等领域取得了突破性的成果。

异常检测(有时称为离群值检测或分布外检测)是许多领域中最常见的机器学习应用之一，从制造业中的缺陷检测到金融中的诈骗交易检测。

逻辑回归是解决分类问题的，那回归问题怎么解决分类问题呢？将样本的特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个数。

共享单车数据集，包括骑行时间、会员骑行时间、会员类型、骑行路线类别、开始时间、结束时间、开始站点、结束站点、经度纬度等等。

16S rRNA 扩增子测序已被广泛应用于微生物组研究，其中一个至关重要的步骤就是对相应序列（OTU 或者 ASV）进行分类学注释。虽然已经有大量的注释算法被开发出来，但是我们最普遍用到的仍是朴素贝叶斯分类器（NBC）。追溯其历史，RD...

K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种懒惰学习算法和分类算法。此外，KNN是机器学习中最简单的方法。利用KNN进行分类，预测新点的分类。

作者：许敏系列推荐机器学习概念总结笔记（一）机器学习概念总结笔记（二）机器学习概念总结笔记（四）12）分类决策树C4.5C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进...

最近在研究一些机器学习方面的论文，翻到了一篇较早的机器学习综述（2017年），虽然不是最新的研究现状，但考虑到经典机器学习算法其实发展并不像深度学习那么迅猛，所以其论述还是很有参考性。本文就其中关于机器学习算法分类的...

特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节，一般而言，它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。

随着人工智能的火热，机器学习和深度学习技术再一次进入了大众的视野。python的scikit-learn模块专注于机器学习领域，提供了数据集构建，数据预处理，模型算法，效果评估等各个环节的接口，是入门机器学习的最佳模块。...