例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

目前很多高校内部的课程管理及排课过程均是采用人工排课后再导入系统内部生成课程表，提供给学生用户查看。人工排课过程较为复杂，增加了排课错误的可能性，本次毕业设计基于java实现遗传算法实现自动排课，整体提供学生管理...

PGL图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧系列十1.PGL图学习项目合集1.1 关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）系列一 ：https://aistudio.b...

原项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5100049?contributionType=11.图学习技术与应用图是一个复杂

机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转换成适合...

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2...

鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络（ANN）的关键思想。然而，尽管飞机受到鸟类的启发，但它们不必拍动翅膀。同样的，ANN 逐渐...

在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部...

接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或 MRF），我们有兴趣使用它来回答有用的问题，例如确定给定电子邮件是垃圾邮件的概率。 更正式地说，我们将关注两类问题：...

我们从表示的话题开始：我们如何选择概率分布来为世界的一些有趣方面建模？ 建立一个好的模型并不容易：我们在介绍中看到，垃圾邮件分类的朴素模型需要我们指定一些参数，这些参数对于英文单词数量是指数级的！...