支持向量机用malt lab做好,还是R语言还是python好?
总的来说，优化SVM需要考虑多种因素，因此使用编程语言来实现SVM可能会更方便。
有没有好理解的关于神经网络的书推荐
如果你有通信电子背景，Simon Haykin的Neural Networks and Learning Machines绝对值得一读，这本书从维纳滤波、卡尔曼滤波讲到神经网络，涵盖了所有主流的机器学习方法（SVM、PCA\/ICA、RBF，SOM都是神经网络，好吧），对于人类故意创造的数据（雷达、电报），这些算法够了，但大数据不是人类故意产生的，你还...
学习人工智能需要什么?
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析 其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；然后，需要掌握至少一门编程语言...
如何将深度学习算法的能力移植到前端
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器...
13个最常用的Python深度学习库介绍
我个人不使用nolearn做卷积神经网络(CNNs),但你当然也可以用(我更喜欢用Keras和mxnet来做CNNs)。我主要用nolearn来制作Deep Belief Networks (DBNs)。DIGITSDIGITS并不是一个真正的深度学习库(虽然它是用Python写的)。DIGITS(深度学习GPU培训系统)实际上是用于培训Caffe深度学习模式的web应用程序(虽然我认为你可以...
支持向量机和神经网络那个前景更好?
你好！支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究...
学ai需要什么基础学ai需要什么基础知识
如果是人工智能AI的话，有以下基础会更好一些。1、基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;2、基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;3、编程语言基础：C\/C++、Python、Java;4、人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他...
想用机器学习做数据预测,大概就是根据材料的以往实验数据预测将来走向...
数据预测不一定需要用到机器学习，回归分析足够了，而且这样的外推常常不一定准确，还需要对结果进行统计学检验，如果要用到机器学习的话我推荐你是用matlab，里面的算法都是封装好的直接使用，我也推荐你几个预测算法 GRNN（广义回归神经网络）：这个方法涉及到神经网络，对小样本数据有较好预测。SVM回归...
人工智能需要什么基础?
3.编程语言基础：C\/C++、Python、Java 4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等 要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网...
如何更好地学习机器学习
Level 1（学徒）：阅读《Machine Learning with R》。学习在不同的情况下用R语言应用不同的机器学习算法。需要一点点基本的编程、线性代数、微积分和概率论知识。Level 2（熟练工）：阅读《Pattern Recognition and Machine Learning》。从数学角度理解机器学习算法的工作原理。理解并调试机器学习方法的输出...
