機器學習模型比較

收集資料(Gathering data) · 準備數據(Preparing that data) · 選擇模型(Choosing a model) · 訓練機器(Training) · 評估分析...

機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種，讓系統從資料當中反複學習，其方法是透過各種演算法來識別資料中的模式，然後使用可產生精確模型的資料來加以訓練， ...

瞭解機器學習這個振奮人心的技術，探索人工智慧（AI）的子領域。 ... 人工神經網路（ANN）是根據生物大腦神經元建立的模型，人工神經元稱為節點，於多層中叢集且平行 ...

監督學習、無監督學習、強化學習-基本的機器學習算法：線性回歸、支持向量機、最近鄰居、邏輯回歸、決策樹、k平均、隨機森林、樸素貝葉斯、降維、梯度增強 ...

使用Amazon Machine Learning 建立和訓練預測模型 ... ML 的視覺化工具和精靈，引導您執行建立新的機器學習(ML) 模型的步驟，不用學習複雜的ML 演算法和技術。