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機器學(xué)習(xí)

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機器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機器學(xué)習(xí)技術(shù)

人工智能技術(shù)測試面相,你們是如何看待的呢？

再回到本文中提到的“面相研究院”，根據(jù)企查查上公開的數(shù)據(jù)顯示，由“杭州算術(shù)科技有限公司”出品。該公司于 2015 年 1 月成立，第一股權(quán)人為劉德剛。以...

2019-01-23 標簽：AI 機器學(xué)習(xí)小程序 1.8萬 0

如何畫roc曲線？為什么使用Roc和Auc評價分類器?

假設(shè)已經(jīng)得出一系列樣本被劃分為正類的概率，然后按照大小排序，下圖是一個示例，圖中共有20個測試樣本，“Class”一欄表示每個測試樣本真正的標簽（p表示...

2018-08-22 標簽：分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7萬 0

目前機器學(xué)習(xí)面臨的常見問題和挑戰(zhàn)

由于我們的主要任務(wù)是選擇一種學(xué)習(xí)算法，并對某些數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，所以最可能出現(xiàn)的兩個問題不外乎是“壞算法”和“壞數(shù)據(jù)”，本文主要從壞數(shù)據(jù)出發(fā)，帶大家了解目前...

2020-10-23 標簽：機器學(xué)習(xí) 1.7萬 0

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法

目前關(guān)注深度學(xué)習(xí)市場的的芯片廠商有哪些呢？英偉達、谷歌、微軟、IBM、寒武紀、地平線、中星微、英特爾等。其中英偉達進入市場較早，Intel 2016年以...

2018-03-27 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.7萬 0

TensorFlow是什么？如何啟動并運行TensorFlow？

TensorFlow 是一款用于數(shù)值計算的強大的開源軟件庫，特別適用于大規(guī)模機器學(xué)習(xí)的微調(diào)。它的基本原理很簡單：首先在 Python 中定義要執(zhí)行的計...

2018-07-29 標簽：機器學(xué)習(xí)Python TensorFlow 1.7萬 0

基于馬爾科夫的隨機場的圖像分割是一種基于統(tǒng)計的圖像分割算法

現(xiàn)在要計算中心的像素點在下一次迭代中是屬于第幾類（這一代是第3類），ok采用一階勢能，這里需要說明一點，這個像素點無非是1-4之間的一類，那么我們需要分...

2018-05-02 標簽：圖像分割機器學(xué)習(xí) 1.7萬 0

蘋果A13仿生芯片揭秘效率比A12芯片高出30%左右

蘋果很快意識到，如果它想要領(lǐng)先于競爭對手，尤其是那些在安卓生態(tài)系統(tǒng)中的競爭對手，它就需要構(gòu)建完整的堆棧，而這是一個相當復(fù)雜的過程。

2021-01-29 標簽：高通蘋果 A13 1.7萬 0

什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)能解決什么問題？（案例分析）

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，機器學(xué)習(xí)都是一個炙手可熱的方向，但是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對機器學(xué)習(xí)...

2018-05-18 標簽：機器學(xué)習(xí) 1.7萬 0

從五個方面詳談機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

繼系列上一篇所以，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么？淺談后，今天繼續(xù)深入探討兩者的更多區(qū)別。

2021-03-01 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.6萬 0

如何解決數(shù)據(jù)缺失問題？

當處理數(shù)據(jù)時，常常會遇到缺失數(shù)據(jù)的情況。缺失數(shù)據(jù)可能由于各種原因引起，例如傳感器故障、人為錯誤、數(shù)據(jù)采集問題等。

2023-06-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機機器學(xué)習(xí) 1.6萬 0

如何使用python進行第一個機器學(xué)習(xí)項目（詳細教程篇）

在這篇教程中，你將用Python完成你的第一個機器學(xué)習(xí)項目: 1.下載并安裝Python SciPy，為Python中的機器學(xué)習(xí)安裝最有用的軟件包。 ...

2018-02-10 標簽：機器學(xué)習(xí)python 1.6萬 0

基于機器學(xué)習(xí)的第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解析

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2018-01-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 1.6萬 0

AI的定義及學(xué)術(shù)上的AI概念

當前大熱機器學(xué)習(xí)技術(shù)是AI至關(guān)重要的子集，與模糊控制、知識表示與推理這類基于顯式預(yù)置規(guī)則的技術(shù)不同，機器學(xué)習(xí)是基于統(tǒng)計學(xué)方法的，是利用統(tǒng)計學(xué)方法從已有的...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)AI技術(shù) 1.6萬 0

深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們之間到底是什么樣的關(guān)系呢？

所以人工智能已經(jīng)是有60多年歷史的一個領(lǐng)域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢？其實，這幾年的人工智能浪潮已經(jīng)是人工智能的第三次熱度高漲，并遠遠...

2018-06-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.6萬 0

人工智能在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)在有大數(shù)據(jù)的情況下學(xué)習(xí)效果最好。這些系統(tǒng)學(xué)習(xí)的速度就越快。在很多情況下，供應(yīng)鏈應(yīng)用程序?qū)⑿枰髷?shù)據(jù)平臺來收集數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)。

2019-01-17 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 1.6萬 0

如何實現(xiàn)自動識別并提取圖片中的文本內(nèi)容

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2018-10-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動識別機器學(xué)習(xí) 1.6萬 0

深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的六個本質(zhì)區(qū)別你知道幾個？

深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)變得無處不在，那它們之間到底有什么區(qū)別呢？本文我們?yōu)榇蠹铱偨Y(jié)了深度學(xué)習(xí)VS機器學(xué)習(xí)的六大本質(zhì)區(qū)別。

2019-11-30 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.6萬 0

LogSumExp這一機器學(xué)習(xí)中常見的模式

我們還是接著談?wù)凩ogSumExp吧。首先，從純數(shù)學(xué)的角度來說，LogSumExp沒什么特別的。但是，當我們討論計算機上的數(shù)學(xué)時，LogSumExp就特...

2018-10-31 標簽：函數(shù)機器學(xué)習(xí) 1.5萬 0

主成分分析降維方法和常用聚類方法

和分類、回歸方法相比，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的主要特性是輸入數(shù)據(jù)是未標注過的（即沒有給定的標簽或分類），算法在沒有任何鋪助的條件下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這帶來了兩點主...

2018-07-13 標簽：聚類降維機器學(xué)習(xí) 1.5萬 0

百度最新AI算法就能克隆任何人的聲音！只需 3.7 秒!

Deep Voice是百度AI研究院一個由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高質(zhì)量語音轉(zhuǎn)（TTS ）系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提高的模擬的時間，百度還優(yōu)化了它出錯的概率。甚至還在...

2018-04-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 1.5萬 0

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加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個系統(tǒng)隨時監(jiān)控發(fā)動機的運行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標的情況，會馬上發(fā)出警示。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲能彈簧來驅(qū)動電觸點，完成從重力變化到電信號的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機和平板電腦內(nèi)。
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無刷直流電機由電動機主體和驅(qū)動器組成，是一種典型的機電一體化產(chǎn)品。無刷電機是指無電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機，又稱無換向器電機。早在十九紀誕生電機的時候，產(chǎn)生的實用性電機就是無刷形式，即交流鼠籠式異步電動機，這種電動機得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識別，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。聲紋識別就是把聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計算機進行識別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會使用不同的聲紋識別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時可能需要辨認技術(shù)，而銀行交易時則需要確認技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級的直流工程連接成網(wǎng)遠比不同電壓等級下的獨立工程更經(jīng)濟、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓撲電路可以實現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個開關(guān)管和兩個二極管，可實現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識別技術(shù)，也稱為自動識別技術(shù)，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動獲取被識別物體的相關(guān)信息，并提供給計算機系統(tǒng)供進一步處理。
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