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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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接觸機器學習有一年了,是從上張敏老師的課開始的。后來師兄推薦了一本《統計學習理論的本質》,還記得第一印象覺得“統計”二字很奇怪。之后就漸漸習以為常了,接...
2018-07-07 標簽:機器學習 1.3萬 0
在理論層面,經濟學對決策問題的探討與人工智能所研究的問題有很多不謀而合之處,這決定了兩門學科在研究上存在著很多交叉之處。
通常情況下是為了消除量綱的影響。譬如一個百分制的變量與一個5分值的變量在一起怎么比較?只有通過數據標準化,都把它們標準到同一個標準時才具有可比性,一般標...
讓我們用一個例子來更好地理解這個概念。比如說,銀行想要對客戶進行分組,以便他們能向客戶推薦合適的產品。他們可以通過數據驅動的方式來完成這件事——首先通過...
人工智能競爭,從算法模型的研發競爭,轉向數據和數據質量的競爭,這些成功的模型和算法主要是由監督學習推動的,而監督學習對數據極度饑渴,需要海量數據(大數據...
有三個詞,這兩年出現的頻率越來越高:人工智能(AI),機器學習(ML),深度學習(DL),到底他們哥仨是什么關系?
解決一個復雜的問題,首先第一步是要把問題分解成幾個簡單子任務。然后,針對每個子任務,運用機器學習中不同的方法來分別解決每個問題。最后把這些子任務貫穿起來...
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據...
英偉達公開了StyleGAN的源代碼,作為生成對抗網絡的基于Style的生成器架構
而且StyleGAN一經開源,就被廣大程序猿們玩壞啦,一位推特名叫roadrunner01的程序猿,就利用StyleGAN生成了從蘿莉到御姐的 (各種)...
究竟什么是人工智能?歷史上,人工智能的定義歷經多次轉變,但直到今天,被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義,通常取決于我們討論問題的語境和關注的焦點。
以下是根據不同語言類型和應用領域收集的各類工具庫,持續更新中。 C 通用機器學習 Recommender- 一個產品推薦的C語言庫,利用了協同過濾. 計...
2018-04-01 標簽:機器學習 1.2萬 0
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