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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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在過去的一年里,我們比較了近8800個開源的機器學習項目,并從中評選出了前30名(0.3%的機會入選)。
本文來自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的聯合創始人Tomasz Malisiewicz的個人博客文章,閱讀本文,你可以更好的理解計算機...
眾所周知,刷臉認證、自動駕駛、大數據推送、智能音箱、手術機器人……人工智能被廣泛應用于各個領域,由此引起的數據偽造、算法瓶頸、隱私安全、倫理困境等問題也...
這一切的完成都是借助算法根據相似性來對事物進行分組。相似度的度量是通過選擇算法來指定的,但是為什么不嘗試盡可能多的相似度度量呢? 因為你也不知道你在尋找...
總結Tensorflow純干貨學習資源,分為教程、視頻和項目三大板塊
基于Facebook中FastText的簡單嵌入式文本分類器:https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext...
2018-04-16 標簽:機器學習Tensorflow 1.2萬 0
C4.5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念,并和ID3一樣通過學習數據來建立決策樹。ID3算法使用的是信息熵的變化值,而C4.5算法使用的是信息增益...
Apriori算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法,其中k項集用于探索(k+1)項集。首先,通過掃描數據庫,累計每個項的計數,并收集滿足最小支持度的項,找...
比如量級稍微大些的數據,Office的性能根本不能滿足需求,而用 Python 可以輕松地處理、分析。而微軟也正在考慮將 Python 作為 Excel...
為了探索這一點,我們可以把MNIST數據點看作是在一個784維立方體中固定的一點。立方體的每個維度都對應一個特定的像素,根據像素強度,數據點的范圍在0到...
這個GitHub庫提供了他們的論文“DARTS: Differentiable Architecture Search”中的代碼。在這篇論文中,研究者提...
一項Gmail新功能-智能撰寫,為電子郵件寫作提供了一種新的方式
當然,確定使用這種建模方法后,我們仍需要調整不同的模型超參數,并在數十億個樣本上訓練模型,這些加起來需要耗費大量時間。為了加快速度,我們使用完整的 TP...
Move Mirror使用攝像頭捕捉你的動作,實時匹配和你動作相近的圖像
表現出色,又是自家出品,所以Move Mirror團隊順理成章地選擇了PoseNet作為應用背后的模型。在原型開發階段,團隊通過簡單的web API訪問...
當前無人機的應用飛速發展。無人機自身固有的機動性、靈活性和高度適當等特性使其在無線系統中有非常大的應用潛力。一方面,無人機可用作空中基站,增強無線網絡覆...
現在,你如何教會Jon Snow貓和狗的區別?答案很直觀——你帶它出去散步,當你看到一只貓時,你指著貓說:“這是貓。”你繼續走,可能會看到一條狗,所以你...
監督學習(Supervised Learning)是從有標簽的訓練數據中學習模型,然后對某個給定的新數據利用模型預測它的標簽。如果分類標簽精確度越高,則...
帶你入門常見的機器學習分類算法——邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹
樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監督學習算法,在給定類變量值的情況下,樸素假設每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
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