通過強化學習策略進行特征選擇

來源：DeepHubIMBA特征選擇是構建機器學習模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務選擇好的特征，可以提高性能。如果我們處理的是高維數(shù)據(jù)...

2024-06-05 標簽：人工智能機器學習強化學習 828 0

全面總結機器學習中的優(yōu)化算法

幾乎所有的機器學習算法最后都歸結為求一個目標函數(shù)的極值，即最優(yōu)化問題，例如對于有監(jiān)督學習，我們要找到一個最佳的映射函數(shù)f (x)，使得對訓練樣本的損失函...

2023-11-02 標簽：算法向量機函數(shù) 825 0

這是改變了世界的公式

一般以V（Vertex）表示零維對象（即頂點）數(shù)D0，以E（Edge）表示一維對象（即邊、棱）數(shù)D1，以F（Flat surface）表示二維對象（即面...

2023-08-11 標簽：函數(shù)機器學習深度學習 821 0

中國大模型市場進展與趨勢

大模型當前以生成類應用為主，多模態(tài)是未來重點發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應用視角出發(fā),分成生成類應用、決策類應用和多模態(tài)應用。 受限于模型能力、應用效果等...

2023-11-29 標簽：編程語言機器學習深度學習 816 0

淺析機器學習的基本步驟

在機器學習中，機器學習的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預測的結果質(zhì)量。目前在算力方面，量子計算能超越傳統(tǒng)二進...

2023-10-30 標簽：人工智能SVM機器學習 814 0

討論在調(diào)整以長期社會福利為目標的機器學習所得決策方面的近期成果

由于機器學習系統(tǒng)容易受到歷史數(shù)據(jù)引入的偏見而導致歧視性行為，人們認為有必要在某些應用場景中用公平性準則約束系統(tǒng)的行為，并期待其能保護弱勢群體和帶來長期收...

2018-06-04 標簽：人工智能機器學習 809 0

什么是機器學習

本系列文章由三部分組成，主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的特性和應用。CNN主要用于模式識別和對象分類。作為系列文章的第三部分，本文重點解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)...

2023-07-10 標簽：adi神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 809 0

片上網(wǎng)絡Net-on-chip在人工智能和機器學習領域應用

人工智能（AI）和機器學習（ML）在現(xiàn)代科技領域中的廣泛應用，特別關注了它們在傳感器、邊緣設備、邊緣計算、數(shù)據(jù)中心和云端的角色，在這些不同領域中，Net...

2023-10-07 標簽：芯片人工智能片上網(wǎng)絡 806 0

python怎么做數(shù)據(jù)清洗？

該指南使用的數(shù)據(jù)集是 Kaggle 競賽 Sberbank 俄羅斯房地產(chǎn)價值預測競賽數(shù)據(jù)（該項目的目標是預測俄羅斯的房價波動）。本文并未使用全部數(shù)據(jù)，僅...

2023-08-21 標簽：數(shù)據(jù)處理機器學習python 805 0

為什么深度學習是非參數(shù)的？

今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式，以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機器學習模型的不同之處。

2023-05-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 804 0

這一切都是為了在測試挑戰(zhàn)曲線中保持領先地位

然而，多年來發(fā)生巨大變化的是用于實現(xiàn)最大效率的各種技術。在早期，功能模式用于測試設備，并且對這些模式進行故障分級以確定實現(xiàn)的覆蓋范圍。隨著設備尺寸的增長...

2023-05-25 標簽：測試觸發(fā)器機器學習 803 0

17道經(jīng)典考題，檢驗你的Python基本功

實際上，很多人選擇學習 Python 的首要原因是其編程的優(yōu)美性，用它編碼和表達想法非常自然。此外，Python 的編寫使用方式有多種，數(shù)據(jù)科學、網(wǎng)頁開...

2023-07-31 標簽：編程機器學習python 800 0