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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(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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本文將帶你遍歷機器學習領域最受歡迎的算法。系統(tǒng)地了解這些算法有助于進一步掌握機器學習。當然,本文收錄的算法并不完全,分類的方式也不唯一。
2018-06-30 標簽:機器學習 4.3k 0
在機器學習領域,每個給定的建模問題都存在幾十種解法,本文作者認為,模型算法的假設并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù);在追求模型最佳性能時,重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集(...
2018-06-30 標簽:機器學習 1.7k 0
毫無疑問,機器學習/人工智能的子領域在過去幾年越來越受歡迎。目前大數(shù)據(jù)在科技行業(yè)已經炙手可熱,而基于大量數(shù)據(jù)來進行預測或者得出建議的機器學習無疑是非常強...
隨著基于人工智能與機器學習的應用如雨后春筍般不斷涌現(xiàn),我們也看到有很多提供類似功能的 API 悄悄登上了舞臺。
本文來自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)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...
隨著機器學習越來越受到開發(fā)者關注,出現(xiàn)了很多機器學習的開源項目,在本文列舉的11個機器學習開源項目中,無論你是Java愛好者還是Python狂人,在這里...
Facebook 官方博客更新,F(xiàn)AIR 主管、深度學習代表人物 Yann LeCun 與同事撰文,深入淺出解釋什么是人工智能、人工智能如何影響我們的生...
本文針對大數(shù)據(jù)的關鍵技術:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析挖掘四大方面的15大關鍵技術進行梳理和匯總。
2016-11-11 標簽:機器學習大數(shù)據(jù)MPP架構 1.1萬 0
得益于谷歌、亞馬遜和Facebook等科技巨頭的努力,人工智能和機器學習這兩個生僻的科技術語如今已經廣為流傳。它們經?;Q使用,很多人也都用這些詞匯來描...
近日,美國政府表示計劃在年內把國內的交通事故死亡人數(shù)降為零。這個計劃的背景,則是美國國家高速公路交通安全管理局宣布,美國2016年上半年的交通事故死亡人...
在過去幾年里,AI大爆發(fā),2015年至今更是發(fā)展迅猛。之所以飛速發(fā)展主要歸功于GPU的廣泛普及,它讓并行處理更快、更便宜、更強大。還有一個原因就是實際存...
相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學習應用中...
AI因為其CNN(卷積神經網絡)算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上...
Facebook今天第一次正式介紹了FBLearner Flow,一個可以為全公司員工管理機器學習模型的機器學習軟件。換句話說,這是一個可以自己制造人工...
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