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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

+關(guān)注65人關(guān)注

機(jī)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(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

多元線性回歸數(shù)據(jù)集(50_Startups.csv)及代碼實(shí)現(xiàn)

否則,轉(zhuǎn)為K維向量代碼可見本實(shí)例中的Pd.get_dummies(X['state'])。但要注意虛擬變量,例如“性別”變量,可虛擬...

2023-08-04 標(biāo)簽:向量機(jī)虛擬機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.2k 0

人工智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系和影響

人工智能和大數(shù)據(jù)是密不可分的。大數(shù)據(jù)提供了足夠的數(shù)據(jù)讓機(jī)器學(xué)習(xí),從而使人工智能更加聰明、精確和準(zhǔn)確。同時(shí),人工智能也能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)提供更高效的處理手段,例...

2023-08-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.5k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于解決什么樣的問題 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以用于解決各種問題,尤其是在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中,應(yīng)用十分廣泛。具體來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于以下幾個(gè)方面: 語(yǔ)言模型建...

2023-08-03 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 7.5k 0

張正友標(biāo)定方法是手眼標(biāo)定嗎 如何分析相機(jī)標(biāo)定參數(shù)的好壞

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張正友標(biāo)定方法是一種經(jīng)典的相機(jī)標(biāo)定方法,目前是最受歡迎的方法之一。該方法通過(guò)一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,利用大量匹配的數(shù)據(jù)點(diǎn)像素坐標(biāo)、世界坐標(biāo),基于極大似然估計(jì)...

2023-08-03 標(biāo)簽:攝像機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)攝相機(jī)標(biāo)定 1.9k 0

如何打通機(jī)器學(xué)習(xí)的三大玄關(guān)

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隨著時(shí)下智能時(shí)代的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)已成為不少專業(yè)人士的“必備技能”。盡管如此,可它在實(shí)用性上仍然存在一些問題。因而設(shè)計(jì)師們采取了架構(gòu)精簡(jiǎn)、壓縮、以及硬件加...

2023-08-03 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sram 737 0

面部表情識(shí)別的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

面部表情識(shí)別是一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù),需要綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等多種技術(shù)。本文將介紹面部表情識(shí)別的技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程,包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取...

2023-08-02 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)表情識(shí)別 1.6k 0

人工智能和機(jī)器人的區(qū)別

人工智能和機(jī)器人都是現(xiàn)代科技領(lǐng)域中的熱門話題,然而它們并不是同一個(gè)概念,以下是它們之間的區(qū)別。

2023-08-02 標(biāo)簽:機(jī)器人計(jì)算機(jī)人工智能 1.4萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

  機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法,利用算法來(lái)讓機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng),而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中,需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,然后使用該模型來(lái)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)...

2023-08-02 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3k 0

MySQL全新版本模型簡(jiǎn)析

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在 Oracle,我們不斷尋找方法來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品,以更好地滿足您的需求。我們很高興地推出 MySQL 創(chuàng)新版(Innovation)和長(zhǎng)期支持版(LTS,L...

2023-08-01 標(biāo)簽:Oracle機(jī)器學(xué)習(xí)DBA 1.4k 0

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間有何區(qū)別

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人工智能是機(jī)器做出決策的能力,就像人類做決定一樣。機(jī)器可以對(duì)反復(fù)出現(xiàn)的情況進(jìn)行處理,并選擇以不同的方式進(jìn)行處理,即使從表面上看,每次的情況似乎都是相同的。

2023-08-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0

17道經(jīng)典考題,檢驗(yàn)?zāi)愕腜ython基本功

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實(shí)際上,很多人選擇學(xué)習(xí) Python 的首要原因是其編程的優(yōu)美性,用它編碼和表達(dá)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(xué)、網(wǎng)頁(yè)開...

2023-07-31 標(biāo)簽:編程機(jī)器學(xué)習(xí)python 800 0

網(wǎng)絡(luò)人工智能的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素有哪些

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智能網(wǎng)絡(luò)正日益成為5G 網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的組成部分,其范圍延伸至四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域:首先是對(duì)智能網(wǎng)絡(luò)概念的基礎(chǔ)理解,其次是架構(gòu)框架,然后是逐步實(shí)現(xiàn)人工智能網(wǎng)絡(luò)的層次...

2023-07-31 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1.6k 0

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今天的大街上戴口罩的人越來(lái)越多,你可能會(huì)想:他們摘了口罩都長(zhǎng)什么樣呢?至少我們 STRV 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)團(tuán)隊(duì)就有這樣的疑問。作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì),我們...

2023-07-30 標(biāo)簽:解碼器編碼器虛擬機(jī) 1.8k 0

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在實(shí)際問題中,已知量是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽,決策函數(shù)是未知的,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)未知。

2023-07-28 標(biāo)簽:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別及應(yīng)用

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深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多,而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。

2023-07-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 921 0

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異常是與常態(tài)不同、很少發(fā)生并且不符合“模式”其余部分的事件。

2023-07-27 標(biāo)簽:編碼器SVM計(jì)算機(jī)視覺 1.9k 0

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氮化鎵(GaN)被認(rèn)為是自硅以來(lái)影響最大的半導(dǎo)體創(chuàng)新產(chǎn)品,該材料能夠在比傳統(tǒng)半導(dǎo)體材料高得多的電壓下工作。更高的電壓意味著更高的效率,因此基于GaN的R...

2023-07-27 標(biāo)簽:傳感器fpga氮化鎵 1.7k 0

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?為什么說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很重要?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作?

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有相連節(jié)點(diǎn)層的計(jì)算模型,其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),因此,可訓(xùn)練其識(shí)別模式、對(duì)數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)未來(lái)事件。

2023-07-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 5.2k 0

可解釋人工智能(XAI)在軍事領(lǐng)域的作用

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深度學(xué)習(xí)有提升戰(zhàn)斗機(jī)、潛艇、無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星監(jiān)視系統(tǒng)等復(fù)雜軍事系統(tǒng)的自主性的潛力,但它也可能使這些系統(tǒng)變得更加復(fù)雜、更加難以解釋。

2023-07-25 標(biāo)簽:人工智能無(wú)人機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3k 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機(jī)算法的意義)

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因?yàn)橹С窒蛄繖C(jī)算是通過(guò)所有數(shù)據(jù)尋找最優(yōu)分類方式的算法,而感知機(jī)算法是尋找某一分類方式的算法,所以,多數(shù)情況下,支持向量機(jī)求得的分類超平面優(yōu)于感知機(jī)算法求...

2023-07-24 標(biāo)簽:向量機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3k 0

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