簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)算法要點(diǎn)

當(dāng)我們要處理很多數(shù)據(jù)來(lái)做一個(gè)有高預(yù)測(cè)能力的預(yù)測(cè)時(shí)，我們會(huì)用到 GBM 和 AdaBoost 這兩種 boosting 算法。boosting 算法是一種...

2019-08-09 標(biāo)簽：算法計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

數(shù)據(jù)科學(xué)工程師需要具有哪些知識(shí)

如果你是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的求職者，那么你一定想知道在你的簡(jiǎn)歷上應(yīng)該寫些什么技能會(huì)有更大的概率接到面試。如果你想進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，你可能已經(jīng)多次想要知道哪些技術(shù)可...

2018-12-15 標(biāo)簽：SQL機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.3k 0

自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

今天，推薦系統(tǒng)的模型和應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，然而部署一套全新的推薦系統(tǒng)，甚至僅在已有系統(tǒng)上添加數(shù)據(jù)維度和模型優(yōu)化依然是非常耗時(shí)耗力的事情。

2018-12-21 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.3k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語(yǔ)匯總，中英對(duì)照！

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行梯度下降法的主要算法。該算法會(huì)先按前向傳播方式計(jì)算（并緩存）每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值，然后再按反向傳播遍歷圖的方式計(jì)算損失函數(shù)值相對(duì)于每個(gè)參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。

2023-03-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

什么是人類智能 楊學(xué)山淺談通用人工智能的發(fā)展途徑

近日，在"第五屆中國(guó)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)"上，北京大學(xué)兼職教授、工信部原副部長(zhǎng)楊學(xué)山發(fā)表了題為《走向通用人工智能》的演講。重點(diǎn)講述了通用人工智能AGI的歷史，...

2019-09-02 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

9月最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目Top10！

YOLOv3 是當(dāng)前最先進(jìn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)的系統(tǒng)，相比于前兩個(gè)版本，第三版針對(duì)小目標(biāo)的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...

2018-10-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集開源項(xiàng)目 3.3k 0

結(jié)合深度學(xué)習(xí)與最新Pytorch1.0來(lái)為你細(xì)致講解

Francois Fleuret于2000年獲得巴黎第六大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位，2006年獲得巴黎第十三大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位。他是瑞士Idiap研究所計(jì)算機(jī)視覺和...

2018-12-17 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.3k 0

這些年來(lái)，我們的數(shù)據(jù)科學(xué)究竟發(fā)生了什么變化？

那么logistic回歸受歡迎的原因是什么？一個(gè)跡象表明，Kaggle上的分類問題遠(yuǎn)多于回歸問題，其中一個(gè)代表是這些年來(lái)最受歡迎的泰坦尼克號(hào)生存預(yù)測(cè)競(jìng)賽...

2018-08-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.3k 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、特點(diǎn)及應(yīng)用范圍

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，近年來(lái)在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展和廣泛的應(yīng)用。其強(qiáng)大...

2024-07-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.3k 0

HPD保護(hù)您的平臺(tái)，同時(shí)降低功耗

人體存在檢測(cè)（HPD）是視覺傳感的一種應(yīng)用，是了解一個(gè)人何時(shí)在場(chǎng)，確定其狀態(tài)和環(huán)境的藝術(shù)。如果有效實(shí)施，與傳統(tǒng)方法相比，它有可能獲得許多好處，特別是在安...

2023-04-24 標(biāo)簽：mcu物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中的交叉驗(yàn)證方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）是一種重要的評(píng)估方法，它通過將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)部分來(lái)評(píng)估模型的性能，從而避免過擬合或欠擬合問題...

2024-07-10 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)交叉驗(yàn)證 3.3k 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的區(qū)別

在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩個(gè)核心概念，它們各自擁有獨(dú)特的特性和應(yīng)用場(chǎng)景。雖然它們都旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提升，但它們?cè)诙鄠€(gè)方...

2024-07-04 標(biāo)簽：人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)之K近鄰算法（KNN）

K近鄰KNN（k－Nearest Neighbor）算法，也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法...

2018-05-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

如何在TensorFlow中訓(xùn)練嵌入

要分享您的發(fā)現(xiàn)，可以使用右下角的書簽面板并將當(dāng)前狀態(tài)（包括任何投影的計(jì)算坐標(biāo)）保存為小文件。接著可以將 Projector 指向一個(gè)包含一個(gè)或多個(gè)這些文...

2018-12-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 3.3k 0