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機器學習

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機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)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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機器學習技術(shù)

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(jiān)督學習算法,在給定類變量值的情況下,樸素假設(shè)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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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

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2016-11-11 標簽:機器學習大數(shù)據(jù)MPP架構(gòu) 1.1萬 0

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2024-03-21 標簽:處理器人工智能機器學習 1.1萬 0

深度學習進行語音識別的方法 如何建立自己的語音識別系統(tǒng)

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2018-11-25 標簽:數(shù)據(jù)處理機器學習 1.1萬 0

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AI芯片(Artificial Intelligence chips)是特別設(shè)計用于處理人工智能(AI)應用的芯片。AI芯片的出現(xiàn)改變了計算機的處理方式...

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Python已成為機器學習領(lǐng)域最熱門的編程語言之一。

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邏輯回歸模型是一種強大的統(tǒng)計建模方式,它用一個或多個解釋性變量對二值輸出結(jié)果建模。它用邏輯斯蒂函數(shù)估計概率值,以此衡量分類依賴變量和一個或多個獨立的變量...

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從單張二維圖像重建出三維形狀的方法

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本文簡單總結(jié)了機器學習最常見的兩個函數(shù),logistic函數(shù)和softmax函數(shù)。首先介紹兩者的定義和應用,最后對兩者的聯(lián)系和區(qū)別進行了總結(jié)。

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