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標簽 > 機器學習
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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根據(jù)個體學習器是否是同類型的學習器（由同一個算法生成，比如 C4.5,BP 等），分為同質(zhì)和異質(zhì)。同質(zhì)的個體學習器又叫做基學習器，而異質(zhì)的個體學習器則直...
說到優(yōu)化算法，入門級必從 SGD 學起，老司機則會告訴你更好的還有 AdaGrad / AdaDelta，或者直接無腦用 Adam?？墒强纯磳W術(shù)界的最新...
基于深度學習的圖像塊型超分辨重建的經(jīng)典論文進行關(guān)鍵技術(shù)點分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建網(wǎng)絡(luò)目標在于直接最小化高清原圖與超分辨重建圖像之間的差異，使得超分辨重建圖像逐步逼近原圖的清晰效果。但Per...
2018-03-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 6.7k 0
作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)合在一起，做了一次自然語言分析，語料是 金庸的武俠小說《倚天屠龍記》
三種回歸算法及其優(yōu)缺點，將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中，單變量線性回歸的任務(wù)是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關(guān)系；而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關(guān)系。
2018-03-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1.5萬 0
了解這些基本分析技術(shù)將為為項目的開發(fā)和數(shù)據(jù)的理解帶來更多的益處
正如Josh Wills所言：“數(shù)據(jù)科學家比程序員擅長統(tǒng)計學，比統(tǒng)計學家擅長編程?！?很多軟件工程師想轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)科學家，但他們盲目地使用 TensorFl...
用進化算法發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
綜上所述，盡管我們通過簡單的初始架構(gòu)和直觀的突變來最小化處理研究人員的參與，但大量專家知識進入了構(gòu)建這些架構(gòu)的構(gòu)建塊之中。其中一些包括重要的發(fā)明，如卷積...
2018-03-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 5.5k 0
一種特征，擁有一組離散的可能值。以某個名為 house style 的分類特征為例，該特征擁有一組離散的可能值（共三個），即 Tudor, ranch,...
機器學習使用的每一個算法都基于特定的任務(wù)進行優(yōu)化，無法覆蓋真實情況下每一個細微的差別。理解算法的能力和局限將會幫助你把握住用戶體驗中存在的差距，并且通過...
2018-03-16 標簽：機器學習 6.1k 0
目前大多數(shù)的機器學習是在處理器上完成的，大多數(shù)機器學習軟件會針對GPU進行更多的優(yōu)化，甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器...
機器學習開發(fā)課程,使用Pandas探索數(shù)據(jù)分析
Pandas是一個Python庫，提供了大量數(shù)據(jù)分析的方法。數(shù)據(jù)科學家經(jīng)常和表格形式的數(shù)據(jù)（比如.csv、.tsv、.xlsx）打交道。Pandas可以...
2018-03-14 標簽：機器學習數(shù)據(jù)分析 5.1k 0
隨機森林是一種靈活且易于使用的機器學習算法，即便沒有超參數(shù)調(diào)優(yōu)，也可以在大多數(shù)情況下得到很好的結(jié)果。它也是最常用的算法之一，因為它很簡易，既可用于分類也...
實際應用中的分類問題往往不像教科書上人造的例子那樣齊整，類別往往存在某種程度上的失衡。Towards Data Science博主Devin Soni簡...
2018-03-05 標簽：機器學習 2.8k 0
真正的數(shù)據(jù)愛好者有很多需要閱讀的內(nèi)容：大數(shù)據(jù)，機器學習，數(shù)據(jù)科學，數(shù)據(jù)挖掘等。除了這些技術(shù)領(lǐng)域，還有一些特定的技術(shù)和語言需要你繼續(xù)研究：Hadoop，S...
2018-06-23 標簽：機器學習大數(shù)據(jù)亞馬遜 1.5萬 0
Hadoop在2006年開始成為雅虎項目，隨后成為頂級的Apache開源項目。它是一種通用的分布式處理形式，具有多個組件： HDFS(分布式文件系統(tǒng))...
已經(jīng)沒有什么技術(shù)能比AI和機器學習更熱。當下，一些企業(yè)正在利用這些技術(shù)模仿人類的思考方式，以吸引顧客和支撐商業(yè)運營。這一趨勢在未來幾年會得到更多的關(guān)注，...
機器學習教材中經(jīng)常出現(xiàn)的7大經(jīng)典問題
如果希望了解機器學習，或者已經(jīng)決定投身機器學習，你會第一時間找到各種教材進行充電，同時在心中默認：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認...
2018-06-18 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習決策樹 3.3k 0
機器學習算法特別是深度學習近年來取得了極大的成功，但是你需要明白的是數(shù)據(jù)才是使機器學習成為可能的關(guān)鍵因素。你可以使用簡單的算法實現(xiàn)機器學習，但是沒有好的...
異常檢測，顧名思義就是檢測異常的算法，比如網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量異常、用戶訪問行為異常、服務(wù)器異常、交換機異常和系統(tǒng)異常等，都是可以通過異常檢測算法來做監(jiān)控的，個人認...
人工智能在智能對話方面的長足進步，也反映了其飛速的營收增長。研究機構(gòu)Tractica LLC的調(diào)查顯示，2016年，人工智能軟件市場規(guī)模為14億美元，到...
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