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          关于 “机器学习” 的内容如下:

          • 如何用Python做自动化特征工程

            机器学习的模型训练越来越自动化,但特征工程还是一个漫长的手动过程,依赖于专业的领域知识,直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤,虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。

            大快搜索DKH 机器学习 338 2018-10-17 16:47
          • Visual Studio 2017高级编程(第7版)

            Visual Studio 2017 的核心功能 配置、调试、构建、部署、定制方法 介绍UI的改进之处以及提升开发效率的技巧 探讨IDE的新功能,包括代码片段、重构和模式 提供真实环境和示例 解释新增的移动应用程序和数据管理工具 帮助资深人员和新手充分利用Visual Studio 2017

            qinghuawenkang 机器学习 339 2018-10-16 15:00
          • 一文读懂机器学习中的模型偏差

            在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域,将预测模型参与决策过程的手段越来越常见,但难点是决策者需要确保这些模型不会根据模型预测做出偏见或者不公平的决策(有意或无意的歧视)。

            人工智能频道 机器学习 1028 2018-10-16 13:51
          • 使用机器学习对数十亿图像中的文本进行索引,会发生什么?

            在我们之前的博文中,我们讨论了如何更新Dropbox搜索引擎,以将智能添加到用户的工作流程中,以及我们如何构建光学字符识别(OCR)管道。用户将从这些变化中看到的最具影响力的好处之一是,Dropbox Professional和Dropbox Business Advanced 和企业计划的用户可以使用我们描述为自动图像文本识别的系统在图像和PDF中搜索英文文本。

            人工智能频道 机器学习 901 2018-10-12 15:12
          • 亚马逊AI被曝性别歧视

            米鼠网报道:亚马逊公司一直以AI物流与电商为人津津乐道,市值也紧跟苹果破万亿,杰夫·贝佐斯也靠亚马逊坐上了世界首富的位置。这是样的公司却被自己家的AI所“出卖”被爆出AI重男轻女,而这个秘密刚刚被路透社曝光于天下。国外的网友们纷纷开始吐槽,讲述自己曾经经历过的不公平事件,以及奇葩的计算机系统等等。还有一堆网友开始分析问题原因。亚马逊也喜提了一波嘲讽:“可以说这个人工智能很成功,因为它模仿了亚马逊当

            misuland 机器学习 369 2018-10-12 10:46
          • 一个完整的机器学习项目在Python中演练(四)

            大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让你了解所有部分如何结合在一起。

            磐创AI 机器学习 344 2018-10-11 16:08
          • 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(三)

            大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让你了解所有部分如何结合在一起。

            磐创AI 机器学习 339 2018-10-11 16:04
          • 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(二)

            大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起。

            磐创AI 机器学习 342 2018-10-11 16:02
          • 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(一)

            大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起。

            磐创AI 机器学习 339 2018-10-11 16:01
          • 解决机器学习问题的一般流程

            本期将针对机器学习的新朋友,为大家讲解解决机器学习问题的一般思路:很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解,但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结,而了解解决机器学习问题的一般流程对于新手而言还是非常必要的,所以本文是非常适合机器学习入门者的一篇文章,它会让你对机器学习的整个流程有很好的理解。

            磐创AI 机器学习 341 2018-10-11 15:56
          • 从零开始编写任意机器学习算法的6个步骤:关于感知器案例的研究

            写一个机器学习算法是一次非常有意义的学习经历

            人工智能频道 机器学习 1173 2018-10-09 09:47
          • 微软开源机器学习框架——infer.NET

            并不是每天都能看到基于模型的机器学习的顶级跨平台框架之一对全世界的所有人开放。今天,微软又开源了一个非常重要的机器学习框架:infer.NET,采用的是MIT许可证,以便在商业应用中免费使用。

            人工智能频道 机器学习 989 2018-10-09 09:23
          • 深度学习中的贝叶斯统计简介

            贝叶斯用概率反映知识状态的确定性程度。数据集能够被直接观测到,因此不是随机的。另一方面,真实参数θ是未知或不确定的,因此可以表示成随机变量。在观察到数据前,我们将θ的已知知识表示成先验概率分布(prior probability distribution),p(θ)(有时简单地称为”先验”)。 相对于最大似然估计,贝叶斯估计有两个重要区别:(1)、不像最大似然方法预测时使用θ的点估计,贝叶斯方法使

            dicksonjyl560101 机器学习 379 2018-10-04 09:10
          • K-最近邻法(KNN)简介

            K-最近邻法(K-Nearest Neighbor, KNN)最初由Cover和Hart于1968年提出,是一个在理论上比较成熟的分类算法。 KNN是一类可用于分类或回归的技术。作为一个非参数学习算法,K-最近邻并不局限于固定数目的参数。我们通常认为K-最近邻算法没有任何参数,而且使用训练数据的简单函数。事实上,它甚至也没有一个真正的训练阶段或学习过程。反之,在测试阶段我们希望在新的测试输入x上产

            dicksonjyl560101 机器学习 351 2018-10-04 09:08
          • 关于机器学习的领悟与反思(张志华北大数学系教授)

            张志华教授:机器学习——统计与计算之恋COS访谈第十九期:张志华教授张志华老师教学之感悟部分共享资料见链接: https://pan.baidu.com/s/1bpGc0nP 密码: 49ei张志华北京大学数学学院教授,北京大数据研究院高级研究员。曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。张志华老师主页张志华老师实验室近年来,人工智能的强势崛起,特别

            dicksonjyl560101 机器学习 344 2018-10-03 11:09
          • 关于机器学习你必须了解的十个真相

            作为一个经常向非专业人士解释机器学习的人,我整理了以下十点内容作为对机器学习的一些解释说明。机器学习意味着从数据中学习;而AI则是一个时髦的词。机器学习并不像天花乱坠的宣传那样:通过向适当的学习算法提供适当的训练数据,你可以解决无数的难题。把它称之为AI吧,如果这有助于销售你的AI系统的话。但你要知道,AI只是一个时髦的词,这只代表了人们对它的期望而已。机器学习主要涉及到数据和算法,但最主要的还是

            dicksonjyl560101 机器学习 341 2018-10-03 11:05
          • 数据科学家最常用的十种算法

            数据科学家最常用的十种算法  数据科学家最常用的十种算法来源:数据挖掘编辑:Gemini   最新一期的 KDnuggets 调查展示了一份数据科学家使用度最高的算法列表,这份列表中包含了很多惊喜,包括最学术的算法和面向产业化的算法。哪些方法/算法是您在过去 12 个月中运用到一个实际的数据科学相关的应用程序中的?这是基于 844 个投票者的结果排

            dicksonjyl560101 机器学习 351 2018-09-28 08:18
          • 「AlphaGo 之父」David Silver最新演讲,传授强化学习的十大原则

            「AlphaGo 之父」David Silver最新演讲,传授强化学习的十大原则 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/82847988  演讲课件地址:http://www.deeplearningindaba.com/uploads/1/0/2/6/102657286/principles_of

            dicksonjyl560101 机器学习 346 2018-09-26 08:25
          • NLP&深度学习:近期趋势概述

            NLP&深度学习:近期趋势概述https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/82800371 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA

            dicksonjyl560101 机器学习 344 2018-09-21 14:04
          • 一句话总结卷积神经网络

            一句话总结卷积神经网络核心:一个共享权重的多层复合函数。卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数,但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的,另外一个特点是它使用了池化层。训练时依然采用了反向传播算法,求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样,卷积神经网络是一个判别模型,它既可以用于分类问题,也可以用用于回归问题,并且支持多分类问题。

            DicksonJYL560101 机器学习 348 2018-09-19 12:45
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