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          首页 > 人工智能 > 机器学习

          关于 “机器学习” 的内容如下:

          • 数据预处理速度高倍提升,3行python代码简单搞定!

            Python 是机器学习领域内的首选编程语言,它易于使用,也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时,一些问题就会显现……目前,大数据(Big Data)这个术语通常用于表示包含数十万数据点的数据集。在这样的尺度上,工作进程中加入任何额外的计算都需要时刻注意保持效率。在设计机器学习系统时,数据预处理非常重要——在这里,我们必须对所有数据点使用某种操作。在默认情况下,Python

            智云编程 机器学习 240 2018-12-08 22:09
          • 全球40亿人没有地址,于是数据科学家想到了机器学习

            据统计,全球有40亿人缺乏实际地址,这意味着这些居民无法获得包裹递送,医疗保健和救灾等服务,且无法进行登记投票或驾驶执照考试,城市也难以规划新的基础设施,例如学校、供水管道和电力线路等。

            人工智能频道 机器学习 1116 2018-12-07 16:28
          • 蚂蚁金服“定损宝”现身AI顶级会议NeurIPS

            小蚂蚁说:长期以来,车险定损(通过现场拍摄定损照片确定车辆损失,以作为保险公司理赔的依据)是车险理赔中最为重要的操作环节。以往传统保险公司的车险处理流程,一般为报案、现场查勘、提交理赔材料、审核、最终赔付。对用户和保险公司分别造成了时间成本和人力 、管理成本。蚂蚁“定损宝”不仅能通过AI算法逐步替代定损环节中重复性人工作业流程,降低车险定损环节中的人力及管理成本,而且希望在未来通过深度学习

            蚂蚁金服科技 机器学习 345 2018-12-05 19:40
          • 新人制作机器人的7大误区

            我想做一个Wall-E一样的机器人,买了零部件就迫不及待的开始组装,不想用别人的模块产品就想自己搞.....作为一个初学者的你,是否也有过这些想法呢?

            SLAMTEC思岚科技 机器学习 348 2018-12-05 11:58
          • 原来CNN是这样提取图像特征的。。。

            阅读本文8分钟就够了吧?对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏

            dicksonjyl560101 机器学习 343 2018-11-29 09:02
          • 一文让你快速理解机器学习决策树

                    米鼠网干货分享:决策树在机器学习中一般不会单独使用,我们往往会使用基于决策树的另一个强大算法:随机森林.但是不了解决策树,咋学随机森林呢  1-决策树简介  我认为决策树和随机森林是机器学习中最容易理解的算法,因为它的构思同我们大脑是思考方式非常相同.比如决定下班是否学习这件事情,人们的大概思路如下:  a.看一下今天下班的时间是几

            misuland 机器学习 343 2018-11-28 11:37
          • 推送!10大主流AI模型适用盘点

            /31545819/viewspace-2221163/人工智能和机器学习的出现,让各大企业瞬间走上捷径,不管是运营效率还是生产利润都得到了显著的提升。但世界上是没有“免费午餐”的,企业面临的问题数组庞大,用于解决这些问题的ML模型种类相当广泛,每一种算法擅长的领域都不同,选择一种合适的算法模型成为企业棘手难题。本文汇总了当下最流行的10种AI算法,对它们

            dicksonjyl560101 机器学习 344 2018-11-28 08:23
          • 六条规则让你更快部署机器学习模型!

            数据科学和机器学习几乎可以改善组织的任何方面的业务,但其前提是企业的想法得到了实施。在过去的一年里,我们学到了很多关于更快地构建和部署机器学习模型的知识,我们希望分享一些我们在这里学到的东西。猎豹在棕色的田野上奔跑情况介绍在我们的组织中,我们需要尽快为我们的分析投资产生回报。我们需要更快地将机器学习模型部署到生产中。最重要的是,我们不希望很好的想法却束之高阁。传统上,我们将每个数据产品构建为定制解

            dicksonjyl560101 机器学习 343 2018-11-28 08:18
          • 如何利用机器学习创造价值?

            想象一下这样一个场景:老板要求你构建一个机器学习模型,对每个月订阅服务中流失的客户进行预测。而客户流失被定义为超过31天没有活动。你可以通过人工的办法统计客户流失的数量,并采用头脑风暴和工程师特征的历史实例来精心估测,然后训练并人工调整机器学习模型以进行预测。你可能对于测试集的指标感到满意,然后将这个结果提交给到你的老板。但现在你必须要开发一个不同的解决方案:每两周进行一次预测,并将客户流失定义为

            dicksonjyl560101 机器学习 339 2018-11-28 08:17
          • WIN10 安装tensorflow

            Win10 64 位Tensorflow-gpu安装

            suzhouclark 机器学习 339 2018-11-26 10:21
          • 机器学习狗太苦逼了!自动化调参哪家强?

            机器学习狗太苦逼了!自动化调参哪家强? https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/84521901  作者|Facundo Santiago译者|李志编辑|Debra 导读:对于每一个机器学习研究者和开发者来说,调参总是一个让人头疼的问题。如何在大量的参数空间内找到一个问题的最优参数呢?如今,

            dicksonjyl560101 机器学习 345 2018-11-26 09:14
          • 各种机器学习算法的应用场景分别是什么?

            各种机器学习算法的应用场景分别是什么? 关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析,很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一个实验[1],比较在不同数据集上(121个),不同的分类器(179个)的实际效果。论文题为:Do we Need Hundreds of Classifiers to Solv

            dicksonjyl560101 机器学习 344 2018-11-23 12:04
          • 一文带你领略虚拟化领域顶级技术会议KVM Forum 2018

            阿里云在KVM Forum 2018

            暖忆 机器学习 341 2018-11-22 16:14
          • 机器学习:从入门到晋级

            什么是机器学习,为什么学习机器学习,如何学习机器学习,这篇文章都告诉给你。

            暖忆 机器学习 342 2018-11-21 17:16
          • 六条规则让你更快部署机器学习模型!

            数据科学和机器学习几乎可以改善组织的任何方面的业务,但其前提是企业的想法得到了实施。在过去的一年里,我们学到了很多关于更快地构建和部署机器学习模型的知识,我们希望分享一些我们在这里学到的东西。猎豹在棕色的田野上奔跑情况介绍在我们的组织中,我们需要尽快为我们的分析投资产生回报。我们需要更快地将机器学习模型部署到生产中。最重要的是,我们不希望很好的想法却束之高阁。传统上,我们将每个数据产品构建为定制解

            人工智能频道 机器学习 1213 2018-11-20 15:38
          • 如何利用机器学习创造价值?

            想象一下这样一个场景:老板要求你构建一个机器学习模型,对每个月订阅服务中流失的客户进行预测。而客户流失被定义为超过31天没有活动。你可以通过人工的办法统计客户流失的数量,并采用头脑风暴和工程师特征的历史实例来精心估测,然后训练并人工调整机器学习模型以进行预测。你可能对于测试集的指标感到满意,然后将这个结果提交给到你的老板。但现在你必须要开发一个不同的解决方案:每两周进行一次预测,并将客户流失定义为

            人工智能频道 机器学习 1061 2018-11-20 15:34
          • 大规模特征构建实践总结

            一般大公司的机器学习团队,才会尝试构建大规模机器学习模型,如果去看百度、头条、阿里等分享,都有提到过这类模型。当然,大家现在都在说深度学习,但在推荐、搜索的场景,据我所知,ROI并没有很高,大家还是参考wide&deep的套路做,其中的deep并不是很deep。

            大快搜索DKH 机器学习 345 2018-11-19 09:05
          • Facebook和Netflix都为之着迷的实时机器学习算法,到底是怎么工作的?

            最近,Facebook宣布开发出了一种新的算法Spiral,可以为网站上的数十亿用户提供实时调节的服务。能够在短短几分钟内预测并将新结果输出给用户,而不是依靠好几周的数据来优化和更新服务。举个例子,如果一个用户突发奇想,想要知道“我的哪些朋友赞过此贴”,传统算法的解决方案是,创建一个庞大而持续的长时间记录,精心观察和记录每个相关用户行为对结果的影响。但Spiral只需要几分钟就能收集反馈,自动学习

            naojiti 机器学习 214 2018-11-14 23:05
          • BAT面试题12:机器学习为何要经常对数据做归一化?

            BAT面试题12:机器学习为何要经常对数据做归一化? http://blog.sina.com.cn/s/blog_cfa68e330102z2gd.html 机器学习中,为何要经常对数据做归一化?一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上,其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化,为什么要归一化呢?维基百科给出的解释:1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归

            dicksonjyl560101 机器学习 383 2018-11-12 15:58
          • 一笔百亿美元软件订单,美国科技公司撕破脸

            米鼠资讯:从今年三月起,一枚来自美国军方的超级订单 JEDI,在科技公司之间丢下了一颗“炸弹”。这个订单将持续十年,总价值超过百亿美元。为了获得这块超级大蛋糕,几家主流科技公司,一改往日和平共处的局面,直接撕到了台面上——军方反复修改截止日期;企业公开抨击流程不透明,甚至闹到了美国总统那里;还有因为道德指控最后一刻退出的。总之,目前形式已经变得极为尴尬。下面咱们就来看看这场百亿订单争夺战超级订单的

            misuland 机器学习 346 2018-11-12 13:34
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