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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，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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機器學習中特征選擇和特征提取區(qū)別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取和特征選擇...
本文作者在 Github 上建立了一個代碼速查表，對機器學習初學者來說是不可多得的一個資源。 對于初學者來講，入門機器學習和深度學習非常困難；同時深度學...
AI技術(shù)與對應的任務類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡的應用和價值
機器學習擁有檢測異常的能力。深度學習用來分析大量高維數(shù)據(jù)，可以把現(xiàn)有預防性維護系統(tǒng)的性能提升到一個新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠增強...
2018-04-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 4392 0
這么海量的數(shù)據(jù)，給存儲和分析帶來了極大難題。幸運的是，粒子物理學家不必自己處理所有這些數(shù)據(jù)。他們與一種稱為機器學習的人工智能（AI）攜手合作，來處理這些數(shù)據(jù)。
2020年常見的20種數(shù)據(jù)科學工具，你了解多少
執(zhí)行數(shù)據(jù)科學任務的最佳工具有哪些？作為數(shù)據(jù)科學新手，你應該選擇哪些工具？ 我相信在你的數(shù)據(jù)科學之旅的某些時刻中你已經(jīng)問過（或搜索過）這些問題。
2020-08-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習python 4386 0
利用機器學習算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡,識別音樂類型等聽覺任務上模擬人類表現(xiàn)的模型
當神經(jīng)網(wǎng)絡在20世紀80年代首次出現(xiàn)時，神經(jīng)科學家們希望這種系統(tǒng)可以用來模擬人腦。然而，來自那個時代的計算機不夠強大，無法建立足夠大的模型來進行一些實際...
2018-04-30 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別機器學習 4385 0
我們常希望用更抽象的方式來描述運算過程，以將其與具體的數(shù)據(jù)或運算區(qū)分開來。因此代數(shù)的運用隨處可見：也就是用大寫和/或小寫字母來代表一個項，或者一個數(shù)學符...
為 Learning-to-Rank 打造的可擴展 TensorFlow 庫
我們很高興與諸位分享 TF-Ranking，這是一個專為 Learning-to-Rank 打造的可擴展的 TensorFlow 庫。
2018-12-22 標簽：機器學習評分系統(tǒng) 4381 0
本文介紹了包括圖像分類、交易預測、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預測等在內(nèi)的若干個機器學習應用及數(shù)據(jù)集。
基于邊界攻擊以及決策的類攻擊 提出了部署機器學習系統(tǒng)安全性的新問題
一般說來，應用于計算機視覺、語音識別和其他領域中的許多高性能機器學習算法易受到其輸入的微小變化的影響。
2017-12-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 4379 0
高明！OpenAI提出HER算法，人工智能可像人類一樣認識錯誤汲取教訓
OpenAI的研究人員集中精力于構(gòu)建具有更強的學習能力的人工智能。得益于他們的增強學習系統(tǒng)OpenAI baselines，機器學習算法可以進行自主學習...
SVM的C參數(shù)為每個錯誤分類的數(shù)據(jù)點增加了代價。如果c小，則對錯誤分類的點的懲罰較低，因此以較大數(shù)量的錯誤分類為代價選擇了具有較大余量的決策邊界。
利用視頻游戲語料庫，訓練一個GAN模型為超級馬里奧兄弟生成游戲級別
在視頻游戲中，馬里奧游戲級別有不同的表征Level Corpus (VGLC) 和Mario AI 框架，這兩種都是基于tile的表征形式。具體地說，以...
蘋果秋季新品發(fā)布會如約而至，但傳聞中的iPhone12卻要等到下個月才能見到。發(fā)布會僅上新了兩款智能手表和兩款iPad平板電腦，新品iPad Air 4...
從上面公式可以注意到，它得到的是一個全局最優(yōu)解，但是每迭代一步，都要用到訓練集所有的數(shù)據(jù)，如果樣本數(shù)目 m 很大，那么可想而知這種方法的迭代速度！所以，...
Barzilay說:“ 目前來說，需要許多熟練的化學家的大量工作才能實現(xiàn)先導物的優(yōu)化，而這正是我們想要改進的地方。下一步的計劃，是讓該技術(shù)從學術(shù)界走向真...
在SMO算法中，我們每次需要選取一對α來進行優(yōu)化，通過啟發(fā)式的選取我們可以更高效的選取待優(yōu)化的變量使得目標函數(shù)下降的最快。
展示Python機器學習開源項目以及在分析過程中發(fā)現(xiàn)的非常有趣的見解和趨勢
開源是技術(shù)創(chuàng)新和快速發(fā)展的核心。這篇文章向你展示Python機器學習開源項目以及在分析過程中發(fā)現(xiàn)的非常有趣的見解和趨勢。
根據(jù)算法進行特征選擇所用的搜索策略，可以把特征選擇算法分為采用全局最優(yōu)搜索策略、隨機搜索策略和啟發(fā)式搜索策略3類。
2018-12-06 標簽：機器學習數(shù)據(jù)建模大數(shù)據(jù) 4349 0
微軟新的機器學習框架核心產(chǎn)品機器學習引擎infer.NET的概述
感覺微軟對開源上癮了。在開源了跨平臺機器學習框架ML.NET之后，微軟又開源了一個非常重要的機器學習框架：infer.NET，而且采用的還是MIT許可證。
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