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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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雖然機器學習算法是人工智能的一個應用，但并非所有人工智能系統(tǒng)都被視為機器學習的示例。
在機器學習領域中，評估借貸等場景的影響的標準方法就是將一部分數(shù)據(jù)作為“測試集”，并使用這個測試集來計算相關的性能指標。
先前呢，我們在最受歡迎的十大機器學習算法-part1和最受歡迎的十大機器學習算法-part2兩篇文章中簡單介紹了十種機器學習算法，有的讀者反映看完還是云...
過去十年，機器學習需要大型服務器、復雜模型、稀缺人才，需要投入大量的時間和資源。如今，機器學習可以內(nèi)置于運動傳感器中，并且我們將會在邊緣設備中看到更多的...
隨著云計算，大數(shù)據(jù)和人工智能技術發(fā)展，邊緣計算發(fā)揮著越來越重要的作用，補充數(shù)據(jù)中心算力需求。計算架構要求多樣化，需要不同的CPU架構來滿足不斷增長的算力...
近些年來，隨著新細菌種類不斷被發(fā)現(xiàn)，雖然基于已知分類訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器通過交叉驗證達到了很高的測量準確性，但部署模型仍具有高的挑戰(zhàn)性，因為現(xiàn)實數(shù)據(jù)在不...
2020-01-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習數(shù)據(jù)集 1924 0
在機器學習中，訓練模型的算法數(shù)據(jù)集包括：訓練樣本（Trainning Sample），檢驗樣本（validation sample）、驗證樣本（Test...
隨著云計算，大數(shù)據(jù)和人工智能技術應用，單靠CPU已經(jīng)無法滿足各行各業(yè)的算力需求。海量數(shù)據(jù)分析、機器學習和邊緣計算等場景需要計算架構多樣化，需要不同的處理...
基于3D數(shù)據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的物體識別
FusionNet的核心是全新的、應用于3D物體的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks， CNN）。我們必須在多...
2020-01-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡增強現(xiàn)實機器學習 3932 0
也許你剛剛對深度學習有了基本的了解，于是滿心歡喜的下載了tensorflow，準備開始搭建你的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡。
線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w’x+e，e為誤差...
我們知道人臉識別在這幾年應用的相當廣泛，目前已有人臉考勤、人臉社交、人臉支付等一系列使用場景?！叭四樧R別”這項“黑科技”對生活中的各個領域都產(chǎn)生了非常重...
基于無人機的無線通信系統(tǒng)的潛在優(yōu)勢和應用分析
當前無人機的應用飛速發(fā)展。無人機自身固有的機動性、靈活性和高度適當?shù)忍匦允蛊湓跓o線系統(tǒng)中有非常大的應用潛力。一方面，無人機可用作空中基站，增強無線網(wǎng)絡覆...
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一 種監(jiān)督式學習的方法，它廣泛的應用于統(tǒng)計分類以...
2020年的網(wǎng)絡安全處于一個發(fā)展轉(zhuǎn)折點。人工智能和機器學習的進步正在為網(wǎng)絡安全的技術進步提供助力，實時數(shù)據(jù)和分析也使得建立更強大的業(yè)務案例成為可能。網(wǎng)絡...
開發(fā)有效的機器學習你應該知道這6個經(jīng)驗教訓
人工智能能夠執(zhí)行各種需要學習和判斷的活動。從自動駕駛汽車、投資銀行、許多醫(yī)療相關功能到招聘，人工智能已經(jīng)被用于完成不同領域的各種任務。
錯誤率為分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例，相應的精度=1-錯誤率，模型的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為“誤差”，模型在訓練集上的誤差稱為“訓...
2020-01-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 4738 0
隨著 5G,IOT 和云計算等新興技術的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)總量急劇上升。未來 12 個月數(shù)據(jù)中心會有什么變化呢？
2019-12-11 標簽：數(shù)據(jù)中心機器學習 4775 0
說到正則化大家應該都不陌生，這個在機器學習和深度學習中都是非常常見的，常用的正則化有L1正則化和L2正則化。提到正則化大家就會想到是它會將權重添加到損失...
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