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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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關鍵字提取,有時又稱之為關鍵字檢測或關鍵字分析,這是一種文本分析的 NLP 技術。這種技術的主要目的是自動地從文本的正文中提取出現(xiàn)頻率最高的單詞與詞組。...
預訓練和遷移學習是深度學習和機器學習領域中的兩個重要概念,它們在提高模型性能、減少訓練時間和降低對數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關鍵作用。本文將從定義、原理、應...
云計算是存儲和分析大數(shù)據(jù)的關鍵推動力,這已成為制造企業(yè)的共識。即使在幾年前,如此龐大的數(shù)據(jù)似乎還是無法想象的。由于很多企業(yè)想通過更好地利用財務、客戶、供...
神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播算法的優(yōu)缺點有哪些
神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種廣泛應用于深度學習和機器學習領域的優(yōu)化算法,用于訓練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。本...
2024-07-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 2015 0
關于數(shù)據(jù)機器學習就是喂入算法和數(shù)據(jù),讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應的關系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典數(shù)據(jù)集,在統(tǒng)計學習和機器學習領域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)...
2024-06-27 標簽:人工智能機器學習數(shù)據(jù)集 2009 0
在機器學習(ML)中,最重要的線性代數(shù)概念之一是奇異值分解(SVD)和主成分分析(PCA)。在收集到所有原始數(shù)據(jù)后,我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)?例如,通過過...
RA8 Cortex-M85 Helium技術入門指南(1)
瑞薩電子在2023年10月底推出強大的RA8系列MCU,具備突破性的3000 CoreMark,并可滿足客戶應用所需的完全確定性、低延遲及實時操作要求。
中位數(shù):中位數(shù)也是觀察一組數(shù)據(jù)平均情況的一種方法。它是一組數(shù)字的中間數(shù)字。結(jié)果有兩種可能性,因為數(shù)據(jù)總數(shù)可能是奇數(shù),也可能是偶數(shù)。如果總數(shù)是奇數(shù),則將組...
2019-03-20 標簽:機器學習線性回歸數(shù)據(jù)科學 2004 0
剛開始學習數(shù)據(jù)科學時,筆者經(jīng)常面臨這樣一個問題:遇到具體問題,選擇何種算法才合適。也許你也和我一樣,搜了很多有關機器學習算法的文章,會看到許多詳細的描述...
Princeton and Intel Labs explore recent advances and opportunities for the a...
上圖就是我們定位人臉的68個關鍵點,其中他的順序是要嚴格的進行排序的。從1到68點的順序不能錯誤。
內(nèi)存計算(In-memory Computing ,簡稱IMC)似乎是EnCharge AI實現(xiàn)高效率和低功耗的關鍵因素。該公司在其網(wǎng)站上列出了2019...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Networks, DNNs)作為機器學習領域中的一種重要技術,特別是在深度學習領域,已經(jīng)取得了顯著的成就。它們通...
2024-07-10 標簽:神經(jīng)元機器學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡 1996 0
將可能變?yōu)楝F(xiàn)實:利用Arm技術實現(xiàn)邊緣AI和ML
邊緣 AI 也將轉(zhuǎn)變我們與物理世界的互動方式,開啟人類創(chuàng)新創(chuàng)造的嶄新篇章。
盡管經(jīng)歷了艱難的一年,但世界各地的許多公司已經(jīng)開始加速使用人工智能(AI)來最大化業(yè)務的方法。
卡爾曼濾波(Kalman Filter,KF)是一種有效的遞歸濾波器,用于線性動態(tài)系統(tǒng)中的狀態(tài)估計。它能夠基于一系列含有噪聲的測量數(shù)據(jù),通過預測-更新的...
2024-04-11 標簽:電池管理系統(tǒng)等效電路卡爾曼濾波 1981 0
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