訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)基于文本分析預(yù)測(cè)葡萄酒質(zhì)量

我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數(shù)，這樣就能構(gòu)建出一個(gè)更全面的模型來(lái)預(yù)測(cè)葡萄酒質(zhì)量。為了將文字描述與其他特征結(jié)合起來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，我們可以創(chuàng)建一個(gè)集...

2019-05-16 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6422 0

數(shù)據(jù)工程師必備干貨（學(xué)習(xí)指南）

大數(shù)據(jù)應(yīng)用-實(shí)時(shí)流：處理大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)除了要具備處理數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，還要具備盡可能快的處理速度。像推薦引擎這樣的應(yīng)用程序需要實(shí)時(shí)地進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)...

2019-02-12 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)工程師 6419 0

RFE遞歸特征消除特征排序

本文主要從股市數(shù)據(jù)變量的特征分布及特征重要性兩個(gè)角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2022-03-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)頻率 6406 0

決策樹(shù)的原理和決策樹(shù)構(gòu)建的準(zhǔn)備工作，機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)的原理

希望通過(guò)所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個(gè)貸款申請(qǐng)的決策樹(shù)，用于對(duì)未來(lái)的貸款申請(qǐng)進(jìn)行分類，即當(dāng)新的客戶提出貸款申請(qǐng)時(shí)，根據(jù)申請(qǐng)人的特征利用決策樹(shù)決定是否批準(zhǔn)貸款申請(qǐng)。

2018-10-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 6390 0

如何利用兩種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法——邏輯回歸和樸素貝葉斯分類器

特征工程是不一個(gè)簡(jiǎn)單的技能，它更像是復(fù)雜的藝術(shù)形式。 它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過(guò)程，選擇對(duì)于模型最有用的特征，以及測(cè)試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...

2018-10-04 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6357 0

GPU技術(shù)的關(guān)鍵參數(shù)有哪些和應(yīng)用場(chǎng)景詳細(xì)說(shuō)明

隨著云計(jì)算，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)發(fā)展，邊緣計(jì)算發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，補(bǔ)充數(shù)據(jù)中心算力需求。計(jì)算架構(gòu)要求多樣化，需要不同的CPU架構(gòu)來(lái)滿足不斷增長(zhǎng)的算力...

2020-01-12 標(biāo)簽：GPU人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6341 0

深度學(xué)習(xí)以及關(guān)于TensorFlow的簡(jiǎn)介

2017年2月16日，Google正式對(duì)外發(fā)布Google TensorFlow 1.0版本，并保證本次的發(fā)布版本API接口完全滿足生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定性要求。

2019-06-05 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6328 0

人工智能--深度學(xué)習(xí)模型

我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型有：生成模型（GenerativeModel）和判別模型（Discriminative Model）。判別模型需要輸入變量x，通過(guò)某...

2018-06-29 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6304 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的第二階段：推理

我們之前討論過(guò)，訓(xùn)練過(guò)程是機(jī)器學(xué)習(xí)的第一階段，而推理則緊隨其后，為機(jī)器學(xué)習(xí)的第二階段。在訓(xùn)練階段，算法會(huì)生成新模型或把預(yù)訓(xùn)練模型重新調(diào)整用于特定應(yīng)用，并...

2020-06-28 標(biāo)簽：fpgagpuAI 6259 0

常用的三種機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法介紹和比較

其中，gradient(x_n)是函數(shù)位于x_n點(diǎn)時(shí)的梯度向量，hessian_matrix是一個(gè)尺寸為 nxn 的黑塞矩陣（hessian matri...

2019-04-29 標(biāo)簽：優(yōu)化算法機(jī)器學(xué)習(xí)線性代數(shù) 6227 0

一種全新的無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯方法，在BLUE基準(zhǔn)測(cè)試上取得了10分以上提升

Facebook無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯的方法，首先是讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)雙語(yǔ)詞典，將一個(gè)詞與其他語(yǔ)言對(duì)應(yīng)的多種翻譯聯(lián)系起來(lái)。舉個(gè)例子，就好比讓系統(tǒng)學(xué)會(huì)“Bug”在作為名詞...

2018-09-02 標(biāo)簽：Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器翻譯 6206 0

在時(shí)間、容量和復(fù)雜性方面對(duì)汽車行業(yè)的基本重組進(jìn)行預(yù)測(cè)

汽車銷量還會(huì)持續(xù)上升：盡管保有量下降，但汽車銷量將明顯增加。傳統(tǒng)車輛將長(zhǎng)時(shí)間滯留在保有量中。而相比之下，自動(dòng)性，尤其是共享自動(dòng)性車輛將會(huì)頻繁變革，導(dǎo)致銷...

2018-04-12 標(biāo)簽：汽車行業(yè)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6203 0