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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、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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對于3.3以上的版本,每個追蹤器可以用各自的函數創造,如cv2. TrackerKCF_create。詞典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包...
Python作為一個設計優秀的程序語言,現在已廣泛應用于各種領域,依靠其強大的第三方類庫,Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
能讓比爾·蓋茨如此看重,一方面是因為微軟與OpenAI的合作關系,據悉,OpenAI的機器學習和運算部署在微軟Azure云上,另一方面也是因為Chat...
Windows 7可以安裝多個Python版本,以下是適用于Windows 7的常見Python版本: Python 2.7:Python 2是2.x系...
圖像處理檢測與傳統的語義對象檢測不同,前者更多關注的是篡改痕跡而不是圖像內容,這意味著圖像處理檢測需要學習豐富的特征。我們用四個標準圖像處理數據集進行了...
Python無監督學習的幾種聚類算法包括K-Means聚類,分層聚類等詳細概述
無監督學習是機器學習技術中的一類,用于發現數據中的模式。本文介紹用Python進行無監督學習的幾種聚類算法,包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE...
自從數據處理需求超過了傳統數據庫能有效處理的數據量之后,Hadoop 等各種基于 MapReduce 的海量數據處理系統應運而生。從 2004 年 Go...
Tensorflow 發布已經有三年,如今它已成為深度學習生態系統的基石。然而對于初學者來說它并不怎么簡單易懂,與 PyTorch 或 DyNet 這樣...
2018-07-01 標簽:機器學習pythontensorflow 2.9萬 0
4分鐘訓練好AlexNet,6.6分鐘訓練好ResNet-50,創造了AI訓練世界新紀錄
為了充分利用大規模集群算力以達到提升訓練速度的目的,人們不斷的提升batch size大小,這是因為更大的batch size允許我們在擴展GPU數量的...
Inception V2/V3/V4的發展歷程以及它們的網絡結構和亮點
在機器學習中,我們通常會做一種假設:訓練樣本獨立同分布(iid)且訓練樣本與測試樣本分布一致,如果真實數據符合這個假設則模型效果可能會不錯,反之亦然,這...
歸納: 從具體案例中抽象一般規律,機器學習中的“訓練”亦是如此。從一定數量的樣本(已知模型輸入X和模型輸出Y)中,學習輸出Y與輸入X的關系(可以想象成是...
TensorFlow Lite是TensorFlow針對移動和嵌入式設備的輕量級解決方案
TensorFlow Lite 目前處于開發人員預覽階段,因此可能不支持 TensorFlow 模型中的所有操作。但是它支持常見的圖像分類模型,包括 I...
2018-07-31 標簽:機器學習TensorFlowTensorFlow Lite 2.6萬 0
AdaBoost效果不錯,但為何這一算法如此成功卻缺乏解釋,這正是一些疑惑產生的源頭。有些人認為AdaBoost是一個超級算法,一枚銀彈,但另一些人顧慮...
介紹腦機接口在應用系統實現取得的成果以及目前進展和未來發展趨勢
腦機接口(brain-computer interface,BCI)通過解碼人類思維活動過程中的腦神經活動信息,構建大腦與外部世界的直接信息傳輸通路,在...
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