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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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無監督學習是一種用于在數據中查找模式的機器學習技術。無監督算法給出的數據不帶標記,只給出輸入變量(X),沒有相應的輸出變量。在無監督學習中,算法自己去發...
協方差矩陣是統計學中常用的工具,用于描述多個隨機變量之間的關系。在進行數據分析和建模時,協方差矩陣能夠提供重要的信息,幫助我們理解變量之間的線性關系,以...
拿到數據后我們可以很清楚的看到郵件的內容,但并不是所有的內容都是我們需要的,在這里我們僅提取了郵件中的中文來作為訓練語料。如果仔細觀察的話,會發現不是所...
還在為找不到機器學習的API而煩惱嗎?本篇文章將介紹一個包含50+關于人臉和圖像識別,文本分析,NLP,情感分析,語言翻譯,機器學習和預測的API列表,...
之前我有想過用機器學習的方法來進行詞法分析,但是在項目中測試時正確率不夠。于是這時候便有了 HanLP-漢語言處理包 來進行提取關鍵詞的想法。
2018-10-17 標簽:機器學習 4552 0
由這個分析可以發現,生成網絡與判別網絡的目的正好是相反的,一個說我能判別的好,一個說我讓你判別不好。所以叫做對抗,叫做博弈。那么最后的結果到底是誰贏呢?...
通過定義質量的度量基準來評估AI技術用于異常檢測和安全分析的功效
機器學習或其他AI技術所獲得的結果在很大程度上取決于用于訓練的數據。如果訓練數據的質量較差,那么最先進的數學算法也無法幫助您實現目標。 “垃圾進垃圾出”...
基于Pandas進行初步數據探索和準備的Scikit-Learn用戶方案
現在,我們必須impute缺失數據。預處理模塊中舊的Imputer已經被棄用。一個新的模塊——impute,由一個新的估計值SimpleImputer和...
數據挖掘可以認為是數據庫技術與機器學習的交叉,它利用數據庫技術來管理海量的數據,并利用機器學習和統計分析來進行數據分析。
人工智能大師西蒙曾說過:“學習就是系統在不斷重復的工作中對本身能力的增強或者改進,使得系統在下一次執行同樣任務或類似任務時,會比現在做得更好或效率更高。”
2018-06-19 標簽:機器學習 4535 0
AutoAugment 根據所運行的數據集學習不同的轉換。例如,對于包含數字自然場景的街景(SVHN)圖像,AutoAugment 的重點是像剪切和平移...
服務提供商眼中的SDN現狀憑借其對網絡簡化和新收入流的優勢,軟件定義網絡無疑已經引起了服務提供商的強烈興趣。
近年來,深度學習作為機器學習中比較火的一種方法出現在我們面前,但是和非深度學習的機器學習相比(我將深度學習歸于機器學習的領域內),還存在著幾點很大的不同...
Rodney Brooks:新技術從開發到應用需要的時間比我們預期的更久
制造電動汽車和可重復使用的火箭是一件相對容易的事情;而飛行汽車,或Hyperloop超級高鐵系統(或類似的地下交通網絡)是一件難事。
2018-02-09 標簽:人工智能機器學習Rodney Brooks 4494 0
數學和代碼在機器學習研究中通常是高度混合的。大多數情況下,代碼都是直接從數學邏輯中形成,并且能用代碼語法展示出數學表示法。其實現在一些數據科學框架(例如...
研究人員開發的是一種機器學習算法,可以將2D足球片段轉換成3D重建,觀眾可以使用微軟的HoloLens等增強現實頭盔觀看。
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