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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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在研究人員設想的場景中,名為Eve的第三個智能體扮演數據檢驗者的角色,監視Alice和Bob之間的通信。當Eve對Alice發送給Bob的內容產生懷疑時...
自動攝影仍是未攻克的一道難題,相機能自動捕捉不平凡的瞬間嗎?
為了確定訓練數據中的內容標簽,我們使用了支持 Google 圖像搜索和 Google 照片的 Google 機器學習技術,這項技術可以識別超過 2700...
一旦開始獲取數據,非常重要的一點是及早查看數據,以便盡早找出可能存在的問題。例如,爬取程序可能漏掉了一些重要的字段,保存程序至文件時,如果使用逗號作為分...
人工智能和機器學習在帶來好處的同時也帶來了新的漏洞。本文介紹了幾家公司是如何將風險降到最低的。
深度神經網絡(Deep Neural Networks, DNNs)作為機器學習的一種復雜形式,是廣義人工神經網絡(Artificial Neural ...
鋰金屬電池是一種很有前途的儲能技術,可以滿足高能量密度的需求。然而,由于電解液不斷分解,它們的循環庫侖效率(CE)較低。
近日,軟件架構師、數據科學家、Kaggle 大師 Agnis Liukis 撰寫了一篇文章,他在文中談了談在機器學習中最常見的一些初學者錯誤的解決方案,...
初始算法選擇和超參數優化是我個人不喜歡做的活動。如果你像我一樣,那么也許你會喜歡自動機器學習(AutoML),一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時的ML...
開發者應該學習哪種編程語言才能獲得機器學習或數據科學這類工作呢?
這時,Python仍然是領導者,但C++現在是第二,然后是Java,而C在第四,R只在第5。這里顯然強調了高性能計算語言。Java正在快速發展。它可以很...
近年來,隨著無線移動通信和雷達等無線電系統快速發展,天線與陣列的設計已經逐漸成為無線電系統設計最為關鍵且復雜的任務之一。傳統上,天線與陣列設計非常依賴工...
最初的白平衡是由Buchsbaum提出的一個叫灰世界的假說而來。這個假說指的是在一副色彩多樣的圖像中,最終所有顏色的平均統計值應該是一致的,也就是灰色的。
使用新的機器學習技術, 通過減少治療膠質母細胞瘤過程中毒性化療和放療的劑量
然而,研究人員還必須確保該模型不僅僅為了最大療效而給出最大的劑量。任何時候模型選擇給予全部劑量時,它就會受到懲罰,因此它會選擇更少、更小的劑量。 “如果...
多元線性回歸數據集(50_Startups.csv)及代碼實現
否則,轉為K維向量代碼可見本實例中的Pd.get_dummies(X['state'])。但要注意虛擬變量,例如“性別”變量,可虛擬...
深度神經網絡(Deep Neural Networks, DNNs)作為機器學習領域的一個重要分支,近年來在多個領域取得了顯著的進展和廣泛的應用。其強大...
Pushing Machine Learning to a New Level with Intel? Xeon? and Intel? Xeon Ph...
對新領域進行探索通常需要基于直覺,但這些直覺并沒有經科學驗證形成正式定義。根據我們的發現,盡管這些直覺并沒有經過科學審查,但一些研究人員還是會直接把它當...
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