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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師精選的算法面試這些知識(shí)你多了解嗎?

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通往機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師的進(jìn)階之路是崎嶇險(xiǎn)阻的?!毒€性代數(shù)》《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》《機(jī)器學(xué)習(xí)》《模式識(shí)別》《深度學(xué)習(xí)》,以及《頸椎病康復(fù)指南》,這些書(shū)籍將長(zhǎng)久地...

2018-08-26 標(biāo)簽:算法PCA機(jī)器學(xué)習(xí) 6.9k 0

使用新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù), 通過(guò)減少治療膠質(zhì)母細(xì)胞瘤過(guò)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(shí)候模型選擇給予全部劑量時(shí),它就會(huì)受到懲罰,因此它會(huì)選擇更少、更小的劑量。 “如果...

2018-08-24 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3.1k 0

總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)小白必學(xué)的10種算法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒(méi)有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之,它指出沒(méi)有任何一種算法對(duì)所有問(wèn)題都有效,在監(jiān)督學(xué)習(xí)(即預(yù)測(cè)建模)中尤其如此。

2018-08-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)線性回歸 6.4k 0

解析深度網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)學(xué)以及解析這背后的原理

每個(gè)神經(jīng)元以一組 x 變量(取值從1到 n )的值作為輸入,計(jì)算預(yù)測(cè)的 y-hat 值。假設(shè)訓(xùn)練集中含有 m 個(gè)樣本,則向量 x 表示其中一個(gè)樣本的各個(gè)...

2018-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4.4k 0

AttnGAN可以生成任意圖像,從普通的田園風(fēng)光到抽象的場(chǎng)景

更具體地說(shuō),除了將自然語(yǔ)言描述編碼到全局句子向量中,句中的每個(gè)單詞同樣有對(duì)應(yīng)的向量。在第一階段,生成網(wǎng)絡(luò)利用全局句子向量生成一個(gè)低分辨率的圖像。接著,它...

2018-08-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1.0萬(wàn) 0

從圖像數(shù)據(jù)中提取非常精準(zhǔn)的姿勢(shì)數(shù)據(jù)

首次使用 PoseNet 時(shí),發(fā)現(xiàn)它可通過(guò)簡(jiǎn)單的 web API 獲取,這讓我們無(wú)比激動(dòng)。突然間,我們就可以在 Javascript 中輕松迅速地開(kāi)展姿...

2018-08-23 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視作模型的后果是什么?

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當(dāng)然,我們知道,就這一問(wèn)題而言,如果我們應(yīng)用完整的前向-后向算法,并且同樣做出最大化邊際概率的預(yù)測(cè),能得到稍好的結(jié)果。改進(jìn)的經(jīng)典過(guò)程得到的精確度為63....

2018-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.4k 0

計(jì)算能力跨上新臺(tái)階,多領(lǐng)域獲試驗(yàn)突破

利用原型機(jī),在航空航天飛行器領(lǐng)域,開(kāi)展了100億級(jí)網(wǎng)格規(guī)模全尺寸氣動(dòng)仿真,為下一步我國(guó)新一代航天裝備研發(fā)和寬體大飛機(jī)設(shè)計(jì)等打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ);在數(shù)值氣象領(lǐng)域...

2018-08-22 標(biāo)簽:超級(jí)計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0

如何畫(huà)roc曲線?為什么使用Roc和Auc評(píng)價(jià)分類(lèi)器?

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假設(shè)已經(jīng)得出一系列樣本被劃分為正類(lèi)的概率,然后按照大小排序,下圖是一個(gè)示例,圖中共有20個(gè)測(cè)試樣本,“Class”一欄表示每個(gè)測(cè)試樣本真正的標(biāo)簽(p表示...

2018-08-22 標(biāo)簽:分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.8萬(wàn) 0

一個(gè)允許在瀏覽器中進(jìn)行實(shí)時(shí)人體姿勢(shì)判斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

好吧,知道為什么這是一個(gè)令人興奮的開(kāi)始? 姿勢(shì)判斷有許多用途,從對(duì)身體做出反應(yīng)的交互式裝置到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí),動(dòng)畫(huà),健身用途等等。 我們希望此模型的可訪問(wèn)性能夠...

2018-08-22 標(biāo)簽:瀏覽器機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 4.5k 0

你知道XGBoost背后的數(shù)學(xué)原理是什么嗎?

在第一種方法的基礎(chǔ)上,每走過(guò)特定數(shù)量的臺(tái)階,都由韓梅梅去計(jì)算每一個(gè)臺(tái)階的損失函數(shù)值,并從中找出局部最小值,以免錯(cuò)過(guò)全局最小值。每次韓梅梅找到局部最小值,...

2018-08-22 標(biāo)簽:梯度機(jī)器學(xué)習(xí) 6.6萬(wàn) 0

幾種常見(jiàn)的用于回歸問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了許多互相連接的節(jié)點(diǎn),稱為神經(jīng)元。輸入的特征變量經(jīng)過(guò)這些神經(jīng)元后變成多變量的線性組合,與各個(gè)特征變量相乘的值稱為權(quán)重。之后在這一線性結(jié)合上應(yīng)...

2018-08-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6萬(wàn) 0

強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督式學(xué)習(xí), 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的區(qū)別

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而這時(shí),強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)在沒(méi)有任何標(biāo)簽的情況下,通過(guò)先嘗試做出一些行為得到一個(gè)結(jié)果,通過(guò)這個(gè)結(jié)果是對(duì)還是錯(cuò)的反饋,調(diào)整之前的行為,就這樣不斷的調(diào)整,算法能夠?qū)W...

2018-08-21 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2.2萬(wàn) 0

如何搞定做機(jī)器學(xué)習(xí)研究需要的數(shù)學(xué)?

有人說(shuō),概率論線性代數(shù)要預(yù)先精通;有人說(shuō),微積分要懂一點(diǎn);也有人說(shuō),沒(méi)必要特地去補(bǔ);甚至有人專(zhuān)門(mén)寫(xiě)了繞開(kāi)數(shù)學(xué)的深度學(xué)習(xí)入門(mén)教材。

2018-08-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.2k 0

基于Featuretools Python庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)特征工程自動(dòng)化的實(shí)例

特征構(gòu)造是一個(gè)非常耗時(shí)的過(guò)程,因?yàn)槊總€(gè)新特征都需要經(jīng)過(guò)幾個(gè)步驟去構(gòu)造,特別是那些需要用到多張表信息的特征。我們可以把這些特征構(gòu)造的操作合起來(lái),分成兩個(gè)類(lèi)...

2018-08-20 標(biāo)簽:自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)Python 7.4k 0

從數(shù)據(jù)、算力、算法、教學(xué)總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的民主化

Siraj Raval從數(shù)據(jù)、算力、算法、教學(xué)四個(gè)方面總結(jié)了近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)是如何民主化的

2018-08-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 4k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)中如何對(duì)小裂紋擴(kuò)展的方向和速度進(jìn)行識(shí)別

小裂紋的擴(kuò)展是導(dǎo)致結(jié)構(gòu)部件進(jìn)入疲勞期的主要因素。盡管人們對(duì)此有很大的興趣,但就裂縫擴(kuò)展的方向和速度而言,小裂縫的生長(zhǎng)指標(biāo)尚未確定。

2018-08-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 6.3k 1

機(jī)器學(xué)習(xí)中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法實(shí)踐詳細(xì)概述

通常情況下是為了消除量綱的影響。譬如一個(gè)百分制的變量與一個(gè)5分值的變量在一起怎么比較?只有通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,都把它們標(biāo)準(zhǔn)到同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)才具有可比性,一般標(biāo)...

2018-08-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

機(jī)器會(huì)意識(shí)有嗎?如何能讓人工智能機(jī)器擁有意識(shí)?

意識(shí),沒(méi)有一個(gè)客觀的科學(xué)定義,難以觀測(cè)認(rèn)定,但它是每個(gè)人都能主觀感受到的真實(shí)。當(dāng)你看到嫣紅的桃花輕搖,繽紛飛舞,聞到陣陣清香,清晰地感受身在桃林暖風(fēng)花雨...

2018-08-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí) 6.5k 0

消費(fèi)推動(dòng)AI,數(shù)據(jù)共享很重要

目前的人工智能極其依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量,而在如今十分注重隱私的時(shí)代,這就變成了一個(gè)敏感的話題,有87%的消費(fèi)者認(rèn)為隱私會(huì)成為主要問(wèn)題。今年歐洲的隱私法案更是...

2018-08-17 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.2k 0

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