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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(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)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

將從目標(biāo)和問(wèn)題的角度去討論每種誤差度量的有效性

對(duì)于前面的例子，我們將看到案例1和案例2得到的RMSE結(jié)果與R2是類似的。在這種情況下，校正R2要比RMSE更好，因?yàn)樗粚?duì)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較。而且...

2018-05-15 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器翻譯度量 4.2k 0

KL散度在各領(lǐng)域不同的使用情況

近日，CMU的助理教授Simon DeDeo就在推特上表示：“用到KL散度的領(lǐng)域十分廣泛，包括心理學(xué)、認(rèn)知學(xué)（epistemic）、熱力學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算...

2018-05-14 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 2.8萬(wàn) 0

自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的誤區(qū)和陷阱

Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python-http://scikit-learn.org/sta...

2018-05-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.6k 0

AI的價(jià)值究竟何在？誰(shuí)擁有最棒的AI芯片和硬件？

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)即將成為社會(huì)生活中不可割裂的一環(huán)。既然說(shuō)AI淘金狂潮來(lái)襲，那么我們不禁會(huì)問(wèn)，誰(shuí)最后能真正找到金子呢？是最勇敢的極少數(shù)人？還是每個(gè)人都能分得...

2018-05-14 標(biāo)簽：AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 7k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單的編碼規(guī)范

整體使用英文書寫方式來(lái)使用空格，即僅在逗號(hào)、分號(hào)后面添加1個(gè)空格，其他任何符號(hào)如圓括號(hào)、方括號(hào)、花括號(hào)等都不用空格把符號(hào)與字符分開，寫在一起表示一個(gè)整體...

2018-05-14 標(biāo)簽：編碼機(jī)器學(xué)習(xí)Python 4k 0

利用以下八個(gè)開源AI技術(shù)，你的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目可提升到新水平

人工智能（AI）技術(shù)正迅速改變我們生活中幾乎每一個(gè)領(lǐng)域。從我們?nèi)绾谓涣鞯?，用于交通的手段，我們似乎越?lái)越沉迷于人工智能。由于AI快速發(fā)展，大量的人才和資...

2018-05-16 標(biāo)簽：ai 機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0

避免這些常見的誤解，了解機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)和不能實(shí)現(xiàn)的機(jī)制

機(jī)器學(xué)習(xí)被證明是非常有用的，人們很容易假設(shè)它可以解決所有問(wèn)題并適用于所有情況。和其它工具一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)在特定領(lǐng)域也很有用，特別是對(duì)于一直困擾著你，但你永...

2018-05-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0

機(jī)器學(xué)習(xí):你應(yīng)該知道多少

器學(xué)習(xí)是一種非常有前景的技術(shù)，它的能力是飛躍性的提升，在不久的將來(lái)會(huì)實(shí)實(shí)在在、潛移默化地影響我們每個(gè)人和每個(gè)領(lǐng)域。正因如此，有幾件事我認(rèn)為每個(gè)人都應(yīng)該了解。

2018-05-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0

什么是遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方法與工具分析

人工智能競(jìng)爭(zhēng)，從算法模型的研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動(dòng)的，而監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...

2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯

學(xué)習(xí)過(guò)概率的人一定知道貝葉斯定理，在信息領(lǐng)域內(nèi)有著無(wú)與倫比的地位。貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來(lái)解決分類和回歸問(wèn)題。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)中...

2018-05-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)三大類之回歸模型（RM）

回歸不是單一的有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，而是許多技術(shù)所屬的整個(gè)類別?；貧w的目的是預(yù)測(cè)數(shù)值型的目標(biāo)值，如預(yù)測(cè)商品價(jià)格、未來(lái)幾天的PM2．5等。最直接的辦法是依據(jù)輸入...

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。前言：人...

2018-06-18 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 5.9k 0

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)之受限玻爾茲曼機(jī)（RBM）算法

受限玻爾茲曼機(jī)RBM在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一直有重要應(yīng)用，它是一種可用隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解釋的概率圖模型，由Smolensky在1986年在玻爾茲曼機(jī)BM的基礎(chǔ)上提...

2018-05-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5.1k 0

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)之K近鄰算法（KNN）

K近鄰KNN（k－Nearest Neighbor）算法，也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法...

2018-05-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)問(wèn)題總結(jié)

在普通的全連接網(wǎng)絡(luò)或CNN中，每層神經(jīng)元的信號(hào)只能向上一層傳播，樣本的處理在各個(gè)時(shí)刻獨(dú)立，因此又被成為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-forward+Neura...

2018-05-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 7.1k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中的代價(jià)函數(shù)與交叉熵

如果有人告訴我們一個(gè)相當(dāng)不可能的事件發(fā)生了，我們收到的信息要多于我們被告知某個(gè)很可能發(fā)?的事件發(fā)?時(shí)收到的信息。如果我們知道某件事情?定會(huì)發(fā)?，那么我們...

2018-05-09 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)交叉熵 4.4k 0

微軟堅(jiān)持投注于用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型

會(huì)議室使用的是360度相機(jī)和麥克風(fēng)陣列，可以檢測(cè)會(huì)議室中的任何人說(shuō)話。攝像頭能夠把各個(gè)畫面拼成一個(gè)全景畫面，還可以進(jìn)行人臉識(shí)別，以確保參會(huì)者的身份，此外...

2018-05-09 標(biāo)簽：微軟語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2k 0

企業(yè)應(yīng)該為AI的應(yīng)用做好這些準(zhǔn)備

并非每一個(gè)問(wèn)題都可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決，也并不是每個(gè)企業(yè)都為AI的應(yīng)用做好了準(zhǔn)備。比如，企業(yè)要確定具體的應(yīng)用場(chǎng)景、是否有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、要建立預(yù)測(cè)模...

2018-05-17 標(biāo)簽：ai 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0

領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，深度學(xué)習(xí)將如何改變醫(yī)療成像領(lǐng)域？

在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，疾病的準(zhǔn)確診斷或評(píng)估取決于圖像采集和圖像解譯。近年來(lái)，隨著技術(shù)的發(fā)展，設(shè)備能以更快地速率和更強(qiáng)大的分辨率來(lái)收集數(shù)據(jù)，這大大提高了圖像采集...

2018-05-10 標(biāo)簽：gpu 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0

外星人離我們已不再遙遠(yuǎn)

在已經(jīng)擁有機(jī)器人學(xué)習(xí)與云計(jì)算技術(shù)的今天，我們可以借助先進(jìn)技術(shù)尋找外星人了嗎？答案是：肯定的。

2018-05-17 標(biāo)簽：云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD

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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
重力傳感器

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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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半導(dǎo)體工藝

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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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半導(dǎo)體制冷片

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聲紋識(shí)別

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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
緩沖電路

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識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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VCM

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