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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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有人認為,用低精度訓練機器學習模型會限制訓練的精度,事實真的如此嗎?本文中,斯坦福大學的DAWN人工智能研究
2018-03-29 標簽:機器學習 7714 0
目前關注深度學習市場的的芯片廠商有哪些呢?英偉達、谷歌、微軟、IBM、寒武紀、地平線、中星微、英特爾等。其中英偉達進入市場較早,Intel 2016年以...
在過去的兩年里,亞倫·鮑威爾一直在推動一項數字轉型議程,他是NHS(英國國家醫療服務)血液和移植領域首席數字官。鮑威爾說,目前在他的組織中正在進行一些有...
基于深度學習的圖像塊型超分辨重建的經典論文進行關鍵技術點分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建網絡目標在于直接最小化高清原圖與超分辨重建圖像之間的差異,使得超分辨重建圖像逐步逼近原圖的清晰效果。但Per...
作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結合在一起,做了一次自然語言分析,語料是 金庸的武俠小說《倚天屠龍記》
三種回歸算法及其優缺點,將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中,單變量線性回歸的任務是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關系;而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關系。
了解這些基本分析技術將為為項目的開發和數據的理解帶來更多的益處
正如Josh Wills所言:“數據科學家比程序員擅長統計學,比統計學家擅長編程。” 很多軟件工程師想轉型數據科學家,但他們盲目地使用 TensorFl...
綜上所述,盡管我們通過簡單的初始架構和直觀的突變來最小化處理研究人員的參與,但大量專家知識進入了構建這些架構的構建塊之中。其中一些包括重要的發明,如卷積...
一種特征,擁有一組離散的可能值。以某個名為 house style 的分類特征為例,該特征擁有一組離散的可能值(共三個),即 Tudor, ranch,...
機器學習使用的每一個算法都基于特定的任務進行優化,無法覆蓋真實情況下每一個細微的差別。理解算法的能力和局限將會幫助你把握住用戶體驗中存在的差距,并且通過...
2018-03-16 標簽:機器學習 5793 0
目前大多數的機器學習是在處理器上完成的,大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優化,甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成,但事實上無論是運行機器...
Pandas是一個Python庫,提供了大量數據分析的方法。數據科學家經常和表格形式的數據(比如.csv、.tsv、.xlsx)打交道。Pandas可以...
實際應用中的分類問題往往不像教科書上人造的例子那樣齊整,類別往往存在某種程度上的失衡。Towards Data Science博主Devin Soni簡...
2018-03-05 標簽:機器學習 2602 0
真正的數據愛好者有很多需要閱讀的內容:大數據,機器學習,數據科學,數據挖掘等。除了這些技術領域,還有一些特定的技術和語言需要你繼續研究:Hadoop,S...
Hadoop在2006年開始成為雅虎項目,隨后成為頂級的Apache開源項目。它是一種通用的分布式處理形式,具有多個組件: HDFS(分布式文件系統)...
已經沒有什么技術能比AI和機器學習更熱。當下,一些企業正在利用這些技術模仿人類的思考方式,以吸引顧客和支撐商業運營。這一趨勢在未來幾年會得到更多的關注,...
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