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機器學習

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機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。

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機器學習技術

機器學習可以用來預測多維化學空間中合成反應的性能

Science在線發(fā)表了普林斯頓大學Abigail G． Doyle、Merck Sharp ＆ Dohme公司Spencer D． Dreher（共同...

2018-04-29 標簽：人工智能機器學習 5.9k 0

對抗樣本是如何在不同的媒介上發(fā)揮作用的,為什么保護系統(tǒng)很難對抗它們?

我們發(fā)現(xiàn)，對抗性訓練和防御性精煉都意外地執(zhí)行了一種梯度掩碼。這兩種算法都沒有明確地被設計來執(zhí)行梯度掩碼，但是當算法被訓練來保護自己并且沒有給出具體的指令...

2018-04-16 標簽：人工智能機器學習 8.2k 0

幾十個令人驚訝的“機器進化”趣聞其中幾則典型案例分享

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2018-04-16 標簽：機器人機器學習 7.9k 0

總結Tensorflow純干貨學習資源，分為教程、視頻和項目三大板塊

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2018-04-16 標簽：機器學習 Tensorflow 1.2萬 0

強化學習究竟是什么？它與機器學習技術有什么聯(lián)系？

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2018-04-15 標簽：機器學習強化學習 1.5萬 0

在時間、容量和復雜性方面對汽車行業(yè)的基本重組進行預測

汽車銷量還會持續(xù)上升：盡管保有量下降，但汽車銷量將明顯增加。傳統(tǒng)車輛將長時間滯留在保有量中。而相比之下，自動性，尤其是共享自動性車輛將會頻繁變革，導致銷...

2018-04-12 標簽：汽車行業(yè)人工智能機器學習 6.5k 0

機器學習筆記:冗余的數(shù)據(jù)對特征量進行降維

分別基于上述兩種目標的具體推導過程參見周志華老師的《機器學習》P230。從方差的角度推導參見李宏毅老師《機器學習》課程Unsupervised Lear...

2018-04-30 標簽：算法機器學習 1.3萬 0

機器學習的可解釋性為何如此重要？

而對于自底向上的模式，將商業(yè)模型中的一部分委派給機器學習，甚至從機器學習中得到全新的商業(yè)想法。自底向上的數(shù)據(jù)科學一般與手工勞作的自動化過程相關。例如制造...

2018-04-11 標簽：機器學習深度學習 1.5萬 0

Airbnb內(nèi)部的AI工具，從圖紙到代碼一步到位

我從一篇pix2code論文和另一個應用這種方法的相關項目中獲得靈感，決定把我的任務按照圖像標注方式來實現(xiàn)，把繪制的網(wǎng)站線框圖作為輸入圖像，并將其相應的...

2018-04-11 標簽：AI HTML 機器學習 6.8k 0

對比深度學習和經(jīng)典機器學習，分別介紹這兩種技術的優(yōu)缺點

在小數(shù)據(jù)上能更好地工作：為了實現(xiàn)高性能，深度學習需要非常大的數(shù)據(jù)集。之前提到的預訓練的網(wǎng)絡在120萬張圖像上進行了訓練。對于許多應用來說，這樣大的數(shù)據(jù)集...

2018-04-10 標簽：機器學習深度學習 2.7萬 0

深度探究機器學習與圖像融合的技術基于TOF硬件平臺的技術應用

立足當下，面向未來。青識智能深度探究機器學習與圖像融合的技術基于TOF硬件平臺的技術應用（創(chuàng)新性開發(fā)多TOF矩陣產(chǎn)品，在傳統(tǒng)TOF基礎上增加機器學習算法...

2018-04-29 標簽：機器學習 tof 面部識別技術 5.6k 0

關于互聯(lián)網(wǎng)類腦智能巨系統(tǒng),騰訊在人工智能領域的進展

從互聯(lián)網(wǎng)類腦智能巨系統(tǒng)的發(fā)展角度看，騰訊占據(jù)了互聯(lián)網(wǎng)大腦中一個非常優(yōu)勢的位置：互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡的構建。我們知道大腦中神經(jīng)元和神經(jīng)元網(wǎng)絡是最重要的基礎架構...

2018-04-10 標簽：互聯(lián)網(wǎng)騰訊機器學習 5.8k 0

關于機器學習這九大誤區(qū)是那幾個你知道嗎？

機器學習和人工智能常常被作為同義詞使用，然而盡管機器學習已經(jīng)成功由實驗室走入現(xiàn)實世界，但人工智能的覆蓋領域更為廣闊，如計算機視覺、機器人技術、自然語言處...

2018-04-08 標簽：人工智能機器學習 5.2k 0

人工智能對計量經(jīng)濟學的影響及應用

在理論層面，經(jīng)濟學對決策問題的探討與人工智能所研究的問題有很多不謀而合之處，這決定了兩門學科在研究上存在著很多交叉之處。

2018-04-08 標簽：人工智能機器學習 1.4萬 0

K-means算法原理理論+opencv實現(xiàn)

這個函數(shù)是對矩陣mat填充隨機數(shù)，隨機數(shù)的產(chǎn)生方式有參數(shù)2來決定，如果為參數(shù)2的類型為RNG::UNIFORM，則表示產(chǎn)生均一分布的隨機數(shù)，如果為RNG...

2018-04-08 標簽：機器學習 K-means 6.7k 0

根據(jù)關鍵詞了解機器學習的趨勢窺探

去年4月，特斯拉AI總監(jiān)Andrej Karpathy發(fā)表了一篇文章，揭示了機器學習論文總數(shù)、深度學習框架、CNN模型、優(yōu)化算法及研究人員的發(fā)展趨勢。幾...

2018-04-02 標簽：機器學習深度學習 4.4k 0

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Deep Voice是百度AI研究院一個由深度神經(jīng)網(wǎng)絡構建的高質(zhì)量語音轉(zhuǎn)（TTS ）系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提高的模擬的時間，百度還優(yōu)化了它出錯的概率。甚至還在...

2018-04-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1.6萬 0

關于支持向量機(SVMs)

支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監(jiān)督式機器學習算法

2018-04-02 標簽：向量機機器學習 4.7k 0

機器學習-8. 支持向量機(SVMs)概述和計算

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2018-04-02 標簽：向量機支持向量機機器學習 5.9k 0

構建機器學習管道和使用Apache Spark時的一些經(jīng)驗

如果你完全不懂scala但又想用Spark Mllib，你可能得向scala妥協(xié)。這不是理想的解決方案，但卻是實際的解決方案。讓它運作，然后把它變得更好...

2018-03-31 標簽：CPU 機器學習 Apache 5.7k 0

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過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簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學上的原子論想法何其相似！
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