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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
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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如果你是一個數(shù)據(jù)科學(xué)的求職者，那么你一定想知道在你的簡歷上應(yīng)該寫些什么技能會有更大的概率接到面試。如果你想進(jìn)入這個領(lǐng)域，你可能已經(jīng)多次想要知道哪些技術(shù)可...
2018-12-15 標(biāo)簽：SQL機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.6k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)輔助優(yōu)化在天線與陣列設(shè)計(jì)的應(yīng)用
近年來，隨著無線移動通信和雷達(dá)等無線電系統(tǒng)快速發(fā)展，天線與陣列的設(shè)計(jì)已經(jīng)逐漸成為無線電系統(tǒng)設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵且復(fù)雜的任務(wù)之一。傳統(tǒng)上，天線與陣列設(shè)計(jì)非常依賴工...
2022-07-27 標(biāo)簽：天線無線通信機(jī)器學(xué)習(xí) 3.6k 0
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要應(yīng)用在哪些領(lǐng)域呢
工業(yè)部門已成為物聯(lián)網(wǎng)的頂級應(yīng)用領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)與自動化和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過降低運(yùn)營成本和提高生產(chǎn)力來幫助組織保持競爭力。工業(yè)的可穿戴設(shè)備和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)越來越多...
2023-08-09 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)智慧城市 3.5k 0
這些年來，我們的數(shù)據(jù)科學(xué)究竟發(fā)生了什么變化？
那么logistic回歸受歡迎的原因是什么？一個跡象表明，Kaggle上的分類問題遠(yuǎn)多于回歸問題，其中一個代表是這些年來最受歡迎的泰坦尼克號生存預(yù)測競賽...
2018-08-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.5k 0
金融機(jī)構(gòu)使用案例分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法——聚類clustering
在本文中，我們將討論一個金融機(jī)構(gòu)的實(shí)際使用案例，該案例使用-聚類clustering（一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法）來為其客戶群定制其產(chǎn)品。
2020-10-12 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0
什么是“可解釋的人工智能”(XAI)？面向異常檢測的“可解釋人工智能”（XAI）有哪些案例？
異常檢測是識別某種事物偏離正常和預(yù)期情形的過程。 如果能夠及早檢測出異常狀況，則可以采取相關(guān)糾正措施，避免引發(fā)嚴(yán)重后果。兒時的我們玩過誰能在一幅精心編排...
scikit-learn的操作流程幾一體化實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢
`encoding = None`:編碼方式。當(dāng)前文本文件的編碼方式一般為“utf-8”，如果不指明編碼方式（encoding=None），那么文件內(nèi)容...
2017-12-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化算法實(shí)現(xiàn) 3.5k 0
Plethora IIOT機(jī)器學(xué)習(xí)算法和解決方案的介紹
Plethora IIOT機(jī)器學(xué)習(xí)算法和解決方案可同時處理數(shù)萬個傳感器數(shù)據(jù)點(diǎn)，以產(chǎn)生智能實(shí)時反饋，如數(shù)控機(jī)床的預(yù)測性維護(hù)。
2018-11-26 標(biāo)簽：賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí)iiot 3.5k 0
Etxe-Tar Group將傳感器融合，實(shí)時控制分析與安全通信和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，推進(jìn)系統(tǒng)故障的確定，以確保沒有意外系統(tǒng)停機(jī).Xilinx是提供實(shí)時...
2018-11-26 標(biāo)簽：通信賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 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) （ML） 和人工智能 （AI） 技術(shù)（通常稱為 AI）是現(xiàn)代投資最多的領(lǐng)域之一。預(yù)計(jì)在短短幾年內(nèi)，人工智能技術(shù)和功能將被集成到大量的邊緣設(shè)備和...
2023-09-29 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3.5k 0
分享自己用于搞定數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境
如果你想要針對每個環(huán)境獨(dú)立控制對各類 pip 包的管理，那么這就是一款絕佳的工具比如，你可以為 Web 開發(fā)創(chuàng)建獨(dú)立的環(huán)境，定義所需的依賴庫，然后為數(shù)據(jù)...
2018-06-15 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.5k 0
要分享您的發(fā)現(xiàn)，可以使用右下角的書簽面板并將當(dāng)前狀態(tài)（包括任何投影的計(jì)算坐標(biāo)）保存為小文件。接著可以將 Projector 指向一個包含一個或多個這些文...
2018-12-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 3.5k 0
組織可以對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用分析來描述、預(yù)測和改進(jìn)業(yè)務(wù)性能。具體來說，區(qū)域內(nèi)分析包括預(yù)測分析、規(guī)范的分析，企業(yè)決策管理、描述性分析、認(rèn)知分析，大數(shù)據(jù)分析，零售...
2019-03-29 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.5k 0
移動機(jī)器人想要“穿梭自如”，還需強(qiáng)大的算法支持
啟發(fā)式搜索算法，是在狀態(tài)空間中的搜索對每一個搜索的位置進(jìn)行評估，得到最好的位置，再從這個位置進(jìn)行搜索直到目標(biāo)，我們稱這個過程為最優(yōu)（best-first...
2018-12-13 標(biāo)簽：算法移動機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)——CNN如何進(jìn)行圖像分類
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層輸出的特征圖.上的像素點(diǎn)在輸入圖片.上映射的區(qū)域大小。換句話說，感...
2023-04-13 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.5k 0
本文對機(jī)器學(xué)習(xí)的一些基本概念給出了簡要的介紹，并對不同任務(wù)中使用不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法給出一點(diǎn)建議。
2019-01-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0
科學(xué)家的主要作用是從數(shù)據(jù)中提取基礎(chǔ)知識。材料科學(xué)中機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過自動識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來獲得科學(xué)知識的深入理解，從而加速基礎(chǔ)科學(xué)研究。但如何自...
2019-07-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 3.5k 0
1、特征工程與意義 特征就是從數(shù)據(jù)中抽取出來的對結(jié)果預(yù)測有用的信息。 特征工程是使用專業(yè)知識背景知識和技巧處理數(shù)據(jù)，是得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的...
2020-10-08 標(biāo)簽：嵌入式算法數(shù)據(jù)處理 3.5k 0
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