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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(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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一文快速了解機器學(xué)習(xí)任務(wù)中的重要成分和結(jié)構(gòu)
很顯然，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集足夠大的時候，經(jīng)驗風(fēng)險最小化這一策略能夠保證很好的學(xué)習(xí)效果——這也就是我們當(dāng)代深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得很多方面的成功的一個重要原因。專業(yè)的說...
2018-06-22 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.8k 0
人臉檢測算法的原理簡單來說是一個“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個圖像范圍內(nèi)掃描，再逐個判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟...
2018-06-21 標(biāo)簽：人臉識別機器學(xué)習(xí) 5.5k 0
Inception V2/V3/V4的發(fā)展歷程以及它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和亮點
在機器學(xué)習(xí)中，我們通常會做一種假設(shè)：訓(xùn)練樣本獨立同分布(iid)且訓(xùn)練樣本與測試樣本分布一致，如果真實數(shù)據(jù)符合這個假設(shè)則模型效果可能會不錯，反之亦然，這...
2018-06-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 3.0萬 0
Excel本身就能編寫大量基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)算法
作為一名數(shù)據(jù)工作者，這年頭“熟悉機器學(xué)習(xí)算法”遠比“精通Excel”在求職市場上要搶手得多，但前者的“熟悉”究竟是熟悉到什么程度呢？Excel本身就能編...
2018-06-21 標(biāo)簽：Excel機器學(xué)習(xí) 6.9k 1
谷歌表示，搶占式GPU（Preemptible GPUs）非常適合短期、容錯和批處理工作負(fù)載，比如機器學(xué)習(xí)（ML）和高性能計算（HPC）的客戶。使用搶占...
2018-06-20 標(biāo)簽：谷歌GPU機器學(xué)習(xí) 4.4k 0
數(shù)據(jù)處理中最強有力也最流行的工具之一：Pandas！
Pandas 是一個低學(xué)習(xí)成本高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。拋開大熊貓憨態(tài)可掬的樣子不說，「Pandas」這個名字來源于術(shù)語「panel data」，...
2018-06-20 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)科學(xué) 4.8k 0
Juergen Gall團隊展示他們的預(yù)測未來系統(tǒng)
在他們的實驗中，Gall和他的團隊使用數(shù)小時的視頻數(shù)據(jù)來演示不同的烹飪動作（例如煎雞蛋、拌沙拉等），并僅向軟件展示其中的一部分動作。軟件根據(jù)“已經(jīng)學(xué)到的...
2018-06-19 標(biāo)簽：機器人計算機視覺機器學(xué)習(xí) 4.2k 0
增強機器學(xué)習(xí)能力的“左膀右臂”的GPU、FPGA芯片
FPGA是幫助公司和研究人員解決問題的芯片。FPGA是一種集成電路，可以編程為多種用途。它有一系列“可編程邏輯塊”和一種編程塊和塊之間關(guān)系的方法。它是一...
2018-06-19 標(biāo)簽：FPGA機器人機器學(xué)習(xí) 4k 0
機器學(xué)習(xí)實用指南——準(zhǔn)確率與召回率
受試者工作特征（ROC）曲線是另一個二分類器常用的工具。它非常類似與準(zhǔn)確率/召回率曲線，但不是畫出準(zhǔn)確率對召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true...
2018-06-19 標(biāo)簽：閾值分類器機器學(xué)習(xí) 2.2萬 0
BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡稱 BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。...
2018-06-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)BP算法 4.5萬 0
分析混淆矩陣通常可以給你提供深刻的見解去改善你的分類器。回顧這幅圖，看樣子你應(yīng)該努力改善分類器在數(shù)字 8 和數(shù)字 9 上的表現(xiàn)，和糾正 3/5 的混淆。...
2018-06-19 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集TensorFlow 8.7k 0
拿到數(shù)據(jù)后我們可以很清楚的看到郵件的內(nèi)容，但并不是所有的內(nèi)容都是我們需要的，在這里我們僅提取了郵件中的中文來作為訓(xùn)練語料。如果仔細(xì)觀察的話，會發(fā)現(xiàn)不是所...
2018-06-19 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 5k 0
Facebook的研究可能會改變這一切,將閉眼替換為睜開的眼睛
在測試中，人們錯誤地將虛假的睜眼照片誤認(rèn)為是真實的照片，或者說他們不能確定哪些是真實的，認(rèn)為這樣的被測試者超過了50%。除非觀看者知道一張照片被篡改，否...
2018-06-19 標(biāo)簽：圖像Facebook機器學(xué)習(xí) 3.3k 0
人工智能大師西蒙曾說過：“學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本身能力的增強或者改進，使得系統(tǒng)在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類似任務(wù)時，會比現(xiàn)在做得更好或效率更高。”
2018-06-19 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí) 4.7k 0
討論深度學(xué)習(xí)的不同方式，讓你了解客戶的聲音
本體和詞匯是這些方法的基石。他們定義了特定行業(yè)或企業(yè)的詞匯。然而，關(guān)鍵字提供了有限的洞察力，不能涵蓋諸如“如果房間更大，我將給酒店評為5星級”之類的復(fù)雜...
2018-06-15 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)自然語言 3.6k 0
分享自己用于搞定數(shù)據(jù)處理和機器學(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)處理機器學(xué)習(xí)Python 3.5k 0
研究人員開發(fā)的是一種機器學(xué)習(xí)算法，可以將2D足球片段轉(zhuǎn)換成3D重建，觀眾可以使用微軟的HoloLens等增強現(xiàn)實頭盔觀看。
2018-06-15 標(biāo)簽：AR機器學(xué)習(xí) 4.8k 0
對抗輸入（Adversarial inputs）：這是經(jīng)過精心設(shè)計過的輸入，其目的就是為了迷惑分類器以逃過檢測。對抗輸入包括逃避殺毒軟件的惡意文件以及躲...
2018-06-14 標(biāo)簽：AI機器學(xué)習(xí) 6.4k 0
還在為找不到機器學(xué)習(xí)的API而煩惱嗎？本篇文章將介紹一個包含50+關(guān)于人臉和圖像識別，文本分析，NLP，情感分析，語言翻譯，機器學(xué)習(xí)和預(yù)測的API列表，...
2018-06-13 標(biāo)簽：圖像識別機器學(xué)習(xí)NLP 5.3k 0
機器學(xué)習(xí)經(jīng)典損失函數(shù)比較
所有的機器學(xué)習(xí)算法都或多或少的依賴于對目標(biāo)函數(shù)最大化或者最小化的過程。我們常常將最小化的函數(shù)稱為損失函數(shù)，它主要用于衡量模型的預(yù)測能力。
2018-06-13 標(biāo)簽：函數(shù)機器學(xué)習(xí) 9.5k 0
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