machinelearning

机器学习初探：（一）机器学习绪论

数据科学、人工智能、机器学习、深度学习人工智能（ArtificialIntelligence,AI)机器学习（MachineLearning,ML)深度学习（DeepLearning，DL)数据科学（DataScience
黑洞拿铁·2022-06-07 07:27

人工神经网络 神经网络区别_人工神经网络概述

人工神经网络神经网络区别Artificialneuralnetworks(ANN)inmachinelearning(artificialintelligence)arecomplexcompoundsofalgorithmsthatworkinanorganizedmannertoextractlabelsorresultsforagivensetofdata.Itisbelievedthatt
weixin_26630173·2022-06-06 07:50

备忘--用于机器学习每个算法较好的博客记录

统计学基础点击打开链接机器学习(MachineLearning)&深入学习(DeepLearning)资料点击打开链接SVM点击打开链接点击打开链接点击打开链接逻辑回归点击打开链接点击打开链接adaboost
hahavslinb·2022-06-06 07:40

深度学习实现象棋_使用深度学习创建国际象棋人工智能

深度学习实现象棋WhenGaryKasparovwasdethronedbyIBM’sDeepBluechessalgorithm,thealgorithmdidnotuseMachineLearning
weixin_26704853·2022-06-04 07:00

机器学习基础-监督学习与无监督学习

机器学习基础-监督学习与无监督学习机器学习(MachineLearning)主要研究计算机系统对特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。
nuist__NJUPT·2022-06-03 22:35

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）。
、Lu·2022-06-03 07:23

自己一些思考 | 人工智能学硕 研究生阶段的学习规划

不断提高自己信息检索与利用，独立解决问题能力：学术搜索：谷歌学术、AMiner、PubMed、SemanticScholar、百度学术、SCI-Hub等arXiv、ThelatestinMachineLearning
叶庭云·2022-06-03 07:01

How do you know about Linear Algebra and Machine Learning

Linearalgebraisafieldofmathematicsthatcouldbecalledthemathematicsofdata.Itisundeniablyapillarofthefieldofmachinelearning
梦想家DBA·2022-06-02 13:28

Machine Learning With Go 第4章：回归

后面打算学一下相关的知识，译自：MachineLearningWithGo我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression)，我们可以将回归理解为一
charlieroro·2022-06-01 23:00

python神经网络分析案例_python神经网络实战

Logistic回归转自：简单多元线性回归(梯度下降算法与矩阵法)转自：人工神经网络(从原理到代码)Step01感知器梯度下降文章晴天哥2018-01-28742浏览量书籍:机器学习和图像处理实战PracticalMachineLearningandImageProcessing
weixin_39776344·2022-06-01 14:19

python-机器学习（课程记录一）

第一节课阅读文献《AFewUsefulThingstoKnowAboutMachineLearning》转自这篇【原题】AFewUsefulThingstoKnowAboutMachineLearning
哈哈哈哈士奇VIP·2022-06-01 14:13

人工智能、机器学习和深度学习之间的区别与联系（图文详解）

在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。
goto1997·2022-06-01 07:47

人工智能、机器学习和深度学习的区别?

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）
gb4215287·2022-06-01 07:17

人工智能和机器学习之间的区别

Inthisarticlewearegoingtoseethedifferencebetweentwoimportanttermsinemergingcomputerscience.Wearetalkingaboutmachinelearningandartificialintelligence.Someofyoumayfeelthatthesetwotermsaresimilar
culing2941·2022-06-01 07:45

一文读懂机器学习（转）

计算机科学家们在人工智能的技术核心－－机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）领域上已经取得重大的突破，机器被赋予强大的认知和预测能力。
wanttifa·2022-05-31 07:59

How to Understand Your Data With Descriptive Statistics

Youmustunderstandyourdatainordertogetthebestresults.Inthischapteryouwilldiscover7recipesthatyoucanuseinPythontobetterunderstandyourmachinelearningdata.Afterreadingthislessonyouwillknowhowto
梦想家DBA·2022-05-31 07:28

MLK | 一文理清 深度学习前馈神经网络

MLK，即MachineLearningKnowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳。
Pysamlam·2022-05-30 07:37

mlops的一些记录

MLOPSHiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems.google对MLOPS的介绍：MLOps：机器学习中的持续交付和自动化流水线mlops上也有不错的介绍
鱼与鱼·2022-05-29 10:00

【深度学习】3分钟入门

机器学习（MachineLearning，ML）是指从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法．机器学习是人工智能的一个重要分支，并逐渐成为推动人工智能发展的关键因素
SmartBrain·2022-05-29 07:35

How to Prepare Your Data For Machine Learning

Manymachinelearningalgorithmsmakeassumptionsaboutyourdata.Itisoftenaverygoodideatoprepareyourdatainsuchwaytobestexposethestructureoftheproblemtothemachinelearningalgorithmsthatyouintendtouse.Inthischa
梦想家DBA·2022-05-28 07:09

MIT | 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法 笔记系列 Lecture 3 Orthonormal Columns in Q Give Q‘Q=I

GilbertStrang&SarahHansen|Sprint201818.065:MatrixMethodsinDataAnalysis,SignalProcessing,andMachineLearning
R.X. NLOS·2022-05-27 07:38

深度学习实战案例：预测房价

公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter大家好，这里是机器学习杂货店MachineLearningGrocery~本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题：回归问题，它预测的是一个连续值而不是离散的标签
尤尔小屋的猫·2022-05-24 07:14

Tensorflow (5) Word2Vec

图解Word2vec-知乎（原文：TheIllustratedWord2vec–JayAlammar–Visualizingmachinelearningoneconceptatatime.）BERT_
light169·2022-05-23 07:58

机器学习32问

Machinelearning(ML)isthestudyofcomputeralgorithmsthatimproveautomaticallythroughexperience.机器学习研究能够从经验中自动提升自身性能的计算机算法
zqwlearning·2022-05-21 07:41

数据可视化及其重要性：Python

Datavisualizationisanimportantskilltopossessforanyonetryingtoextractandcommunicateinsightsfromdata.Inthefieldofmachinelearning
weixin_26713521·2022-05-20 17:51

《机器学习》二刷超详细笔记| 第二章 模型评估与选择

9月开学后上完了必修的《machinelearning》课程，并且自己编程实现了多种机器学习算法和论文复现后，才对机器学习有一点了解，现在再次翻阅西瓜书，很多知识点看到都豁然开朗。
振华OPPO·2022-05-20 17:44

fritz 使用手册_Fritz对象检测指南：使用机器学习在Android中构建宠物监控应用

Fritz对象检测指南：使用机器学习在Android中构建宠物监控应用(AguidetoObjectDetectionwithFritz:BuildapetmonitoringappinAndroidwithmachinelearning
cumi7754·2022-05-20 07:36

基于LSTM的时空序列预测任务文章总结

ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproa
时间序列预测_涛·2022-05-20 07:27

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业二 课后习题解答

今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(MachineLearningFoundations)-作业二的习题解答。
Mac Jiang·2022-05-19 07:53

機器學習基石 机器学习基石 （Machine Learining Foundations） 作业2 Q16-18 C++实现

大家好，我是MacJiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石（MachineLearningFoundations）-作业2Q16-18的C++实现。
Mac Jiang·2022-05-19 07:52

游戏个性化数值因果推断的应用实践

目录一、背景二、常见模型介绍2.1Meta-learner2.2Doublemachinelearning2.3GeneralizedRandomForests三、评估方式3.1Upliftbins3.2Qinicurve
·2022-05-18 12:19

python :高效率执行模型 ONNX基础使用笔记：神经网络导出与部署

ONNXhttps://onnx.ai/GitHub：Openstandardformachinelearninginteroperability官方文档概述支持的算子导出模型(安装pytorch的环境可直接运行一下代码
FakeOccupational·2022-05-17 07:56

MachineLearning 10. 癌症诊断机器学习之神经网络（Neural Network)

点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你99篇原创内容公众号通过乳腺癌是数据我们利用不同的机器学习算法，不断的解开机器学习的神秘面纱，使得这种AI技术能够让医学更加适用，不再是一件神秘的算法，而已都能接受的方法而已！这期就来说说神经网络建模对乳腺癌的诊断效果！！前言高中生物基本忘记得差不
桓峰基因·2022-05-15 07:58

amazon白皮书学习 II

整理花了很多时间，CCP不需要知道这么多，还是刷题吧，至于题目嘛～～MachineLearning…42AmazonSageMaker是一项完全托管的服务，可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习
tanyyinyu·2022-05-14 07:13

解读：机器学习预测收益模型应该采取哪种度量指标

写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于ExpertSystemswithApplications的一篇文章《Machinelearningmodelspredictingreturns:Whymostpopularperformancemetricsaremisleadingandproposalforanefficientmetric
敲代码的quant·2022-05-13 17:05

多模态学习综述及最新方向

Paper:MultimodalMachineLearning:ASurveyandTaxonomy人类通过多种感觉器官接触世界，例如眼睛、耳朵、触觉。
人工智能与算法学习·2022-05-13 07:05

python 作物识别_Python-OpenCV —— 物体识别（TrainCascadeClassification）

在上次教程Python-OpenCV——MachineLearning讲述了如何建立模型，进行训练，然后利用模型对新获得的照片进行预测并给出预测值，本期教程针对某个特定的物体进行检测，将其标记出来，分为
weixin_39796152·2022-05-13 07:03

ai人工智能使用的软件_MachineRay：使用AI创造抽象艺术

ai人工智能使用的软件Forthepastthreemonths,IhavebeenexploringthelatesttechniquesinArtificialIntelligence(AI)andMachineLearning
weixin_26632369·2022-05-13 07:29

阅读笔记2： 深度学习可解释性学习：不要做事后解释

选择可解释性高的机器学习模型，而不是解释决策风险高的黑匣子模型（原论文名：StopExplainingBlackBoxMachineLearningModelsforHighStakesDecisionsanduseInterpretableModelsInstead
再给一碗吧·2022-05-13 07:44

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（9）：无监督学习技术

·Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition,byAurélienGéron(O’Reilly).Copyright2019AurélienGéron
新四石路打卤面·2022-05-13 07:33

FedAvg联邦学习FedProx异质网络优化实验总结

目录前言I.FedAvgII.FedProxIII.实验IV.总结前言题目：FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworks会议：ConferenceonMachineLearningandSystems2020
·2022-05-11 15:05

COMP30027 谈论

SchoolofComputingandInformationSystemsTheUniversityofMelbourneCOMP30027,MachineLearning,2021Project2:
·2022-05-11 09:32

图像分类任务中的tricks总结

本文转载来自机器学习小王子（ID：MachineLearningLab），原文链接图像分类任务中的tricks总结。计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。
xiaomu_347·2022-05-11 07:17

AI-理论-花书浅笔-D1引言

4Q&A5code6参考1知识点一些定义历史趋势2具体内容2.1一些定义人工智能artificialintelligenceAI深度学习deeplearning知识库knowledgebase机器学习machinelearning
yxyibb·2022-05-11 07:30

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md机器学习(MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter1)
wer0735·2022-05-10 08:24

深度学习模型试跑(十三):stylegan3

吴恩达也说过，scaledrivesmachinelearningprogress，也是对在深度学习领域
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2022-05-09 17:34

MachineLearning 6. 肿瘤诊断机器学习之分类树（Classification Tree）

前言树方法精髓就是划分特征，从第一次分裂开始就要考虑如何最大程度改善RSS，然后持续进行“树权”分裂，直到树结束。后面的划分并不作用于全数据集，而仅作用于上次划分时落到这个分支之下的那部分数据。这个自顶向下的过程被称为“递归划分”。这个过程是贪婪的，贪婪的含义是指算法在每次分裂中都追求最大程度减少RSS，而不管以后的划分中表现如何。这样做可能会生成一个带有无效分支的树，尽管偏差很小，但是方差很大。
90066456ace6·2022-05-09 15:17

吴恩达机器学习笔记02—什么是机器学习

（软广告）1机器学习的定义：机器学习领域的创始人ArthurSamuel（亚瑟·塞缪尔）早在1959年就给机器学习（MachineLearning，ML）下了定义：机器学习是这样的一个研究领域，它
讲编程的高老师·2022-05-09 07:47

使用Flask进行机器学习模型部署

Inthisarticle,wearegoingtodiscussmajorlymachinelearningmodeldeploymentusingflaskAPIbutthecodeformodelbuildinganddeploymentusingflaskAPIwillbeavailableinmyGitHubrepositorysothatyoucanalsotrythisinyouro
weixin_26752765·2022-05-09 07:09

自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
Janvn·2022-05-09 07:38
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