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機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)

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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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人工智能發(fā)展前景無限,政策助力人工智能發(fā)展

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智能物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用需要低功耗處理

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這兩種方法的目標不同,盡管使用的方法類似。機器學(xué)習(xí)算法的評估使用測試集來驗證其準確性。統(tǒng)計模型可以使用置信區(qū)間,顯著性檢驗和其他檢驗對回歸參數(shù)進行分析,...

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這個損失函數(shù)是合理的,因為當 $t$ 接近 0 時,$-log(t)$ 變得非常大,所以如果模型估計一個正例概率接近于 0,那么損失函數(shù)將會很大,同時如...

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Python自然語言用金庸的武俠小說做分析和處理

作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)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》

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TensorFlow 2.0中關(guān)于Keras的一些新功能和重大變化

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機器學(xué)習(xí)基本過程

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淺析大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用

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