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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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17道經(jīng)典考題,檢驗(yàn)?zāi)愕腜ython基本功
實(shí)際上,很多人選擇學(xué)習(xí) Python 的首要原因是其編程的優(yōu)美性,用它編碼和表達(dá)想法非常自然。此外,Python 的編寫使用方式有多種,數(shù)據(jù)科學(xué)、網(wǎng)頁開...
2023-07-31 標(biāo)簽:編程機(jī)器學(xué)習(xí)python 624 0
通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略進(jìn)行特征選擇
來源:DeepHubIMBA特征選擇是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務(wù)選擇好的特征,可以提高性能。如果我們處理的是高維數(shù)據(jù)...
2024-06-05 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 621 0
基于GlobalEye的機(jī)載預(yù)警和控制解決方案
為什么信息交換和連接如此重要?答案很簡單。這是因?yàn)榻裉斓奈C(jī)和沖突往往是作為多領(lǐng)域事件展開的。威脅也變得更快、協(xié)調(diào)得更好、更難檢測。正是在這種情況下,像...
2023-06-11 標(biāo)簽:通信系統(tǒng)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 620 0
FPGA和SoC對機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化方案解析
對于新的架構(gòu)和微體系架構(gòu),仍然有機(jī)會。ML工作負(fù)載正在迅速擴(kuò)展。OpenAI 5月份的一份報告顯示,用于最大AI/ML訓(xùn)練的計算能力每3.5個月就增加一...
如何實(shí)現(xiàn)嵌入式視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)
將一級的輸出傳遞給另一級且不構(gòu)成循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (FNN),而那些有反饋、內(nèi)含定向循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則被稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)。
2023-10-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可編程邏輯機(jī)器學(xué)習(xí) 618 0
人工智能之傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
線性回歸就是找到一條直線,使用數(shù)據(jù)點(diǎn)來尋找最佳擬合線。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量(x值)和數(shù)值結(jié)果(y值)。如公式,y=kx+b,y是...
2023-09-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 617 0
谷歌致力打造更全面的開源機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)
TensorFlow 數(shù)據(jù)集(TensorFlow DataSets)是一系列現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集,可用于 TensorFlow 或其他 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)...
2022-09-21 標(biāo)簽:谷歌開源機(jī)器學(xué)習(xí) 614 0
通過工業(yè)以太網(wǎng)連接加速向工業(yè)4.0的過渡
工業(yè)4.0的好處在于利用更多的數(shù)據(jù)來做出更好的決策。在整個自動化系統(tǒng)中及時訪問數(shù)據(jù)以及交付數(shù)據(jù)取決于連接網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)必須不斷發(fā)展以處理增加的數(shù)據(jù)量,制...
2023-02-01 標(biāo)簽:以太網(wǎng)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 610 0
基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的校準(zhǔn)優(yōu)化方案
基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的校準(zhǔn)優(yōu)化方案
2023-06-29 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí) 610 0
機(jī)器人所用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,DNNs)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的一種重要技術(shù),它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接和交互來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的...
2024-07-09 標(biāo)簽:機(jī)器人模型機(jī)器學(xué)習(xí) 605 0
嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用特性與軟件開發(fā)環(huán)境
作者:DigiKey Editor 在許多嵌入式系統(tǒng)中,必須采用嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)(Embedded Machine Learning)技術(shù),這是指將機(jī)器學(xué)...
2025-01-25 標(biāo)簽:嵌入式嵌入式系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 603 0
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少
機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型也被叫做假設(shè)(hypothesis, h),這個h就是我們透過現(xiàn)象想要尋找的“本質(zhì)”。
2019-07-08 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí) 599 0
“分析”是一個非常普通的術(shù)語,用于關(guān)聯(lián)和消化原始數(shù)據(jù)以產(chǎn)生更有用的結(jié)果。分析算法可以簡單到就像數(shù)據(jù)規(guī)約或?qū)σ贿B串傳感器讀數(shù)求平均值,也可以復(fù)雜到就像最錯...
2023-05-16 標(biāo)簽:傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 593 0
如何打通機(jī)器學(xué)習(xí)的三大玄關(guān)
隨著時下智能時代的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)已成為不少專業(yè)人士的“必備技能”。盡管如此,可它在實(shí)用性上仍然存在一些問題。因而設(shè)計師們采取了架構(gòu)精簡、壓縮、以及硬件加...
2023-08-03 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sram 592 0
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備指南:10種基礎(chǔ)特征工程方法的實(shí)戰(zhàn)教程
在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息是一個關(guān)鍵步驟。這個過程不僅有助于輔助決策,還能預(yù)測未來趨勢。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),特征工程技術(shù)顯得尤...
2024-11-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 590 0
使用Coventor SEMulator3D?創(chuàng)建可以預(yù)測寄生電容的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2023-07-06 標(biāo)簽:寄生電容機(jī)器學(xué)習(xí)泛林集團(tuán) 590 0
在快速發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,PyTorch 憑借其靈活性和全面的生態(tài)系統(tǒng),已成為模型開發(fā)的熱門框架。Arm 與 Meta 合作在 ExecuTorch 中...
2025-02-14 標(biāo)簽:ARMAI開發(fā)環(huán)境 589 0
該系統(tǒng)的智能在于其通過k-NN算法從這些角度進(jìn)行VPoA,該算法是一種監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
2022-12-07 標(biāo)簽:慣性傳感器傳感系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 589 0
機(jī)器學(xué)習(xí)這個主題已經(jīng)很普遍了,每個人都在談?wù)撍?,但很少有人能夠透徹地了解它。?dāng)前網(wǎng)絡(luò)上的一些機(jī)器學(xué)習(xí)文章晦澀難懂,理論性太強(qiáng),或者通篇云里霧里地介紹人工...
2023-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 582 0
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