機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪？看完就知道了

如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。

2017-11-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.5萬(wàn) 0

一個(gè)優(yōu)秀的算法工程師必須具備哪些素質(zhì)？

上面的表給出了各種典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法所用到的數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)。我們之前已經(jīng)總結(jié)過(guò)，理解絕大多數(shù)算法和理論，有微積分/高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論，最優(yōu)化方法的知...

2018-08-09 標(biāo)簽：人工智能函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.4萬(wàn) 0

什么是支持向量機(jī) 什么是支持向量

支持向量機(jī)，英文為Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SV機(jī)（論文中一般簡(jiǎn)稱SVM）。它是一 種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以...

2020-01-28 標(biāo)簽：支持向量機(jī)計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2萬(wàn) 0

不同種類的損失函數(shù)以及它們的作用

一旦違背了這條假設(shè)，那么線性回歸模型就不成立。但是我們也不能因此就認(rèn)為使用非線性函數(shù)或基于樹(shù)的模型更好，而放棄將線性回歸模型作為基線方法。這時(shí)，分位數(shù)損...

2018-06-29 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2萬(wàn) 0

強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督式學(xué)習(xí), 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的區(qū)別

而這時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)在沒(méi)有任何標(biāo)簽的情況下，通過(guò)先嘗試做出一些行為得到一個(gè)結(jié)果，通過(guò)這個(gè)結(jié)果是對(duì)還是錯(cuò)的反饋，調(diào)整之前的行為，就這樣不斷的調(diào)整，算法能夠?qū)W...

2018-08-21 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2.1萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)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(gè)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(huà)出準(zhǔn)確率對(duì)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(jī)器學(xué)習(xí) 2.1萬(wàn) 0

關(guān)于深度學(xué)習(xí)的七大學(xué)習(xí)步驟

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括現(xiàn)代深度構(gòu)架重要的一部分是反向傳播算法的錯(cuò)誤，使用離輸入更近的神經(jīng)元通過(guò)網(wǎng)絡(luò)更新權(quán)重。非常坦率的說(shuō)，這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼承他們”力量“（缺乏更好...

2018-12-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.0萬(wàn) 0

關(guān)于LSTM和GRU的詳細(xì)圖解指南

當(dāng)你瀏覽評(píng)論時(shí)，你的大腦下意識(shí)地只會(huì)記住重要的關(guān)鍵詞，比如“amazing”和“awsome”這樣的詞匯，而不太會(huì)關(guān)心“this”、“give”、“al...

2018-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.0萬(wàn) 0

用兩個(gè)日常的例子為我們講解了決策樹(shù)的原理

接下來(lái)我們可以對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行微調(diào)，在兩個(gè)分支上分別再進(jìn)行分類，即加入8:00和8:30兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)，這樣可以更全面地分析到達(dá)時(shí)間。下表顯示，8:00之前出...

2018-07-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 2.0萬(wàn) 0

人工智能的重要算法之一--LSTM算法

2015 年谷歌通過(guò)基于CTC 訓(xùn)練的 LSTM 程序大幅提升了安卓手機(jī)和其他設(shè)備中語(yǔ)音識(shí)別的能力。百度也使用了 CTC；蘋果的 iPhone 在 Qu...

2018-06-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2.0萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)生成詳解

根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)就是機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)可能會(huì)花費(fèi)較多的時(shí)間，但是使用一個(gè)決策樹(shù)卻非?？臁?chuàng)建決策樹(shù)時(shí)最關(guān)鍵的問(wèn)題就是選取哪一個(gè)...

2021-08-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9萬(wàn) 0

CNN是怎么幫助進(jìn)行圖像分類的

但計(jì)算機(jī)不同。我們把圖像輸入計(jì)算機(jī)后，它“看”到的其實(shí)是一組像素值。這些像素值的數(shù)量會(huì)根據(jù)圖像的大小和分辨率發(fā)生改變，如果輸入圖像是一張JPG格式的彩色...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)CNN 1.8萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法概覽:異常檢測(cè)算法/常見(jiàn)算法/深度學(xué)習(xí)

異常檢測(cè)，顧名思義就是檢測(cè)異常的算法，比如網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量異常、用戶訪問(wèn)行為異常、服務(wù)器異常、交換機(jī)異常和系統(tǒng)異常等，都是可以通過(guò)異常檢測(cè)算法來(lái)做監(jiān)控的，個(gè)人認(rèn)...

2018-04-11 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.8萬(wàn) 0

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？為什么使用機(jī)器學(xué)習(xí)？

進(jìn)而，如果發(fā)送垃圾郵件的人發(fā)現(xiàn)所有包含“4U”的郵件都被屏蔽了，可能會(huì)轉(zhuǎn)而使用“For U”。使用傳統(tǒng)方法的垃圾郵件過(guò)濾器需要更新以標(biāo)記“For U”。...

2018-05-24 標(biāo)簽：過(guò)濾器機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8萬(wàn) 0