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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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AI技術(shù)與對應(yīng)的任務(wù)類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價值
機器學(xué)習(xí)擁有檢測異常的能力。深度學(xué)習(xí)用來分析大量高維數(shù)據(jù)，可以把現(xiàn)有預(yù)防性維護系統(tǒng)的性能提升到一個新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強...
2018-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4412 0
機器學(xué)習(xí)中的基本數(shù)學(xué)符號
我們常希望用更抽象的方式來描述運算過程，以將其與具體的數(shù)據(jù)或運算區(qū)分開來。因此代數(shù)的運用隨處可見：也就是用大寫和/或小寫字母來代表一個項，或者一個數(shù)學(xué)符...
2019-05-06 標(biāo)簽：函數(shù)算術(shù)機器學(xué)習(xí) 4410 0
支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)算法
2018-04-02 標(biāo)簽：向量機機器學(xué)習(xí) 4408 0
利用視頻游戲語料庫，訓(xùn)練一個GAN模型為超級馬里奧兄弟生成游戲級別
在視頻游戲中，馬里奧游戲級別有不同的表征Level Corpus (VGLC) 和Mario AI 框架，這兩種都是基于tile的表征形式。具體地說，以...
2018-07-25 標(biāo)簽：GAN機器學(xué)習(xí)智能體 4408 0
利用機器學(xué)習(xí)算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別音樂類型等聽覺任務(wù)上模擬人類表現(xiàn)的模型
當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在20世紀(jì)80年代首次出現(xiàn)時，神經(jīng)科學(xué)家們希望這種系統(tǒng)可以用來模擬人腦。然而，來自那個時代的計算機不夠強大，無法建立足夠大的模型來進行一些實際...
2018-04-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別機器學(xué)習(xí) 4407 0
九張機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)代碼速查表分享_初學(xué)者必備
本文作者在 Github 上建立了一個代碼速查表，對機器學(xué)習(xí)初學(xué)者來說是不可多得的一個資源。 對于初學(xué)者來講，入門機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)非常困難；同時深度學(xué)...
2018-06-30 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4405 0
這么海量的數(shù)據(jù)，給存儲和分析帶來了極大難題。幸運的是，粒子物理學(xué)家不必自己處理所有這些數(shù)據(jù)。他們與一種稱為機器學(xué)習(xí)的人工智能（AI）攜手合作，來處理這些數(shù)據(jù)。
2018-08-08 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 4401 0
機器學(xué)習(xí)中特征選擇和特征提取區(qū)別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取和特征選擇...
2020-09-14 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)特征提取特征選擇 4401 0
2020年常見的20種數(shù)據(jù)科學(xué)工具，你了解多少
執(zhí)行數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的最佳工具有哪些？作為數(shù)據(jù)科學(xué)新手，你應(yīng)該選擇哪些工具？ 我相信在你的數(shù)據(jù)科學(xué)之旅的某些時刻中你已經(jīng)問過（或搜索過）這些問題。
2020-08-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)python 4400 0
機器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集
本文介紹了包括圖像分類、交易預(yù)測、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預(yù)測等在內(nèi)的若干個機器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集。
2019-04-21 標(biāo)簽：圖像分類股票預(yù)測機器學(xué)習(xí) 4398 0
為 Learning-to-Rank 打造的可擴展 TensorFlow 庫
我們很高興與諸位分享 TF-Ranking，這是一個專為 Learning-to-Rank 打造的可擴展的 TensorFlow 庫。
2018-12-22 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)評分系統(tǒng) 4394 0
基于邊界攻擊以及決策的類攻擊 提出了部署機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)安全性的新問題
一般說來，應(yīng)用于計算機視覺、語音識別和其他領(lǐng)域中的許多高性能機器學(xué)習(xí)算法易受到其輸入的微小變化的影響。
2017-12-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 4389 0
高明！OpenAI提出HER算法，人工智能可像人類一樣認(rèn)識錯誤汲取教訓(xùn)
OpenAI的研究人員集中精力于構(gòu)建具有更強的學(xué)習(xí)能力的人工智能。得益于他們的增強學(xué)習(xí)系統(tǒng)OpenAI baselines，機器學(xué)習(xí)算法可以進行自主學(xué)習(xí)...
2018-05-01 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 4388 0
蘋果秋季新品發(fā)布會如約而至，但傳聞中的iPhone12卻要等到下個月才能見到。發(fā)布會僅上新了兩款智能手表和兩款iPad平板電腦，新品iPad Air 4...
2020-09-22 標(biāo)簽：蘋果機器學(xué)習(xí)麒麟970 4386 0
機器學(xué)習(xí)模型可以幫助化學(xué)家更快地制造出具有更高功效的分子
Barzilay說:“ 目前來說，需要許多熟練的化學(xué)家的大量工作才能實現(xiàn)先導(dǎo)物的優(yōu)化，而這正是我們想要改進的地方。下一步的計劃，是讓該技術(shù)從學(xué)術(shù)界走向真...
2018-07-24 標(biāo)簽：人工智能計算機科學(xué)機器學(xué)習(xí) 4383 0
SVM的C參數(shù)為每個錯誤分類的數(shù)據(jù)點增加了代價。如果c小，則對錯誤分類的點的懲罰較低，因此以較大數(shù)量的錯誤分類為代價選擇了具有較大余量的決策邊界。
2020-11-17 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法 4380 0
從上面公式可以注意到，它得到的是一個全局最優(yōu)解，但是每迭代一步，都要用到訓(xùn)練集所有的數(shù)據(jù)，如果樣本數(shù)目 m 很大，那么可想而知這種方法的迭代速度！所以，...
2019-04-19 標(biāo)簽：函數(shù)梯度機器學(xué)習(xí) 4379 0
展示Python機器學(xué)習(xí)開源項目以及在分析過程中發(fā)現(xiàn)的非常有趣的見解和趨勢
開源是技術(shù)創(chuàng)新和快速發(fā)展的核心。這篇文章向你展示Python機器學(xué)習(xí)開源項目以及在分析過程中發(fā)現(xiàn)的非常有趣的見解和趨勢。
2018-01-04 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)pythongithub 4375 0
在SMO算法中，我們每次需要選取一對α來進行優(yōu)化，通過啟發(fā)式的選取我們可以更高效的選取待優(yōu)化的變量使得目標(biāo)函數(shù)下降的最快。
2017-10-18 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 4368 0
如何使用Excel和TF實現(xiàn)Transformer詳細(xì)步驟說明
本文旨在通過最通俗易懂的過程來詳解Transformer的每個步驟！假設(shè)我們在做一個從中文翻譯到英文的過程，我們的詞表很簡單如下：中文詞表：[機、器、學(xué)...
2019-06-16 標(biāo)簽：TFExcel機器學(xué)習(xí) 4368 0
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