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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(jì)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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機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階之線性代數(shù)-奇異值分解（下）
在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）中，最重要的線性代數(shù)概念之一是奇異值分解（SVD）和主成分分析（PCA）。在收集到所有原始數(shù)據(jù)后，我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)？例如，通過過...
2023-05-22 標(biāo)簽：SVD機(jī)器學(xué)習(xí)線性代數(shù) 1154 0
機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階之線性代數(shù)-奇異值分解（上）
在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）中，最重要的線性代數(shù)概念之一是奇異值分解（SVD）和主成分分析（PCA）。在收集到所有原始數(shù)據(jù)后，我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)？例如，通過過...
2023-05-22 標(biāo)簽：MLSVD機(jī)器學(xué)習(xí) 1995 0
淺談卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的平移等變性映射
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常關(guān)注模型的靈活性。我們希望知道選擇的模型實(shí)際上能夠完成我們想要的任務(wù)。
2023-05-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 529 0
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹（10）——支持向量機(jī)（低維到高維的映射），支持向量機(jī)可通過引入φ(x)函數(shù)，將低維線性不可分問題轉(zhuǎn)換為高維線性可分問題。
2023-05-20 標(biāo)簽：向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1118 0
如今的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)通過笨重的腕帶測(cè)量肌肉產(chǎn)生的電信號(hào)，或者在每個(gè)關(guān)節(jié)配備應(yīng)變傳感器的手套。另一種方法則使用了多個(gè)攝像頭，能夠從多個(gè)角度跟蹤人的動(dòng)作，如果...
2023-05-19 標(biāo)簽：醫(yī)療設(shè)備機(jī)器學(xué)習(xí)追蹤器 791 0
聚類分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)方法綜述（一）
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序（scRNA-seq）技術(shù)能夠?qū)?xì)胞群中的每一個(gè)細(xì)胞進(jìn)行大規(guī)模的全轉(zhuǎn)錄組分析。
2023-05-19 標(biāo)簽：PCR機(jī)器學(xué)習(xí)RNA 1378 0
如今MCU上“跑”機(jī)器學(xué)習(xí)，也很給力
機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是解決涉及模式識(shí)別問題的一個(gè)非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號(hào)。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預(yù)測(cè)輸出，...
2023-05-19 標(biāo)簽：mcuML機(jī)器學(xué)習(xí) 2069 0
Edge AI是一個(gè)將邊緣計(jì)算和人工智能（AI）結(jié)合在一起的系統(tǒng)，其目標(biāo)是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理本地硬件設(shè)備生成的數(shù)據(jù)。Edge AI的優(yōu)勢(shì)不僅是數(shù)據(jù)處理...
2023-05-18 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)邊緣計(jì)算 876 0
物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算：下一個(gè)百億海市場(chǎng)
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是指將物理對(duì)象連接到互聯(lián)網(wǎng)的過程，在網(wǎng)絡(luò)上接收和傳輸數(shù)據(jù)時(shí)無需任何人為干預(yù)，其生態(tài)系統(tǒng)由支持網(wǎng)絡(luò)的智能設(shè)備組成，這些設(shè)備使用嵌入式系統(tǒng)（...
2023-05-18 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 946 0
梯度下降法在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
梯度下降法沿著梯度的反方向進(jìn)行搜索，利用了函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)信息。
2023-05-18 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2044 0
腦機(jī)接口應(yīng)用是指允許用戶與計(jì)算機(jī)交互以測(cè)量用戶大腦活動(dòng)的設(shè)備，以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)加速了醫(yī)療器械行業(yè)的轉(zhuǎn)變，并將持續(xù)下去。腦電圖 (EEG) 可以識(shí)別大腦的能...
2023-05-17 標(biāo)簽：人工智能EEG機(jī)器學(xué)習(xí) 4915 0
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)(4)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲取最優(yōu)權(quán)重的過程，是使損失函數(shù)的值最小的權(quán)重參數(shù)。
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)SVM 925 0
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹：支持向量機(jī)(低維到高維的映射)
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(9)——支持向量機(jī)(線性不可分情況)，通過引入松弛變量δi將支持向量機(jī)推廣至解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分...
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2690 0
AI助力初創(chuàng)企業(yè)：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題
初創(chuàng)企業(yè)將一些最具創(chuàng)新性的產(chǎn)品和服務(wù)推向市場(chǎng)，但通常要少量工具、手動(dòng)操作以及不斷拓展專業(yè)知識(shí)的人員。人工智能 (AI)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和深度...
2023-05-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 832 0
“分析”是一個(gè)非常普通的術(shù)語(yǔ)，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(jiǎn)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(cuò)...
2023-05-16 標(biāo)簽：傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 594 0
從傳感器到?jīng)Q策：Maxar的組合產(chǎn)品支持下一代國(guó)家安全任務(wù)
用于快速?zèng)Q策的天基智能將是不久的將來多部隊(duì)、多領(lǐng)域格局中的關(guān)鍵工具。通過內(nèi)部研發(fā)、激動(dòng)人心的收購(gòu)和充滿活力的行業(yè)合作伙伴關(guān)系，Maxar擴(kuò)展了我們的產(chǎn)品...
2023-05-16 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 937 0
機(jī)器學(xué)習(xí)是指在沒有明確指令的情況下能夠?qū)W習(xí)和加以改進(jìn)的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，用于執(zhí)行特定的任務(wù)或功能。在某些情況下，學(xué)習(xí)，或者更具體地說，訓(xùn)練，是...
2023-05-16 標(biāo)簽：C++機(jī)器學(xué)習(xí)python 6627 0
當(dāng)納米技術(shù)遇上機(jī)器學(xué)習(xí)，將碰撞出怎樣的火花
人工智能 (AI) 能夠大幅提高流程效率，讓各行各業(yè)都趨之若鶩。隨著我們向工業(yè)4.0和更自動(dòng)化的工業(yè)系統(tǒng)邁進(jìn)，人工智能實(shí)現(xiàn)方法也變得愈發(fā)重要， 機(jī)器學(xué)習(xí)...
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1037 0
2020年，超過44億互聯(lián)網(wǎng)用戶通過社交媒體帖子、評(píng)論、推薦以及類似的互動(dòng)產(chǎn)生了驚人的數(shù)據(jù)量。從這些數(shù)據(jù)中收集的見解對(duì)于指導(dǎo)企業(yè)和創(chuàng)新者進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)、市...
2023-05-16 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 639 0
傳感器助力現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的精準(zhǔn)診斷
一直以來，儀器診斷使醫(yī)生能夠在檢查患者的過程中增加其問診手段的多樣性和客觀性，可能比其他學(xué)科更能推動(dòng)其職業(yè)生涯進(jìn)步。借助這些儀器，醫(yī)生可以精確測(cè)量體溫、...
2023-05-16 標(biāo)簽：傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1328 0
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