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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(mén)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(mén)學(xué)科。
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線性回歸(Linear Regression)可能是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線,并且讓這條直線盡可能地?cái)M合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通...
2023-03-29 標(biāo)簽:算法人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1866 0
深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用發(fā)展,人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
區(qū)別于人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)、尤其是監(jiān)督學(xué)習(xí)則有更加明確的指代。機(jī)器學(xué)習(xí)是專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知...
2023-03-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2227 0
機(jī)器學(xué)習(xí)之分類(lèi)分析與聚類(lèi)分析
數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法包括三種:關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)分析、聚類(lèi)分析。
2023-03-27 標(biāo)簽:SVM機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路 5892 0
輪式機(jī)器人可以應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)和功能
對(duì)于這些輪式機(jī)器人來(lái)說(shuō),這并不完全是高難度的工作,他們很快就會(huì)把披薩或咖啡送到你的工作場(chǎng)所或校園宿舍。隨著餐廳向“全棧式食品配送服務(wù)”轉(zhuǎn)變,一家公司可以...
2023-03-27 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 1631 0
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
歸納: 從具體案例中抽象一般規(guī)律,機(jī)器學(xué)習(xí)中的“訓(xùn)練”亦是如此。從一定數(shù)量的樣本(已知模型輸入X和模型輸出Y)中,學(xué)習(xí)輸出Y與輸入X的關(guān)系(可以想象成是...
2023-03-27 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.2萬(wàn) 0
機(jī)器學(xué)習(xí)之關(guān)聯(lián)分析介紹
數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法包括三種:關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)分析、聚類(lèi)分析。本文主要介紹關(guān)聯(lián)分析。
2023-03-25 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Apriori算法 2181 0
人工智能快速發(fā)展趨勢(shì)下,中國(guó)該如何應(yīng)對(duì)?
人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為中國(guó)帶來(lái)了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。中國(guó)應(yīng)該積極應(yīng)對(duì)人工智能的發(fā)展趨勢(shì),加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng),推動(dòng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新,加強(qiáng)人工智...
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水體化學(xué)需氧量高光譜反演模型對(duì)比研究
引言 化學(xué)需氧量(COD)是以化學(xué)方法測(cè)量水樣中需要被氧化的還原性物質(zhì)的量。水樣在一定條件下的COD以氧化1升水樣中還原性物質(zhì)縮小化的氧化劑的量為指標(biāo),...
2023-03-23 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)高光譜 1628 0
使用人工智能實(shí)現(xiàn)天基ISR的PreVAIL系統(tǒng)
PreVAIL系統(tǒng)采用“傳感器不可知”算法,通過(guò)商業(yè)設(shè)備和軍事設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)視。即使出現(xiàn)設(shè)備監(jiān)視覆蓋中斷的情況,也能保持對(duì)目標(biāo)的監(jiān)視,從而提高全球綜合...
2023-03-22 標(biāo)簽:傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 485 0
使用LabVIEW實(shí)現(xiàn)基于pytorch的DeepLabv3圖像語(yǔ)義分割
使用LabVIEW實(shí)現(xiàn)deeplabV3語(yǔ)義分割
2023-03-22 標(biāo)簽:labview人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2016 0
什么是分布式機(jī)器學(xué)習(xí)?網(wǎng)絡(luò)通信在分布式機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用
在減少通信的處理延遲的方面,學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界聚焦于高性能通信庫(kù)和通信協(xié)議。高性能通信庫(kù)的代表是NCCL,它是NVIDIA為了更好地支持多GPU的使用、提高...
2023-03-21 標(biāo)簽:AI網(wǎng)絡(luò)通信機(jī)器學(xué)習(xí) 1553 0
汽車(chē)SoC之16-32核心的CPU架構(gòu)設(shè)計(jì)
ARM服務(wù)器芯片最早可追溯到2013年,華為在2013年開(kāi)始用ARM架構(gòu)與指令集設(shè)計(jì)服務(wù)器芯片,2015年基于Cortex-A57推出第一款A(yù)RM服務(wù)器...
多層感知機(jī)(MLP)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
多層感知機(jī)(Multilayer Perceptron)縮寫(xiě)為MLP,也稱(chēng)作前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Network)。它是一...
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 7989 0
淺談ChatGPT工作原理及機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
這里有隨機(jī)性的事實(shí)意味著,假如我們多次使用同一個(gè)提示,我們也很可能每次都得到不同的文章。而且,為了與巫術(shù)的想法保持一致,有一個(gè)特定的所謂 “溫度” 參數(shù)...
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視器神經(jīng)網(wǎng) 3252 0
物聯(lián)網(wǎng)的不斷擴(kuò)展,推動(dòng)了新一輪大規(guī)模的智能化升級(jí)浪潮。智能化正在從云端向具有機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)能力的邊緣設(shè)備轉(zhuǎn)移,這些設(shè)備能夠在本地處理傳感器數(shù)據(jù)流,與基...
2023-03-14 標(biāo)簽:傳感器物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí) 846 0
好像我們已經(jīng)解決了這個(gè)問(wèn)題,感覺(jué)有點(diǎn)輕松啊。高興之余,突然回過(guò)神來(lái),那個(gè)步長(zhǎng)我設(shè)的好像有點(diǎn)隨意啊,迭代了20輪還沒(méi)有完全收斂,是不是我太保守了,設(shè)得有點(diǎn)...
2023-03-13 標(biāo)簽:函數(shù)梯度機(jī)器學(xué)習(xí) 640 0
研究者需要熟知的8個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
接著出現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法:我們不需為每個(gè)特定的任務(wù)手動(dòng)編程,只要收集大量的樣本,為給定的輸入指定正確的輸出。機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用這些樣本去生成完成指定工作的程...
2023-03-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí) 905 0
仔細(xì)看完你就懂卡爾曼濾波(Kalman Filter)
回憶一下HMM的基本模型(例如以下圖所看到的)。當(dāng)中涂有陰影的圓圈(yt-2, yt-1, yt)相當(dāng)于是觀測(cè)變量,空白圓圈(xt-2, xt-1, x...
機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語(yǔ)匯總,中英對(duì)照!
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行梯度下降法的主要算法。該算法會(huì)先按前向傳播方式計(jì)算(并緩存)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值,然后再按反向傳播遍歷圖的方式計(jì)算損失函數(shù)值相對(duì)于每個(gè)參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。
2023-03-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2953 0
20個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化庫(kù)介紹
TPOT代表基于樹(shù)的管道優(yōu)化工具,它使用遺傳算法優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)管道.TPOT建立在scikit-learn的基礎(chǔ)上,并使用自己的回歸器和分類(lèi)器方法。TPO...
2023-03-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)python 749 0
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