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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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機(jī)器學(xué)習(xí)：簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)帶你領(lǐng)略貝葉斯優(yōu)化之美
貝葉斯優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)優(yōu)化的常用技術(shù)之一，本文不會(huì)使用艱深的數(shù)學(xué)論證，而是通過(guò)簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)帶你領(lǐng)略貝葉斯優(yōu)化之美。 假設(shè)有一個(gè)函數(shù) f（x）。其計(jì)算成...
2020-10-12 標(biāo)簽：函數(shù)貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí) 2329 0
金融機(jī)構(gòu)使用案例分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法——聚類(lèi)clustering
在本文中，我們將討論一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的實(shí)際使用案例，該案例使用-聚類(lèi)clustering（一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法）來(lái)為其客戶(hù)群定制其產(chǎn)品。
2020-10-12 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 3110 0
如何通過(guò)XGBoost解釋機(jī)器學(xué)習(xí)
本文為大家介紹用XGBoost解釋機(jī)器學(xué)習(xí)。 這是一個(gè)故事，關(guān)于錯(cuò)誤地解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的危險(xiǎn)以及正確解釋所帶來(lái)的價(jià)值。如果你發(fā)現(xiàn)梯度提升或隨機(jī)森林之類(lèi)的...
2020-10-12 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林XGBoost 2038 0
基于Arduino的文本語(yǔ)音轉(zhuǎn)換器和語(yǔ)音控制燈
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在自動(dòng)化中非常有用，它不僅可以讓您免提控制設(shè)備，還可以提高系統(tǒng)的安全性。除了制造語(yǔ)音控制小工具外，語(yǔ)音識(shí)別還為患有各種殘疾的人們提供了重要幫...
2020-12-25 標(biāo)簽：led機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)音控制 5134 0
在自動(dòng)駕駛車(chē)中，AI用于完成多項(xiàng)重要任務(wù)。其主要任務(wù)之一是路徑規(guī)劃，即車(chē)輛的導(dǎo)航系統(tǒng)。AI的另一項(xiàng)重要任務(wù)是與傳感系統(tǒng)交互，并解釋來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)。
2020-12-25 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4694 0
探討機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基本概念與運(yùn)算過(guò)程
人工智慧隸屬于大範(fàn)疇，包含了機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。如下圖所示，我們最興趣的深度學(xué)習(xí)則是...
2020-12-18 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路 4686 0
作者：Thomas H. Davenport 、Rudina Seseri 什么是最小可行性產(chǎn)品（MVP，Minimum Viable Product）...
2021-01-01 標(biāo)簽：算法AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1925 0
機(jī)器學(xué)習(xí)四種常用的優(yōu)化策略解析
從智能手機(jī)到航天器，機(jī)器學(xué)習(xí)算法無(wú)處不在。他們會(huì)告訴您明天的天氣預(yù)報(bào)，將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，并建議您接下來(lái)想在設(shè)備上看什么電視連續(xù)劇。這些算法會(huì)根...
2020-09-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 4878 0
在本文中，我們將研究從數(shù)據(jù)集中選擇特征的不同方法;同時(shí)通過(guò)使用Python中Scikit-learn (sklearn)庫(kù)實(shí)現(xiàn)討論了特征選擇算法的類(lèi)型。
2020-12-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 2139 0
基于邊緣AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁損壞檢測(cè)維護(hù)方案
前言 根據(jù)美國(guó)土木工程師學(xué)會(huì)（ASCE）發(fā)布的2017年基礎(chǔ)設(shè)施報(bào)告卡，美國(guó)614,387座橋梁中近40％至少有半個(gè)世紀(jì)的歷史。2016年，近10％的車(chē)...
2020-11-04 標(biāo)簽：fpgaAI機(jī)器學(xué)習(xí) 3455 0
基于賽靈思FPGA的廣告推薦算法Wide and deep硬件加速案例
作者：雪湖科技 梅碧峰 在這篇文章里你可以了解到廣告推薦算法Wide and deep模型的相關(guān)知識(shí)和搭建方法，還能了解到模型優(yōu)化和評(píng)估的方式。我還為你...
2020-11-27 標(biāo)簽：fpga賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 3202 0
利用機(jī)器學(xué)習(xí)管理車(chē)輛傳感器退化
作為現(xiàn)代汽車(chē)從舊技術(shù)向新技術(shù)過(guò)渡的一部分，感應(yīng)式位置傳感器旨在取代霍爾效應(yīng)傳感器，而這一轉(zhuǎn)變本質(zhì)上是為了更好地管理汽車(chē)傳感器性能退化相關(guān)問(wèn)題。 例如，M...
2020-11-29 標(biāo)簽：汽車(chē)傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)霍爾效應(yīng)傳感器 1797 0
賽靈思FPGA與VMware vSphere相結(jié)合實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低時(shí)延ML推斷性能
硬件加速器已在數(shù)據(jù)中心得到普遍使用，一系列新的工作負(fù)載已經(jīng)能夠成熟地發(fā)揮 FPGA 的加速優(yōu)勢(shì)及其更優(yōu)異的計(jì)算效率。業(yè)界對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的關(guān)注度不...
1、特征工程與意義 特征就是從數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)的對(duì)結(jié)果預(yù)測(cè)有用的信息。 特征工程是使用專(zhuān)業(yè)知識(shí)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù)，是得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的...
2020-10-08 標(biāo)簽：嵌入式算法數(shù)據(jù)處理 3089 0
機(jī)器學(xué)習(xí)模型：感知器的誕生及具體算法
各位小伙伴們，又到了喜聞樂(lè)見(jiàn)的更新時(shí)間，最近猛料不斷，先有Boston動(dòng)力的仁義機(jī)器人反恐演習(xí)，緊接著MIT的狗狗們?cè)趯?shí)驗(yàn)室的綠茵場(chǎng)上集體賣(mài)萌，讓我們感...
2020-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)感知器 3146 0
淺談蘋(píng)果的AI算力進(jìn)化 大規(guī)模升級(jí)AI算力的原因
蘋(píng)果秋季新品發(fā)布會(huì)如約而至，但傳聞中的iPhone12卻要等到下個(gè)月才能見(jiàn)到。發(fā)布會(huì)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(píng)果機(jī)器學(xué)習(xí)麒麟970 4380 0
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之logistic回歸
logistic回歸是一種廣義的線性回歸，通過(guò)構(gòu)造回歸函數(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)或者預(yù)測(cè)。 原理 上一文簡(jiǎn)單介紹了線性回歸，與邏輯回歸的原理是類(lèi)似的。...
2020-09-29 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Logistic線性回歸 2583 0
什么情況下基于樹(shù)的模型將超過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
基于樹(shù)的模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)并沒(méi)有太多的不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯，無(wú)所不知，解決一切問(wèn)題，主要是因?yàn)樗鼈兒軓?fù)雜。另一方面，基于樹(shù)的方法并沒(méi)...
2020-09-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2057 0
大數(shù)據(jù)分析中Spark，Hadoop，Hive框架該用哪種開(kāi)源分布式系統(tǒng)
眾所周知，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘中，都離不開(kāi)各種開(kāi)源分布式系統(tǒng)。最常見(jiàn)的就是 Hadoop、Hive、Spark這三個(gè)框架了。最近不少朋友...
2020-09-17 標(biāo)簽：SQL機(jī)器學(xué)習(xí)Hadoop 4748 0
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型8個(gè)經(jīng)過(guò)證實(shí)準(zhǔn)確率的方法
模型的開(kāi)發(fā)周期有多個(gè)不同的階段，從數(shù)據(jù)收集開(kāi)始直到模型建立。不過(guò)，在通過(guò)探索數(shù)據(jù)來(lái)理解（變量的）關(guān)系之前，建議進(jìn)行假設(shè)生成（hypothesis gen...
2020-09-14 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 5045 0
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