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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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你知道XGBoost背后的數(shù)學(xué)原理是什么嗎?
在第一種方法的基礎(chǔ)上,每走過特定數(shù)量的臺(tái)階,都由韓梅梅去計(jì)算每一個(gè)臺(tái)階的損失函數(shù)值,并從中找出局部最小值,以免錯(cuò)過全局最小值。每次韓梅梅找到局部最小值,...
2018-08-22 標(biāo)簽:梯度機(jī)器學(xué)習(xí) 6.5萬 0
幾種常見的用于回歸問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了許多互相連接的節(jié)點(diǎn),稱為神經(jīng)元。輸入的特征變量經(jīng)過這些神經(jīng)元后變成多變量的線性組合,與各個(gè)特征變量相乘的值稱為權(quán)重。之后在這一線性結(jié)合上應(yīng)...
2018-08-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6萬 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)在沒有任何標(biāo)簽的情況下,通過先嘗試做出一些行為得到一個(gè)結(jié)果,通過這個(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 0
如何搞定做機(jī)器學(xué)習(xí)研究需要的數(shù)學(xué)?
有人說,概率論線性代數(shù)要預(yù)先精通;有人說,微積分要懂一點(diǎn);也有人說,沒必要特地去補(bǔ);甚至有人專門寫了繞開數(shù)學(xué)的深度學(xué)習(xí)入門教材。
2018-08-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2885 0
基于Featuretools Python庫來實(shí)現(xiàn)特征工程自動(dòng)化的實(shí)例
特征構(gòu)造是一個(gè)非常耗時(shí)的過程,因?yàn)槊總€(gè)新特征都需要經(jīng)過幾個(gè)步驟去構(gòu)造,特別是那些需要用到多張表信息的特征。我們可以把這些特征構(gòu)造的操作合起來,分成兩個(gè)類...
2018-08-20 標(biāo)簽:自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)Python 7015 0
從數(shù)據(jù)、算力、算法、教學(xué)總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的民主化
Siraj Raval從數(shù)據(jù)、算力、算法、教學(xué)四個(gè)方面總結(jié)了近年來機(jī)器學(xué)習(xí)是如何民主化的
2018-08-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 3744 0
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)中如何對(duì)小裂紋擴(kuò)展的方向和速度進(jìn)行識(shí)別
小裂紋的擴(kuò)展是導(dǎo)致結(jié)構(gòu)部件進(jìn)入疲勞期的主要因素。盡管人們對(duì)此有很大的興趣,但就裂縫擴(kuò)展的方向和速度而言,小裂縫的生長指標(biāo)尚未確定。
2018-08-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 5884 1
機(jī)器學(xué)習(xí)中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法實(shí)踐詳細(xì)概述
通常情況下是為了消除量綱的影響。譬如一個(gè)百分制的變量與一個(gè)5分值的變量在一起怎么比較?只有通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,都把它們標(biāo)準(zhǔn)到同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)才具有可比性,一般標(biāo)...
2018-08-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3萬 0
機(jī)器會(huì)意識(shí)有嗎?如何能讓人工智能機(jī)器擁有意識(shí)?
意識(shí),沒有一個(gè)客觀的科學(xué)定義,難以觀測(cè)認(rèn)定,但它是每個(gè)人都能主觀感受到的真實(shí)。當(dāng)你看到嫣紅的桃花輕搖,繽紛飛舞,聞到陣陣清香,清晰地感受身在桃林暖風(fēng)花雨...
2018-08-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí) 6187 0
消費(fèi)推動(dòng)AI,數(shù)據(jù)共享很重要
目前的人工智能極其依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量,而在如今十分注重隱私的時(shí)代,這就變成了一個(gè)敏感的話題,有87%的消費(fèi)者認(rèn)為隱私會(huì)成為主要問題。今年歐洲的隱私法案更是...
2018-08-17 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2968 0
Python是機(jī)器學(xué)習(xí)的主流語言,你真的掌握了Python嗎?
給定一個(gè)包含多個(gè)元素的list,讓你查找其中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素,你會(huì)怎么做?在下圖中,我們介紹了兩種方法,其中第一種是利用max()函數(shù)的key參數(shù),第...
2018-08-17 標(biāo)簽:編程語言機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3950 0
美國研究人員新近開發(fā)出一種人工智能模型,能夠?yàn)槟z質(zhì)母細(xì)胞瘤患者設(shè)計(jì)出最小劑量給藥方案
長期以來,研究人員一直希望能夠找到一種方法幫助確定是否患者會(huì)對(duì)新型的檢查點(diǎn)抑制劑免疫療法產(chǎn)生反應(yīng),以及更好地理解這種新型療法如何有效治療腫瘤;這項(xiàng)研究中...
2018-08-16 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4676 0
一種簡(jiǎn)單的,循序的方式講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
一個(gè)神經(jīng)元通常具有多個(gè)樹突,主要用來接受傳入信息;而軸突只有一條,軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個(gè)神經(jīng)元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經(jīng)元的樹突產(chǎn)生連接...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4087 0
數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目失敗9個(gè)最常見的原因
本文總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目失敗的最常見原因,希望能夠幫助你避免陷阱。
2018-08-15 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3711 0
AI人工智能說(或?qū)?出正確的單詞并且是連貫的順序來傳達(dá)一個(gè)明確且清晰的意思,而且還能很容易被聽眾(或讀者)理解,對(duì)于一臺(tái)以完全不同于人腦的方式處理信息...
2018-08-14 標(biāo)簽:語音識(shí)別人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 7680 0
【連載】深度學(xué)習(xí)筆記4:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化
今天要寫的是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):正則化。相信在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域摸爬滾打多年的你一定知道正則化是防止模型過擬合的核心技術(shù)之一,關(guān)于欠擬合和...
2018-08-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3579 0
Julia真有這么神?你做好學(xué)習(xí)一門新編程語言的準(zhǔn)備了嗎?
我們想要一種擁有自由許可的開源語言。我們想要它擁有 C 的速度與 Ruby 的靈活。它要容易理解,像 Lisp 一樣真正地支持宏,但也要有像 Matla...
2018-08-13 標(biāo)簽:c語言編程語言機(jī)器學(xué)習(xí) 3.7萬 0
這些年來,我們的數(shù)據(jù)科學(xué)究竟發(fā)生了什么變化?
那么logistic回歸受歡迎的原因是什么?一個(gè)跡象表明,Kaggle上的分類問題遠(yuǎn)多于回歸問題,其中一個(gè)代表是這些年來最受歡迎的泰坦尼克號(hào)生存預(yù)測(cè)競(jìng)賽...
2018-08-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3159 0
經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總
本文將用一句話來總結(jié)每種典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,幫你抓住問題的本質(zhì),強(qiáng)化理解和記憶。
2018-08-11 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 6142 0
一種用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行3D實(shí)時(shí)渲染的新方法:用paGAN實(shí)現(xiàn)3D實(shí)時(shí)渲染
下圖的左側(cè)是FXGuide編輯Mike Seymour用iPhone拍攝的源視頻,右側(cè)是實(shí)時(shí)渲染CGI。可以發(fā)現(xiàn),Pinscreen的成果確實(shí)可以在同一...
2018-08-11 標(biāo)簽:自動(dòng)化計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 9461 0
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