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机器学习中一些有用的知识

原文地址:https://machinelearningmastery.com/useful-things-to-know-about-machine-lear...

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如何充分利用机器学习的书籍和课程

如今,在网上网下,我们有许多机器学习书籍和课程可用来学习,而同时网上又掀起了大学课程和电子书逐渐免费的趋势。太多的优秀资源可以使用也许会让您感觉到要被压倒。而这...

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深度学习与机器学习

机器学习和深度学习变得风靡一时!突然之间,每个人都在谈论他们 —— 不管他们是否了解这两者的区别!无论您是否关注数据科学,你肯定听过这些术语。

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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模。

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浅谈神经机器翻译

发明计算机的最早目标之一就是自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。

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借助算法识别自杀倾向者

对于有自杀想法和机会的人来说,提到“死亡”或“赞美”这样的富有浓烈感情色彩的词语时,其脑中的神经元有着完全不同于常人的激活方式。匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究...

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如何重构你的时间序列预测问题

你不必按照原样对你的时间序列预测问题进行建模。

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人工智能+实体经济:六类场景先行

党的十九大报告首次提出:“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”目前,一批中国人工智能企业正在蓄势待发改造各行...

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Python时间序列预测案例研究:巴尔的摩年度用水量

时间序列预测是一个过程,获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。

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从程序员的角度设计一个Java的神经网络

用Java或任何其他编程语言设计神经网络我们需要理解人工神经网络的结构和功能。

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编码器-解码器循环神经网络全局注意力模型简介

编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。

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使用学习率规划器自适应调整神经网络训练过程中的学习率

到目前为止,训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。

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如何使用tableaux进行逻辑计算

原文作者:Miguel Diaz Kusztrich

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企鹅号小编

人工智能赋能,药店走进机器人时代!

“人工智能”四个字可以说是2017年的一个代表词,随着AlphaGo大败人类、各类手术机器人成功介入医疗临床、人脸识别创造无人餐厅……人工智能时代的开启似乎已不...

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如何构建智能反垃圾邮件WordPress插件

在本文中,我们将看到我们如何构建一个使用机器学习来阻止垃圾邮件,成人邮件,甚至是负面评论的WordPress插件。该插件与WordPress 3.6v或更高版本...

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自然语言处理的神经网络模型初探

深度学习(Deep Learning)技术对自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域有着巨大的影响。

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从机器学习开始的4个步骤:初学者开始和实践的自上而下的策略

在这篇文章中,我向你展示了采用自顶向下的策略来入门应用机器学习的方法。我可以看到这个方法分为四个步骤。你应该对这些步骤他们感到熟悉,因为它可能跟你用来学习编程的...

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如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

我们都知道用于时序分析和预测的ARIMA模型可能很难配置。

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多层感知器神经网络速成课

人工神经网络是一个令人神往的研究领域,尽管当新手入门的时候它们可能会令人生畏。

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