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文章/答案/技术大牛

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人工智能

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人工智能AI（3）：线性代数之向量和矩阵的范数

在实数域中，数的大小和两个数之间的距离是通过绝对值来度量的。在解析几何中，向量的大小和两个向量之差的大小是“长度”和“距离”的概念来度量的。为了对矩阵运算进行数值分析，我们需要对向量和矩阵的“大小”引进某种度量。范数是绝对值概念的自然推广。 1定义我们都知道，函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化，比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。但当函数与几何超出三维空间时，就难以获得较好的想象，于是就有了映射的概

企鹅号小编

2018-03-02

1.7K0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法（1）

作者：章华燕编辑：赵一帆 1、机器学习中常见的损失函数一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。损失函数是用来评价模型的预测值 Y_hat=f(X) 与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用 L(Y,f(x))来表示损失函数，损失函数越小，模型的性能就越好。设总有N个样本的样本集为(X,Y)=(

企鹅号小编

2018-03-01

3.4K0

如何在Python中从零开始实现随机森林

决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。

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2018-02-23

5.5K0

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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2018-02-07

2.6K0

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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2018-02-06

6.4K0

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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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2018-02-06

2.8K0

深度学习NLP最佳方法

2017年7月26日更新：有关其他上下文，HackerNews对此帖的讨论。

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2018-02-05

1.6K0

关于提高机器学习性能的妙招

这里有可以让你做出更好预测的32个建议、诀窍与技巧。

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2018-02-05

1.3K0

通过5个简单序列预测实例学习LSTM递归神经网络

它要求你考虑观测的顺序，并且使用像长短期记忆（LSTM）递归神经网络这样有记忆性的，并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。

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2018-02-05

5.5K0

在Keras中如何对超参数进行调优？

由于没有一个成熟的理论来解释神经网络，所以配置神经网络通常是困难的，经常被同学们调侃为“炼丹”。

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2018-02-05

16.6K2

从论文到测试：Facebook Detectron开源项目初探

机器之心专栏作者：陈惠婵从 RCNN 到 Faster RCNN，再到最近的 FPN 和获得 ICCV Best Paper 的 Mask RCNN，深度学习在物体检测中以绝对优势从众多机器学习算法中脱引而出。大家对 Facebook 的计算机视觉研究项目的开源期盼已久，经过 1 年多的漫长等待，今天 Facebook 终于开源了 Detectron，Detectron 开源项目使用 caffe2 和 python 接口。实现了 10 多篇计算机视觉最新的成果。下面我们简单介绍一下 Detectron

企鹅号小编

2018-02-02

9500

理解LSTM网络

人类不会每时每刻都从头开始重新思考，就像你阅读这篇文章时，你会根据对上文的理解来推断每个词语的意思，而不是抛弃一切从零开始思考。换而言之，你的思想具有持久性。

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2018-02-02

7550

Google Brain陈智峰：TensorFlow可以用来做什么？

2018 年 1 月 19 日，极客公园创新大会 IF 2018 在北京召开，Google Brain 首席工程师陈智峰分享了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow 可以用来做什么？》的演讲。深度学习的演变过程 📷 深度学习这几年非常流行，在上面这张图中，我们可以看到在 Google 上搜索“深度学习”的请求在过去 7、8 年间大约增长了 100 倍。从这个侧面也反映出业界对这个技术的关注程度迅速提高。大家都想知道，深度学习是什么？它能够为我们做什么？我们可以怎么来应用它？其实，深度学习并不是

企鹅号小编

2018-02-02

1.1K0

具有张量流的混合密度网络

不久之前，Google开源了TensorFlow，这是一个旨在简化图表计算的库。主要的应用程序是针对深度学习，将神经网络以图形形式显示。我花了几天的时间阅读他们的API和教程，我非常满意这些我所看到的内容。尽管其他库提供了类似的功能，如GPU计算和符号差异化，但是它API的整洁性和对IPython栈的熟悉使其吸引我使用。

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2018-02-02

2K0

支持向量机入门简介

我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。

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2018-01-31

1.3K1

人工智能在医疗行业的6大最新进展

[ 亿欧导读 ]1、赛诺菲巴斯德利用AI研发流感疫苗；2、两大计算机网络助力葛兰素史克研发新药；3、人工智能不到1秒就能诊断结直肠癌，准确率达86%；4、诊断乳腺癌，人工智能准确率高达97%；5、人工智能发现帕金森病进展标志物。 📷 图片来源网络盘点人工智能在医疗行业的6大最新进展，主要集中在新药研发、疾病诊断两大领域。其中，赛诺菲巴斯德利用AI研发流感疫苗、葛兰素史克在两大计算机网络的助力下研发新药，是新药研发领域备受关注的AI探索。而疾病诊断运用人工智能技术，可以使结直肠癌、乳腺癌获得较高的诊断准确

企鹅号小编

2018-01-30

9250

深度学习环境搭建：tensorflow安装教程及常见错误解决

区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大，会变得很低效，所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。

企鹅号小编

2018-01-29

1.4K0

Logistic Regression Models分析交互式问答译

本文是一篇关于交互式问答系统中如何通过文本特征工程构建和Logistic Regression判定话题/主题/意图延续还是转换的论文，提供了一条比较好的思路，对于整理问答语料以及问答系统都有很大的指导意义。由于时间和小编水平都有限的情况，翻译理解不当的地方，请大家提出来，我们一起优化。原文： AnalyzingInteractive QA Dialogues using Logistic Regression Models 摘要传统的问答(QA)系统已经达到了近乎令人满意的性能，而新的挑战是交互式问答(

企鹅号小编

2018-01-16

4950

让Kaggle比赛第二名获奖者告诉你：买下一个冰淇淋的最佳时间是什么时候？

原文作者：Edwin Chen 翻译：Jingzi Zhang 我们最近的Instacart购物车分析比赛中，向Kagglers提出了一个挑战，来预测一个Instacart消费者会再次购买哪些商品并在何时购买。想象一下，如果，当你用完牛奶时，Instacart已经准备好将牛奶加入你的购物车，或者Instacart已经知道现在是时候再次购买你喜欢的冰激凌了。这种侧重于理解时间行为模式的问题使得这个问题与普通的项目推荐有所不同，在普通项目推荐中，我们通常假设用户的需求和偏好在短时间内相对固定。对于Netf

企鹅号小编

2018-01-15

1.6K0

C＋实现神经网络之三—神经网络的训练和测试

前言在之前的博客中我们已经实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。可以说神经网络的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用神经网络解决实际的问题，比如说进行手写数字的识别，需要用神经网络对样本进行迭代训练，训练完成之后，训练得到的模型是好是坏，我们需要对之进行测试。这正是我们现在需要实现的部分的内容。完善后的Net类需要知道的是现在的Net类已经相对完善了，为了实现接下来的功能，不论是成员变量还是成员函数都变得更加的丰富。现在的Net类看起来是下面的样子：可以看到已经有了训练的

企鹅号小编

2018-01-10

7800

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