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机器学习实践二三事

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揭秘 TensorFlow:Google 开源到底开的是什么?
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息,尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么,有什么意义。
GavinZhou
2019-05-26
7770
Batch Normalization
本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算法很多都会引用这个算法,进行网络训练,可见其强大之处非同一般啊。
GavinZhou
2019-05-26
5670
【JDK】:ConcurrentHashMap高并发机制——【转载】
在学习ConcurrentHashMap的高并发时,找到了一些高质量的博客,就没有重复转载了。分别列出了JDK6中的Segment分段加锁机制和JDK8中的CAS无锁算法并发机制。
GavinZhou
2019-05-26
4690
深度学习(二十九)Batch Normalization 学习笔记
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313
GavinZhou
2019-05-26
2580
KNN(k-NearestNeighbor)识别minist数据集
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/49383891
GavinZhou
2019-05-26
1K0
数字图像学习4(图像的浮雕效果)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/47379563
GavinZhou
2019-05-26
5780
探究Java的ConcurrentHashMap实现机制
原文地址: http://blog.csdn.net/u011080472/article/details/51392712
GavinZhou
2019-05-26
6520
EM算法及其应用
本文介绍了EM算法在机器学习中的原理和应用,包括高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)和概率图模型(PGM)等。EM算法是一种迭代算法,用于在包含隐变量的概率模型中估计模型参数。EM算法在GMM中的应用是求解模型参数,在HMM中的应用是计算隐藏状态序列的后验概率,在PGM中的应用是计算似然函数。EM算法的两个主要步骤是期望步骤和最大化步骤。期望步骤是估计模型参数的过程,最大化步骤是评估模型参数对数据拟合程度的过程。EM算法在机器学习中的应用非常广泛,可以用于聚类、降维、分类等任务。
GavinZhou
2018-01-02
1.8K0
Out of bag error in Random Forest
本文介绍了在随机森林算法中,oob_score的含义和其作用,以及它在评估模型性能时的准确性和可靠性。同时,本文还介绍了随机森林算法的训练和测试过程,以及oob_score在其中的作用。
GavinZhou
2018-01-02
1.4K0
leetcode之-题17
题目 Given a digit string, return all possible letter combinations that the number could represent.
GavinZhou
2018-01-02
4740
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