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红色石头的机器学习之路
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机器学习100天(二十):020 分类模型评价指标-PR曲线
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念,并掌握了精确率、召回率的计算公式,在这里。现在我们来学习 PR 曲线的概念。
红色石头
2022-12-31
450
0
手撕 CNN 经典网络之 VGGNet(PyTorch实战篇)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
详细介绍了 VGGNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络,并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
红色石头
2022-04-14
514
0
手撕 CNN 之 AlexNet(PyTorch 实战篇)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云测试服务
详细介绍了 AlexNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络,并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
红色石头
2022-04-14
1.3K
0
手撕 CNN 经典网络之 AlexNet(理论篇)
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。
红色石头
2022-04-14
598
0
你所不知道的 Transformer!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https
可以看出,在计算X2加进去吐出来的值的时候必须要先把X1得出的参数值与X2放在一起才行。换句话说,RNN的计算是必须一个接一个,并不存在并行运算。如果不能并行运算,那么时间和计算成本均会增加。
红色石头
2022-01-20
445
0
一步一步教你如何将 yolov3/yolov4 转为 caffe 模型
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
容器镜像服务
实际工作中,目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中,经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型,大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型,所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署,转换为 caffe1.x 模型是必须的。
红色石头
2022-01-20
974
0
从零开始 Mask RCNN 实战:基于 Win10 + Anaconda 的 MaskRCNN 环境搭建
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
anaconda
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper,名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络,实现高效地检测图中的物体,并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码,即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
红色石头
2022-01-20
1.9K
0
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 7:支持向量机 SVM
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
总代价函数通常是对所有的训练样本进行求和,并且每个样本都会为总代价函数增加上式的最后一项(还有个系数1/m,系数忽略掉)
红色石头
2022-01-20
402
0
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 12:大规模机器学习和图片文字识别 OCR
文字识别
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在低方差的模型中,增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候,我们需要考虑:大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果,通过绘制学习曲线来进行判断。
红色石头
2022-01-20
774
0
一个网站拿下机器学习优质资源!搜索效率提高 50%
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
NLP 服务
现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源,但是大多数情况下,资源比较分散,不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航,形成系统的学习路线,方便搜索。 重磅!今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。 下面详细给大家介绍一下!
红色石头
2022-01-20
293
0
专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(五)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
正则表达式
数据预处理后,我们生成了大量的新变量(比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量)。但实际上,部分新生成的变量可能是多余:一方面它们本身不一定包含有用的信息,故无法提高模型性能;另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此,我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
红色石头
2022-01-16
358
0
系列笔记 | 深度学习连载(2):梯度下降
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
我们定义 θ 改变的方向是movement的方向, 而gradient的方向是等高线的法线方向
红色石头
2022-01-14
232
0
系列笔记 | 深度学习连载(1):神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
自2012年CNN的imagenet 上的突破,以神经网络网络为基础的深度学习开始风靡学界和工业界。我们来看一张图片,关于google 内部深度学习项目的数量。而且应用领域极广,从Android 到 药品发现,到youtube。
红色石头
2022-01-14
354
0
重磅!《深度学习 500 问》已更新,GitHub 标星 2.6W(附完整下载)
深度学习
机器学习
人工智能
编程算法
神经网络
几个月前,红色石头发文介绍过一份在 GitHub 上非常火爆的项目,名为:DeepLearning-500-questions,中文译名:深度学习 500 问。作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式,收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。
红色石头
2022-01-12
354
0
开源!100 页机器学习教程全面开放,附完整代码
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
这本《百页机器学习》的作者是 Gartner 公司机器学习团队负责人、人工智能博士 Andriy Burkov。作者表示,这本书麻雀虽小五脏俱全,内容十分丰富。
红色石头
2022-01-12
232
0
72 页 PPT,带你梳理神经网络完整架构(含 PyTorch 代码)
linux
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
今天带来一份由 Santiago Pascual de la Puente 整理和总结的一份 72 页 PPT。这份 PPT 总结了如今主要的神经网络架构及其组成,含 PyTorch 实现代码片段!
红色石头
2022-01-12
841
0
深度学习 500 问!一份火爆 GitHub 的面试手册
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
编程算法
近年来,深度学习技术在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)等热门领域都取得了非常大的进展。深度学习的资料也层出不穷。相信很多入门深度学习的读者面对海量资源的时候,很容易陷入到一种迷茫的状态。简单来说,就是选择越多,越容易让人陷入无从选择的困境。
红色石头
2022-01-12
641
0
6 个核心理念!诠释了吴恩达新书《Machine Learning Yearning》
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
吴恩达的《Machine Learning Yearning》主要讲的是如何构建好的机器学习项目。这本书包含了很难在其他地方找到的实际见解,其格式很容易与队友和合作者分享。大多数人工智能技术课程都会向你解释不同的 ML 算法如何在框架下工作,但是这本书教你如何实际使用它们。如果你渴望成为人工智能的技术领导者,这本书将帮助你的道路。历史上,学习如何对人工智能项目做出战略决策的唯一方法是参加研究生课程或获得在公司工作的经验。《Machine Learning Yearning》是有助于你快速获得这种技能,这使你能够更好地建立复杂的人工智能系统。
红色石头
2022-01-12
569
0
这 28 张精炼图,将吴恩达的 deeplearning.ai 总结得恰到好处!
编程算法
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
吴恩达——人工智能领域的大 IP,他在 Coursera 上开设的 deeplearning.ai 深度学习专项课程惠及非常多的人工智能爱好者。该系列课程对于理解各种算法背后的原理非常有帮助,同时提供了大量的应用场景,涉及图像、语音、自然语言理解等各方面,还提供了一些工具函数、数据集。这个系列课程是从机器学习过渡到深度学习的必备课程!
红色石头
2022-01-12
239
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火爆 GitHub 的《机器学习 100 天》,有人把它翻译成了中文版!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目,叫做 100-Days-Of-ML-Code,中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址:
红色石头
2022-01-12
339
0
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