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机器学习算法工程师

机器学习、深度学习、数据挖掘等人工智能领域的技术实战干货文章，这里都有！

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# LightGBM大战XGBoost，谁将夺得桂冠？

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　　如果你是一个机器学习社区的活跃成员，你一定知道提升机器（Boosting Machine）以及它们的能力。提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单，因为他极其强大。但是，如果数据量极其的大，XGBoost也需要花费很长的时间去训练。

机器学习算法工程师

2019-01-31

8570

基础|认识机器学习中的逻辑回归、决策树、神经网络算法

机器学习决策树神经网络编程算法线性回归

逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。逻辑回归的成功之处在于，将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示：

机器学习算法工程师

2018-09-29

9030

基于深度学习的图像语义分割算法综述

深度学习编程算法卷积神经网络自动驾驶

本文翻译自An overview of semantic image segmentation，原作者保留版权。

机器学习算法工程师

2018-08-06

2.4K0

【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程（上篇）

编程算法大数据

基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期以来，研究人员先后设计了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行探索和研究，并取得了卓越的成果。

机器学习算法工程师

2018-07-27

9420

阿里资深 AI 工程师教你逐个击破机器学习核心算法

编程算法监督学习无监督学习决策树机器学习

近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。

机器学习算法工程师

2018-07-27

5510

从0 到1 实现YOLO v3（part two）

https pytorch 网络安全编程算法 css

本部分是从0到1 实现YOLO v3 的第二部分的第二部分，前两部分主要介绍了YOLO的工作原理，包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。本部分主要介绍如何完成YOLO的前馈部分。本文假设读者已经完成了第一部分的阅读，以及对pytorch有一定的了解。

机器学习算法工程师

2018-07-27

1.6K0

基于深度学习的图像语义分割算法综述

深度学习编程算法卷积神经网络自动驾驶

本文翻译自An overview of semantic image segmentation，原作者保留版权。

机器学习算法工程师

2018-07-26

1.8K0

EM算法原理总结

编程算法 html 机器学习

地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html

机器学习算法工程师

2018-07-26

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风格迁移原理及tensorflow实现-附代码

tensorflow 编程算法深度学习

作者：刘威威编辑：田　旭前言本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo，看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了，复现的算法来自论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 本文分为以下部分：第一节：深度学习在风格迁移上的背后原理；第二节：风格迁移的代码详解第三节：总结图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像，取个名字为new B，其中new B中既包含图像B的内容

机器学习算法工程师

2018-03-30

3.7K0

【DLND 机器学习算法全栈工程师】干货！小白也能看懂的神经网络入门

机器学习编程算法神经网络

导语：干货来了，Udacity Machine Learning 课程导师 Walker 亲自出马，教你简单形象有趣地掌握神经网络！神经网络是什么？神经网络就是一系列简单的节点，在简单的组合下，表

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.4K0

Batchnorm原理详解

神经网络编程算法深度学习

作者：刘威威小编：赵一帆前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 01 Batchnorm主要解决的问题首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测

机器学习算法工程师

2018-03-06

3.9K0

YOLO算法的原理与实现

无人驾驶编程算法

作者：叶虎编辑：祝鑫泉前言 1 当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。目标检测的一个实际应用场景就是无人驾驶，如果能够在

机器学习算法工程师

2018-03-06

6.1K0

GAN系列学习(2)——前生今世

机器学习编程算法

作者：刘威威编辑：李文臣本文是GAN系列学习--前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进，并推荐了一些Github代码复现链接。本文旨在对GAN的变种做一些梳理工作，详细请看下文。 3 1.DCGAN 【Paper】： http://arxiv.org/abs/1511.06434 【github】 : https

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2018-03-06

1.1K0

Object Detection系列（三） Fast R-CNN

编程算法神经网络

作者：张旭编辑：黄俊嘉该内容是目标检测系列的第三篇，系列前部分内容如下，点击可查看： Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） S

机器学习算法工程师

2018-03-06

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《机器学习实战》学习笔记（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

机器学习线性回归编程算法

作者：崔加华编辑：祝鑫泉前言 1 好久没有更新了，最近中耳炎，晚上耳鸣，一度影响正常工作，慢慢吃药调理中。在学习之余，记得加强体育锻炼！前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。什么是回归 2 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * an

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.6K0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法(2)

机器学习编程算法

作者：章华燕小编：赵一帆逻辑回归详解分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散的，也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器(classifier)。分类器对新的输入进行输出的预测(prediction)，称为分类(classification)。统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：方法 = 模型 + 策略 + 算法对于logis

机器学习算法工程师

2018-03-06

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一步步教你理解LSTM

作者：王千发编辑：田　旭什么是LSTM 1 LSTM全名是Long Short-Term Memory，长短时记忆网络，可以用来处理时序数据，在自然语言处理和语音识别等领域应用广泛。和原始的循环神经网络RNN相比，LSTM解决了RNN的梯度消失问题，可以处理长序列数据，成为当前最流行的RNN变体。 LSTM应用举例 2 假设我们的模型的输入是依次输入一句话的每个单词，我们需要对单词做分类，比如有两句话：（1）arrive Beijing on November 2nd，这里的Beijing是目的地；（

机器学习算法工程师

2018-03-06

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系列学习——推荐算法综述

推荐系统编程算法

作者：章华燕编辑：祝鑫泉前言 1 随着移动互联网技术和社交网络的发展，每天都有大量包括博客，图片，视频，微博等等的信息发布到网上。我们正处于大数据的时代，传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。个性化推荐主要是根据用户的兴趣和和利时行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：

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2018-03-06

1.6K0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法(1)

机器学习编程算法

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)=(

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.5K0

快手类推荐系统实践

推荐系统编程算法

1. 什么是推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，近年来非常流行，应用于各行各业。比如大家耳熟能详的快手、头条、手机百度、淘宝、京东、应用宝...几乎各个平台都有一个智能推荐的功能。 2. 推荐的主要方法推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种：基于算法的推荐：协同过滤，逻辑回归、决策树基于内容推荐协同过滤方法根据用户历史行为（例如其购买的、选择的、评价过的物品等）结合其他用户的相似决策建立模型。这种模型可用于预测用户对哪些物品可能感兴趣（或用户对物品的感兴趣程度）。基于内容推荐利用一些列有关物品的

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.5K0

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