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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?
编程算法
打包
windows
大数据
决策树
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
907
0
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
954
0
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
2.4K
0
【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
1K
0
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
573
0
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
1.6K
0
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
1.9K
0
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
832
0
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
3.7K
0
【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
1.4K
0
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
3.9K
0
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
6.9K
0
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
机器学习算法工程师
2018-03-06
1.2K
0
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
854
0
《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
1.7K
0
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
1K
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一步步教你理解LSTM
编程算法
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
798
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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:
机器学习算法工程师
2018-03-06
1.7K
0
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
1.5K
0
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
1.6K
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