人人都是极客

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 09决策树(下)—既能回归又能分类的模型

我们提取七个特征,用来判断一个形象,是人是猫。这七个特征包括:有否蝴蝶结;是否穿衣服;是否高过5个苹果;是否有胡子;是否圆脸;是否有猫耳朵;是否两脚走路。

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 08决策树(中)—既能回归又能分类的模型

开门见山,我们先来看看C4.5算法是怎么弥补ID3算法不足的。对于上节提到的ID3算法不足的第一个问题,不能处理连续特征, C4.5的思路是将连续的特征离散化。...

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刘盼

30W+!2018芯片校招薪资比肩互联网!

由于中美贸易摩擦、AI的强劲需求和新玩家加入等原因,今年IC行业正式开始抢人大战。2018芯片校招薪水已经比肩互联网,连知名国企的HR都在感叹:今年根本招不到人...

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刘盼

Arm为何明年Q1才发布AI处理器?

AI热潮来势汹汹,即便算法还不成熟,处理器算力还不足够,但大部分手机厂商已经让其旗舰手机用户或多或少地享受到了所谓的AI功能。其中,苹果和华为更是用集成NPU的...

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 07决策树(上)—既能回归又能分类的模型

前面我们讲了线性回归模型和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归,后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型,却既可以用于回归,又可以用于分类。

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 06朴素贝叶斯分类器

第五节开始我们谈到回归问题和分类问题,其中回归问题可以用梯度下降法求出其模型,那么分类模型可以通过什么方法可以求出呢?

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 05用梯度下降法求线性回归模型

监督学习指的是人类给机器一大堆标示(label)过的数据,通常指机器通过学习一系列(, )数据,X代表输入数据(特征Feature),Y代表输出数据,然后自我推...

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 04梯度下降法

上一节我们知道了算法是训练出来的,训练过程需要依据某种算法进行运算,这一节我们一起看下线性回归中最常用的优化算法——梯度下降法。

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刘盼

机器学习三要素之数据、模型、算法

我们都知道,机器学习需要大量的数据来训练模型,尤其是训练神经网络。在进行机器学习时,数据集一般会被划分为训练集和测试集,很多时候还会划分出验证集。

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刘盼

传感器工作原理动态图

传感器是能够感受规定的被测量并按一定规律转换成可用输出信号的器件或装置的总称,通常被测量是非电物理量,输出信号一般为电量。当今世界正面临一场新的技术革命,这场革...

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 02什么是机器学习

什么是机器学习?机器学习就是:不通过人类直接指定的规则,而是通过机器自身运行,习得事物的规律和事物间的关联。

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刘盼

Linux中形形色色的接口API和ABI

如果将内核比作一座工厂,那么Linux中众多的接口就是通往这个巨大工厂的高速公路。这条路要足够坚固,禁得起各种破坏(Robust)。要能跑得了运货的卡车,还要能...

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刘盼

Peter教你谈情说AI | 01导读

机器学习已经慢慢演变成了根据已知模型 + 框架运用的开发,用不了多久机器学习就会变成像多媒体,图形开发等一样,只要根据已知的 api 开发相应的 AI app ...

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刘盼

面向嵌入式 AI 芯片上视觉任务的神经网络设计

随着这几年神经网络和硬件(GPU)的迅猛发展,深度学习在包括互联网,金融,驾驶,安防等很多行业都得到了广泛的应用。然而在实际部署的时候,许多场景例如无人驾驶,安...

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刘盼

物联网通信协议介绍

为了方便,将物联网通信协议分为两大类,一类是接入协议,一类是通讯协议。接入协议一般负责子网内设备间的组网及通信;通讯协议主要是运行在传统互联网TCP/IP协议之...

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刘盼

AI芯片之卷积神经网络原理

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图...

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刘盼

六张图看懂人工智能知识体系

关于人工智能的前世今生、内涵意义,下图可以说是相当清楚全面了。人工智能是未来一大热点,如果你也看好这一趋势,不妨把下面六张图收藏起来慢慢看。

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刘盼

如何为你的机器学习问题选择合适的算法?

随着机器学习越来越流行,也出现了越来越多能很好地处理任务的算法。但是,你不可能预先知道哪个算法对你的问题是最优的。如果你有足够的时间,你可以尝试所有的算法来找出...

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刘盼

如何搭建一个物联网系统框架?

只有设备接入到网络里面,才能算是物联网设备。这里涉及到2个关键点:接入方式以及网络通信方式。

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刘盼

解密AI芯片的加速原理

网上对AI芯片的剖析实在太少,这里对一些论文和大佬的研究做一个总结,希望对读者有所帮助。

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