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图像识别之美食挑战赛 Ⅱ:由二分类到多分类,增加的不止是一点复杂度......
相较第一场美食识别挑战赛,这次推出的比赛 2.0 难度略有增加。除了食材种类的成倍增加之外,四种食材的图片辨识度也有所降低。这对于专注于图像识别的开发者而言,相信是非常值得尝试的一次挑战!
AI研习社
2020-02-21
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全网最全数据分析师干货-python篇
Pickle模块读入任何Python对象,将它们转换成字符串,然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。
AI研习社
2019-09-04
1.7K0
机器学习面试中常考的知识点和代码实现(一)
本文是机器学习面试中常考的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识;既然是以面试为主要目的,亦不可以篇概全,请谅解,有问题可提出。
AI研习社
2019-08-26
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不容错过的机器学习/深度学习笔试题及解析!
1.在构建一个决策树模型时,我们对某个属性分割节点,下面四张图中,哪个属性对应的信息增益最大?
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2019-08-09
1.8K1
机器学习 101:一文带你读懂梯度下降
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说,这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外,想要培养对复杂项目的直觉,理解基本的概念也是十分关键的。
AI研习社
2019-07-12
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博客 | 机器学习算法系列(一):logistic回归
定义:X是连续随机变量,X服从logistic分布,则X具有下列的分布函数和密度函数:
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2019-05-08
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Github项目推荐 | Homemade Machine Learning - 自己动手实践机器学习算法
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
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2019-01-09
1.4K0
博客 | 机器学习中的数学基础(线性代数)
正确理解“线性代数”应该将其拆分成2部分:“线性”体现向量,它是静态的研究对象,而“代数”则是施加在向量上的数学结构,代表的是数学运算,具体就是数乘和加法,即映射。因此,线性代数研究的就是向量集合上的各种运算,包括线性空间和线性变换,而矩阵就是将两者联系起来的纽带。
AI研习社
2018-12-27
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Github 项目推荐 | 用 Python 实现的大规模线性回归、分类和排名库 —— lightning
Lightning 稳定版本的预编译二进制文件在主要平台可用,需要用 pip 安装:
AI研习社
2018-07-26
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