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梳理机器学习常用算法(含深度学习)
非监督学习是指在训练过程中,模型没有给定的输出标签,而是要从输入数据中自动发现规律的。
double
2023-03-21
5280
一文入门 深度强化学习
深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石,它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。
double
2022-01-26
9590
这725个机器学习术语表,太全了!
你好,我是zhenguo 这是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表,非常全面了,值得收藏! 英文术语 中文翻译 0-1 Loss Function 0-1损失函数 Accept-Reject Sampling Method 接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法 Accumulated Error Backpropagation 累积误差反向传播 Accuracy 精度 Acquisition Function 采集函数 Action 动作 Activation Function 激活函数 Acti
double
2022-01-26
5300
2020年成为机器学习工程师,看这9本书就够了!
其实,机器学习包含多种交叉学科,同时也在很多方面得到应用,如数据挖掘、图像处理等。机器学习的知识体系包含数学、编程语言、监督学习、非监督学习、深度学习等,同时还包括多种工具和框架的应用。
double
2020-08-11
5060
机器学习中的异常检测入门
顾名思义,异常检测是利用机器学习的方法,从一堆样本数据中选择出异常的个体。例如我们高中数学学习的3
double
2019-10-22
8320
机器学习实践套路总结
这里说说机器学习问题分析的一般性过程,尽管存在各种各样的机器学习问题,但大体上的步骤及最佳实践都有一定的套路。
double
2019-09-05
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入门 NLP 前,你必须掌握哪些基础知识?
今年一月开始,我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前,我对自然语言处理(NLP)领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时,我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书(图书查阅地址:https://www.nltk.org/book/)。这本书对于我来说过于理论化了,但其中的知识基本是正确的,因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来,我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」(图书查阅地址:https://www.apress.com/gp/book/9781484243534),并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了,它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近,此书的第二版(https://www.apress.com/gp/book/9781484243534)也面世了,对上个版本进行了大量的扩充。
double
2019-08-21
1.7K0
BAT面试题31~35:选择题
Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:
double
2019-05-07
1.2K0
机器学习是万能的吗?AI落地有哪些先决条件?
这段时间,有幸聆听了几场大牛报告,一位是第四范式,目前工业界应用AI经验最丰富的之一,曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地;另一位来自学术界,新加坡国立大学的,最近刚拿到两个项目,合计一共1.5亿人民币。听智者说,强于读万卷书!今天结合他们的报告,在这里总结与大家一起分享,他们的报告实际上完美地解决了以上两个问题。
double
2018-09-30
1.1K0
Python神经网络| 一篇很棒的实战笔记,附源码
感谢粉丝:疯琴,以下分享是疯琴在学习《Python神经网络》时的笔记,总结得很棒,感谢疯琴的乐于分享精神,相信这篇笔记一定会帮助到大家。
double
2018-07-25
1.4K0
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