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理解图的拉普拉斯矩阵

谱图理论是图论与线性代数相结合的产物,它通过分析图的某些矩阵的特征值与特征向量而研究图的性质。拉普拉斯矩阵是谱图理论中的核心与基本概念,在机器学习与深度学习中有...

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SIGAI集装箱智能残损识别产品在日照港和营口港部署

据日照港和营口港提供的信息,SIGAI(北京张量无限科技有限公司)的集装箱智能残损识别系统已经率先在这两个港口成功部署,并且实现了平稳运行,得到了使用单位的一致...

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机器学习算法地图2021版

为了帮助大家理清机器学习的知识脉络,建立整体的知识结构,2018年SIGAI推出过机器学习算法地图,纸质版和电子版的阅读量超过10万。两年之后,我们对算法地图进...

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机器学习数学知识结构图

早在2018年和2019年,SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”,“深度学习算法地图”,对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结,帮助大家建...

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机器学习中的目标函数总结

几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型,然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完...

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《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第四部分(深度学习概论、自动编码器、强化学习、聚类算法、半监督学习等)

本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第四部分,包含了课程内容的深度学习概论,自动编码器,受限玻尔兹曼机,聚类算法1,聚类算法2,聚...

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机器学习中的概率模型

概率论,包括它的延伸-信息论,以及随机过程,在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数,目标函数,以及对算法进行理论分析。如果将机器学习算法的输入、输...

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理解贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种黑盒优化算法,用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任意点处函数值的概率分布,这通过高斯过程回归而实现。根据高斯...

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《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第三部分(人工神经网络、支持向量机、线性模型等7章)

本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第三部分,包含了课程内容的人工神经网络、支持向量机、线性模型等18~24讲内容共7章的PPT,...

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《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第二部分

本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第二部分,包含了课程内容的数学、基本概念、线性回归、贝叶斯分类器、决策树、K近邻算法与距离度量...

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《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT

本文是SIGAI公众号文章作者编写的《机器学习》课程新版PPT,是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社...

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SIGAI推出 “木材智能理货” 解决方案

我国每年从海外进口大量原木,如何在木材到达港口或陆地口岸之后进行迅速清点,一直是行业内亟待解决的痛点问题。近日,SIGAI宣布正式推出木材智能理货解决方案,赋能...

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机器学习与深度学习习题集答案-2

本文是机器学习和深度学习习题集答案的第2部分,也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学,以及在职人员面试准备...

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机器学习快速入门

本文是雷明老师应清华大学出版社邀请,1.5在珠海“第9届高等学校计算机程序设计课程论坛-智能时代下的程序设计”演讲的讲稿,旨在帮大家快速对机器学习建立直观的认识...

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机器学习与深度学习习题集答案-1

本文是机器学习和深度学习习题集的答案-1,免费提供给大家,也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学,以及在职...

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理解策略梯度算法

在之前的文章“深度强化学习综述(上)”中介绍了深度强化学习的原理,重点是DQN(深度Q网络)。基于值函数的算法是神经网络与时序差分算法如Q学习相结合的产品。其原...

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机器学习与深度学习习题集(中)

这是《机器学习-原理、算法与应用》这是机器学习与深度学习习题的第二部分,为《机器学习-原理,算法与应用》一书编写,二者配合使用。习题集的绝大部分题目都可以在此书...

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机器学习与深度学习习题集(上)

本文是SIGAI公众号文章作者编写的机器学习和深度学习习题集(上),是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集课用于高校的机器学习与深度学习教学,...

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MLOD:基于鲁棒特征融合方法的多视点三维目标检测

注:这是一篇2019年9月发表在arXiv【1】激光雷达和摄像头数据融合的目标检测论文。

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理解支持向量机

支持向量机是机器学习中最不易理解的算法之一,它对数学有较高的要求。之前SIGAI微信公众号已经发过“用一张图理解SVM脉络”,“理解SVM的核函数和参数”这两篇...

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