腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
SIGAI学习与实践平台
专栏成员
举报
281
文章
518576
阅读量
165
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(281)
机器学习(105)
人工智能(101)
深度学习(96)
编程算法(96)
神经网络(88)
其他(62)
卷积神经网络(21)
图像处理(16)
图像识别(11)
人脸识别(10)
监督学习(10)
无监督学习(8)
决策树(7)
微信(7)
安全(7)
自动驾驶(6)
网络安全(6)
强化学习(6)
NLP 服务(5)
机器人(5)
线性回归(4)
pytorch(4)
数据分析(4)
https(4)
系统(4)
tensorflow(3)
python(3)
go(3)
linux(3)
文件存储(3)
无人驾驶(3)
模式识别(3)
大数据(3)
数据结构(3)
语音识别(2)
node.js(2)
ide(2)
机器翻译(2)
视频处理(2)
http(2)
面向对象编程(2)
tcp/ip(2)
小程序(2)
聚类算法(2)
学习方法(2)
测试(2)
算法(2)
效率(2)
区块链(1)
数据挖掘(1)
html(1)
arm(1)
数据库(1)
access(1)
打包(1)
批量计算(1)
日志服务(1)
文字识别(1)
人脸核身(1)
网站(1)
企业(1)
serverless(1)
存储(1)
开源(1)
自动化(1)
互联网医疗(1)
erp(1)
推荐系统(1)
单元测试(1)
kernel(1)
腾讯云开发者社区(1)
视频分析(1)
特征工程(1)
app(1)
rgb(1)
tensor(1)
产品(1)
反射(1)
工具(1)
连接(1)
配置(1)
软件(1)
研发(1)
原理(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
机器学习算法地图2021版
深度学习
强化学习
监督学习
无监督学习
人工智能
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,我们对算法地图进行了优化升级,使得它的结构更为合理清晰,内容更为简洁。下面先看算法地图2021版的整图
SIGAI学习与实践平台
2021-03-22
996
0
机器学习数学知识结构图
机器学习
神经网络
人工智能
编程算法
深度学习
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,帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万,有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里,我们将对机器学习的数学知识进行总结,画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大,因此我们分成了整体知识结构图,以及每门课的知识结构图。
SIGAI学习与实践平台
2021-03-04
1.2K
0
机器学习中的目标函数总结
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
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成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数,然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定,剩下的是求解最优化问题,这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。
SIGAI学习与实践平台
2021-01-05
1.3K
0
《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)
编程算法
机器学习
神经网络
人工智能
聚类算法
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,聚类算法3,半监督学习,强化学习的PPT,对算法进行了详尽的推导,并附以实验例子帮助大家更好的理解,旨在帮大家建立全面的认识,构建知识脉络。
SIGAI学习与实践平台
2020-11-23
898
0
机器学习中的概率模型
编程算法
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
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、输出数据看作随机变量,就可以用概率论的观点对问题进行建模,这是一种常见的思路。本文对机器学习领域种类繁多的概率模型做进行梳理和总结,帮助读者掌握这些算法的原理,培养用概率论作为工具对实际问题进行建模的思维。要顺利地阅读本文,需要具备概率论,信息论,随机过程的基础知识。
SIGAI学习与实践平台
2020-07-29
2.5K
0
《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)
编程算法
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
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,对算法进行了详尽的推导,并附以实验例子帮助大家更好的理解,旨在帮大家建立全面的认识,构建知识脉络。
SIGAI学习与实践平台
2020-04-08
752
0
《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第二部分
机器学习
神经网络
人工智能
编程算法
深度学习
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学习、数据降维算法、线性判别分析、人工神经网络等7~17讲内容的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评为2019年度畅销图书,感谢出版社和读者的大力支持!
SIGAI学习与实践平台
2020-03-19
1.1K
0
《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT
机器学习
神经网络
人工智能
编程算法
深度学习
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评为2019年度畅销图书,感谢出版社和读者的大力支持!
SIGAI学习与实践平台
2020-03-06
2.9K
1
机器学习快速入门
机器学习
神经网络
人工智能
编程算法
深度学习
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。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书,感谢出版社和读者的大力支持!
SIGAI学习与实践平台
2020-02-14
665
0
机器学习与深度学习习题集(中)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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中找到答案。同时也可以用作高校相关专业的机器学习,深度学习课程习题集。后续我们将给出最后一部分,以及整个习题集的完整答案。
SIGAI学习与实践平台
2019-10-31
1.1K
0
机器学习与深度学习中的数学知识点汇总
机器学习
神经网络
人工智能
编程算法
深度学习
在机器学习与深度学习中需要大量使用数学知识,这是给很多初学带来困难的主要原因之一。此前SIGAI的公众号已经写过“学好机器学习需要哪些数学知识”的文章,由于时间仓促,还不够完整。今天重新整理了机器学习与深度学习中的主要知识点,做到精准覆盖,内容最小化,以减轻学习的负担同时又保证学习的效果。这些知识点是笔者长期摸索总结出来的,相信弄懂了这些数学知识,数学将不再成为你学好机器学习和深度学习的障碍。
SIGAI学习与实践平台
2019-09-11
1.2K
0
理解计算:从根号2到AlphaGo第8季 深度学习发展简史
卷积神经网络
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
在本系列的2,3,4季中,我们分别介绍了神经网络的生物学背景,最早的关于神经元的数学模型,以及具有学习功能的感知机。我们现在已经知道,如何学习神经网络的参数是最为关键的问题,这个问题从宏观上看实际上跟求解2的平方根并没有本质不同,即需要一个迭代过程(梯度下降)不断更新模型的参数。在一个著名的Adaline模型(第4季)的基础上,我们首次看到了激活函数、代价函数,梯度(导数)这些概念在求解模型参数中的核心作用,梯度下降法首次被运用到神经元模型中。接下来的第5季则专门介绍了导数的概念以及求解方法。逆向求导由于其极高的性能,看起来极具吸引力。从现在的眼光来看,在上个世纪80年代的时候,所有的基础几乎已经准备妥当,只是在等一个适当的机会,一些零星的在当时并不那么惹眼的研究,逐渐将神经网络以一种更加高大上外表包裹起来,深度学习开始了它的统治时代。本主要介绍从神经网络到深度学习发展过程中的几个重要的模型及其人物的简单历史,希望能帮助大家宏观上了解深度学习发展的基本脉络。
SIGAI学习与实践平台
2019-08-29
652
0
基于点云 / RGBD的3D视觉检测技术
图像处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
3D视觉技术相较于2D视觉能获取更丰富更全面的环境信息,已经成为机器人导航、无人驾驶、增强/虚拟现实、工业检测等领域的关键技术.当前基于2D的的计算机视觉技术日趋成熟,在很多领域取得了很不错的进展,但我们真实的世界是三维空间,利用2D的技术对真实世界进行建模存在先天的缺陷——深度信息缺失,我们不能从2D图片中获得物体的绝对尺度和位置,而这一点在点云中不会存在问题.“从单幅图像到双目视觉的3D目标检测算法”介绍了基于单目(monocular)视觉以及双目(binocular)视觉的3D目标检测算法,单目做3D检测完全是数据驱动,通过机器学习模型结合摄影几何的约束去拟合3D空间的数据分布;双目视觉会有额外的视差信息,可以重建出景深信息,所以可以得到比单目视觉更强的空间约束关系,在3D目标检测任务重的精度相比单目会更好.
SIGAI学习与实践平台
2019-08-22
2.7K
0
从基础网络到NAS经典论文梳理
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
DeepAction八期飞跃计划还剩7个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO1)
SIGAI学习与实践平台
2019-08-20
820
0
用Keras和Tensorflow构建贝叶斯深度学习分类器
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
DeepAction八期飞跃计划还剩9个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO1)
SIGAI学习与实践平台
2019-08-16
2.2K
0
NLP技术也能帮助程序分析?
打包
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
众所周知,在机器学习领域中,计算机视觉、自然语言处理和语音识别的技术已经发展的非常成熟,都已经有非常好的效果。同时,在系统安全领域,也有非常多的研究者,正在尝试使用非常大量的数据进行分析,以完成一些人类难以完成的挑战。
SIGAI学习与实践平台
2019-08-06
951
0
目标检测算法之 Yolo 系列
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
引入 R-CNN 基本结构和原理 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO V1 主要贡献和优势 基本原理 Anchor box 的设计
SIGAI学习与实践平台
2019-07-30
1.2K
0
视觉问答:VQA经典模型Up-Down以及VQA 2017challenge 冠军方案解读
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像处理
DeepAction七期飞跃计划还剩3个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO1)
SIGAI学习与实践平台
2019-07-25
2.4K
0
浅谈卷积神经网络的模型结构
卷积神经网络
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
DeepAction七期飞跃计划还剩4个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO1)
SIGAI学习与实践平台
2019-07-19
628
0
深度学习项目实践笔记
大数据
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
七期飞跃计划还剩5个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO1)
SIGAI学习与实践平台
2019-07-19
716
0
点击加载更多
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档