机器学习与统计学

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AI 人工智能

统计学家

深度学习初探:使用Keras创建一个聊天机器人

【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras(一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot)。首先我们会介绍该库的主要概念,然后将逐步教大家如何使用它创建“是...

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统计学家

《统计学习方法》极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导

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统计学家

机器学习术语表

一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有...

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统计学家

用有趣的方式解释梯度下降算法

本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分《Gradient descent, how neural networks learn 》的学习笔记,观看...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构

本文为3Blue1Brown之《What is a Neural Network?》学习笔记

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统计学家

机器学习5大数学知识(附详细课程资源)

机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。

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统计学家

一个完整机器学习项目流程总结

现在机器学习应用越来越流行,了解机器学习项目的流程,能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。

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统计学家

融合机器学习模型:一种提升预测能力的方法

幸运的是,结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提...

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统计学家

SVM训练误差可能为0吗?

为训练样本,而{α1,...,αm,b}以及高斯核参数γ为训练样本的参数。由于不存在两个点在同一位置,因此对于任意的i≠j,有

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统计学家

资源|《美团机器学习实践》PDF+思维导图

本书包括通用流程(问题建模、特征工程、常用模型、模型融合)、数据挖掘(用户画像、POI实体链接、评论挖掘)、搜索和推荐(O2O场景下的查询理解与用户引导、O2O...

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统计学家

备战机器学习面试001|为什么需要对数值类型的特征做归一化?

对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。

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统计学家

14 幅思维导图 | Python 编程核心知识体系

原创:ZOE酱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25884239

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统计学家

除了技术能打,成为一名优秀数据分析师还需要的三种能力

就算我不说大家也心知肚明,任何一家公司(不仅仅是技术公司)都需要那些强大的数据分析师来帮助他们实现目标。到2022年,数据分析师将会和软件工程师和数据科学一样,...

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统计学家

要强大的“黑匣子”,还是“可解释”的机器学习?| 清华AI Time激辩

要不要用准确性换可解释性?这可能是许多资源有限的创业公司,在技术研发中面临的重要问题,同时也是机器学习可解释性研究中的重要议题。

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统计学家

给「转行人工智能」泼一盆理性的冷水

上图列举了以不同关键字进行搜索返回的岗位数:软件(11113) vs 生物(216) vs 生物信息(44) vs 数据科学家(152) vs 机器学习(280...

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统计学家

DeepMind+谷歌,用爱(ai)发电

场景介绍:介绍机器学习在风力发电场景下:预测风力发电量,及时调整供电规模;监测风速风向,及时调整叶片方向和间距,等几种极大提高效率的应用。

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统计学家

机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案

机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案。和编程、做表格、或者纯粹的数学建模不同,机器学习是由数据驱动,并有很强的黑箱性。因此很多时候容易得出似是而非的结论。...

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统计学家

「机器学习」到底需要多少数据?

机器学习中最值得问的一个问题是,到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型?从理论角度,有Probably approximately correct (PAC)...

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统计学家

神剧《切尔诺贝利》引发的技术思考:如何避免下一次核灾难?

场景描述:美剧《切尔诺贝利》的热播,让观众再次感受了核事故的恐惧。通过将工智能技术应在核防护和核安全上面,会带来卓有成效的收获,也许,合理的利用人工智能「约束」...

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统计学家

吃了这些数据集和模型,跟 AI 学跳舞,做 TensorFlowBoys

场景描述:利用深度学习算法 GAN 可实现动作追踪与迁移,将某人物动作复制到其他人,应用到舞蹈领域,人人皆可成舞王。

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