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橙子和机器学习

你又高高兴兴地去橙子。可你熟悉的那种橙子卖完了,现在卖的是另一个品种,产自不同的地方,你之前总结的经验可能行不通了。...你不知道之前的经验能不能迁移过去(迁移学习),于是你重新尝试,把各种橙子买回家尝,几次之后你发现这个品种中小的、浅黄色的橙子是最甜的! 过了几天,表妹来你家玩,她想吃橙子,于是你们一起去。...2 机器学习 机器学习算法是普通算法的进化,更加聪明和自动。现在,我们分析如何把选橙子的问题定义成标准的机器学习问题。 随机选择一个市场上的橙子,作为我们要研究的目标(Training Data)。...下次你去水果,采集了一个橙子的各个指标特征,扔进你的模型,模型就会告诉你这个橙子的各种属性。 甚至你选择橙子的模型稍微变化下就可以选择香蕉了,这就叫迁移学习。...甚至你的模型会随着新的样本、新橙子的种类,变得越来越好,越来越全面,增量学习。 …… 这就是机器学习,大家有点感觉了吗?

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任性11,服务半价,还有百万Q币送

明天就是一年一度的11购物狂欢节,不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势,众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台,将在11期间,推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...活动时间 2016年1111日至11月24日 活动规则 活动期间,平台认证用户购买任意服务,累计付费满100元,可领取50Q币,累计付费满200元,可领取100Q币,多多送。百万Q币,送完为止。...11来WeTest,享受被百万Q币围绕的喜悦!来一次跟腾讯专家的约惠! 了解活动更多信息,请扫描下方二维码 ? ?...快点击左下角“阅读原文”参加活动吧 关于腾讯WeTest 腾讯WeTest是腾讯游戏官方推出的一站式游戏测试平台,用十年腾讯游戏测试经验帮助广大开发者对游戏开发全生命周期进行质量保障。

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机器学习机器学习创业机会在哪里

1、显而易见的是,机器学习的算法开发者已经不可避免的选择了开源道路。当然这也有例外。...关于高效的机器学习的下一个巨大变革,会来自于专门给机器学习设计的芯片。Graphcore 把它们叫做智能芯片组。...Jibo 这个友善的机器人就是很好的例子,仅仅使用一眼睛来表达自己的情绪。肯定会有便宜的玩具,能够自适应和回答问题(像治疗机器人 Paro,但用途是游戏),虽然我现在还没有找到。...这些任务非常适合机器学习来完成,因为情感体验是主观和可变的。 进入专业领域 我会留下一个悬念,机器学习是会让我们变成多余的人,还是能够协助人类在完成很多专业的任务(这能给用户带来更多价值)?...在新的数据集上开发和应用的速度是如此之快,让机器学习变成了让人兴奋的领域。

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机器学习11机器学习算法目录(前)

机器学习算法目录: 一、模型选择与评价: 1,误差:误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成; 2,多分类学习:一对一、一对其余、多对多(参考:西瓜书p63);单标签二分类...3,交叉验证,网格搜索: 4,模型评价相关指标: 5,模型持久化(modelpersistence): 6,验证曲线(validationcurves): 二、机器学习部分: 1,线性回归: 最小二乘...10,概率图模型(参考邱老师的PPT) 11,降维学习:主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)、特征选择;特征降维可分为有监督(LDA)和无监督(LSA、NMF);主题模型(LDA、LSA) 要点...12,集成学习(已整理为:机器学习5-8):随机森林(Extra tree、Totally Random Trees Embedding、Isolation forest)、Adboost、GBDT、XGBoost...: 1,马尔科夫决策过程(MarkovDecision Processes): 2,Q-Learning: 3,Sarsa: 五、迁移学习:多模态学习 六、按监督,非监督分类: 1),监督学习: 1.1

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机器学习机器学习11个开源项目

机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。...在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。...H2O   H2O是0xdata的旗舰产品,是一款核心数据 分析平台。它的一部分是由R语言编写的,另一部分是由Java和Python语言编写的。...Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能够承担数据挖掘人物的机器学习算法,包括了对数据进 行预处理、分类、回归、聚类等等。...Vuples项目与之类似,使用F#语言编写,并且适用于.Net平台上。 ConvNetJS   ConvNetJS是一款基于JavaScript的在线深度学习库,它提供了在线的深度学习训练方式。

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11 个Javascript机器学习

该项目包括几种内置体系结构,如多层感知器,多层长短期记忆网络,液态机器和能够训练真实网络的培训师 ?...PAIR-code / deeplearnjs - 硬件加速深度学习//机器学习//为网络提供NumPy库。 https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs 7....有人认为这个项目是convnetjs的继任者,所以实现一个基于全栈式神经网络的机器学习框架和扩展的强化学习支持。...10. mljs 一组库提供由mljs组织开发的用于Javascript的机器学习工具,其中包括有监督学习和无监督学习,人工神经网络,回归算法以及用于统计学,数学等的支持库。下面是一个简短的【演练】。.../hackernoon.com/machine-learning-with-javascript-part-1-9b97f3ed4fe5 mljs --https://github.com/mljs 11

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机器学习 学习笔记(11) 贝叶斯分类器

反映了分类器所能达到的最好性能,即通过机器学习所能产生的模型精度的理论上限。 若误判损失 ? 用0/1损失来表示,则条件风险为 ? ,于是,最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为 ?...与朴素贝叶斯分类器相似,AODE无需模型选择,既能通过预计计算节省预测时间,也能采取懒惰学习方式在预测时再进行计数,并且易于实现增量学习。...以下代码为朴素贝叶斯分类器代码: # 代码和数据集来源于机器学习实战,https://github.com/AnnDWang/MachineLearning/blob/master/thirdbook/...testEntry)) print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)) testingNB() 参考: 《机器学习...》 《统计学习方法》 《机器学习实战》

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机器学习11天:降维

我们找到最主要的,剔除不重要的 主流方法 1.投影 投影是指找到一个比当前维度低的维度面(或线),这个维度面或线离当前所有点的距离最小,然后将当前维度投射到小维度上 二维投射到一维 三维投射到二维 2.流形学习...我们来看看被称为瑞士卷数据集的三维图 经过两种降维数据的处理,我们得到下面两幅二维数据可视化图 我们可以看到,左边的数据 有很多重合的点,它使用的是投影技术,而右图就像将数据集一层层展开一样,这就是流形学习...plt.title('Kernel PCA of Swiss Roll Dataset') plt.show() 3.sigmoid内核 特点: Sigmoid核也是一种非线性核函数,它在数据上执行类似于曲正切

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机器学习》笔记-特征选择与稀疏学习11

作者:刘才权 编辑:田 旭 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热,相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学,一定也想参与其中。...对于自己,经历了一段时间的系统学习(参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》),现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书,并在阅读的过程中进行记录和总结...这两本是机器学习和深度学习的入门经典。...记录笔记,一方面,是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面,相信这个系列学习过程的记录,也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。...特征选择是一个重要的“数据预处理”(data preprocessing)过程,在现实机器学习中,获得数据之后通常进行特征选择,之后再进行训练学习器。

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机器学习秋招坎坷路

写在前面的话:部分牛友在评论区喷 强调机器学习、算法要求没那么高,那么我说一句,你们凭心而论,如果不是手里有那么些个竞赛大奖或者acm等算法大奖,你们的简历怎么能说好,况且算法大奖这些东西毕竟只存在于少数人之中...,不可能人手必备(本来就是写给非学弟学妹的建议 大佬们勿喷)。...PS:秋招基本上告一段落咯(收获了一些还不错的offer 不折腾了),楼主是真正意义上的渣硕,一个林业学校的非,写这篇帖子小记下秋招经历也只是为了跟我同样的小伙伴(同是非或者学校更差)提供一些思路,...要做到这个 请务必刷算法题,尽量不要找机器学习、算法相关的工作 除非你有大的项目作为支撑,因为这些大公司这些岗位基本要求C9硕士!...12、redis的持久化(aof和rdb),redis和本地缓存优劣分析 13、在分布式情况下,如何实现服务器之间数据的一致性,后面又问了CAP原理 14、算法:二叉树的反转 15、谈谈你学习新技术的方法

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Facebook 的应用机器学习平台

Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包,目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。...Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力,并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。...Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模机器学习模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征:性能、跨平台支持,以及基本的机器学习算法。...一个是单插槽CPU服务器(1xCPU),包含4个Monolake服务器子卡,另一个是插槽CPU服务器(2xCPU)。...对于机器学习应用程序,这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会,这些机制可以扩展到大量的异质资源(例如不同的CPU和GPU平台,具有不同的RAM分配)。

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机器学习平台的演进史

第二代机器学习平台侧重于模型:重点是快速创建和跟踪实验,以及部署、监控和理解模型。 第三代机器学习平台侧重于数据:重点是特征和标签的构建以及机器学习工作流的自动化。...这三类机器学习平台并没有绝对的优劣,对于企业而言,也不一定一开始就要选择第三代机器学习平台,凡事都要有一个演进的过程。...如果说草创阶段,大可以选择第一代机器学习平台,先让机器学习应用于业务,产生业务价值;然后再引入第二代机器学习平台机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。...第二代机器学习平台:基于模型的解决方案 正是因为第一代机器学习平台有着种种缺陷,于是有人开始讨论“数据科学工作流程”或机器学习开发生命周期 (MLDLC)。...第三代机器学习平台是因为 AI 算法已经足够成熟了,只需要像平台提供一些训练数据就可以让平台完成一次机器学习模型的训练和部署到生产环境。

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