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机器学习工具总览

丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来,这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理,脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性,因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后,附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物,演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。

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机器学习工具综述

为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。...如果不使用这些工具,你将会花费大部分时间来构建你自己的工具,而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习工具或是新功能的时候,问自己这么一个问题: 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果?...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢? 直观的界面:强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章: 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具

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机器学习》-- 第十一章 特征选择与稀疏学习

压缩感知 第十一章 特征选择与稀疏学习 对于数据集中的一个对象及组成对象的零件元素: 统计学家常称它们为观测(observation)和变量(variable);数据库分析师则称其为记录(record...)和字段(field);数据挖掘/机器学习学科的研究者则习惯把它们叫做样本/示例(example/instance)和属性/特征(attribute/feature)。...在机器学习中特征选择是一个重要的“数据预处理”(data preprocessing)过程,即试图从数据集的所有特征中挑选出与当前学习任务相关的特征子集,再利用数据子集来训练学习器;稀疏学习则是围绕着稀疏矩阵的优良性质...11.1 子集搜索与评价 在机器学习中,我们将属性称为“特征”( feature), 对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”( relevant feature)、没什么用的属性称为“无关特征”(irrelevant...特征选择是一个重要的“数据预处理”( data preprocessing)过程, 在现实机器学习任务中,获得数据之后通常先进行特征选择, 此后再训练学习器。

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十一章 应用机器学习的建议

该系列文章为,观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单,但不得不说每一句都非常的简洁扼要,浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。...通过“机器学习性能评估”和“机器学习诊断”能快速过滤掉至少一半(上面)的无用选项 机器学习诊断 ? 诊断:这是一种测试法。你通过执行这种测试,能够了解算法在哪里出了问题。...展示了一种典型的方法,来训练和测试你的学习算法。比如,线性回归算法 ? 首先,你需要对训练集进行学习得到参数 θ 。具体来讲,就是最小化训练误差J(θ)。...11.6 学习曲线 使用学习曲线来判断一个学习算法是否处于偏差、方差问题,或者二者都有 为了绘制学习曲线,我们通常先绘制 J_train 或 J_vc ? 训练集的样本是个常数,一般很大。...如果一个学习算法有高偏差,选用更多的训练样集数据对于改善算法表现并无帮助。 ?这个特征,对于我们判断我们的学习算法是否处于‘高偏差’情况,很重要。 当算法处于’高方差’时的学习曲线: ?

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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!...16、问问题 九、校招中控(过笔试面试过get offer待遇比较诚恳) 十、校招泰隆(过笔试面试过get 口头) 十一、校招华数(一面过终面完等通知) 一面, 1、自我介绍 2、谈java四大特征(

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机器学习:算法及工具

算法及工具 说明 编程语言:Python 机器环境:Windows 参考书籍:《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...人工智能、数据挖掘、机器学习、深度学习 人工智能(Artifical Intelligence, AI)是计算机科学的一个子领域,创造于 20 世纪 60 年代,它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务...),即通过程序积累经验,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成; 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化,不要架空算法 下期 机器学习(一):机器学习基础 机器学习系列: 家明将与大家一起学习机器学习,借助于网上的教程与书籍指导,家明总结,与大家一起进步,共同应对AI时代。

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Python机器学习工具

Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有: 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有...Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。...,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。...PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。

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Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战

注意:spark.ml不提供文本分割工具. 在下面的代码段中,我们从一组句子开始。我们使用Tokenizer将每个句子分成单词。对于每个句子(单词包),我们使用HashingTF将句子散列为特征向量。...neg.count(),data.count())//合并 [1240] result.show(false) println(s"""accuracy is $accuracy""") [1240] 6 Spark机器学习实践系列...基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于Spark的机器学习实践...(四) - 数据可视化 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法 基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法 基于Spark...的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 X 联系我 [1240] Java交流群

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Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战

注意:spark.ml不提供文本分割工具. 在下面的代码段中,我们从一组句子开始。我们使用Tokenizer将每个句子分成单词。对于每个句子(单词包),我们使用HashingTF将句子散列为特征向量。...neg.count(),data.count())//合并 result.show(false) println(s""“accuracy is $accuracy”"") 6 Spark机器学习实践系列...基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于Spark的机器学习实践...(四) - 数据可视化 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法 基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法 基于Spark的机器学习实践...(九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 X 联系我 Java交流群 博客 知乎 Github

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机器学习为CAD插上一翅膀(上)

基于机器学习在无数行业中得到了充分利用,从网络上的提示性搜索到照片库存图像推荐。其核心是,推荐引擎可以在大量数据库中查询相关信息(文本、图像等),并在用户与给定界面交互时将其显示给用户。...随着建筑师在三维空间的绘制,一系列基于机器学习的分类器将能够搜索相关的建议,并提出替代、相似或互补的设计选项。...这种类型的网络是机器学习的标准实践,本身并不代表突破或复杂的体系结构。...[3]设计中的体积表示和机器学习 最后一篇论文[3]探讨了利用机器学习进行体素建模的机会。 ? 工作流程总结 首先介绍了体素建模的概念,并与传统的模型技术进行了比较。...阐述了像素映射和图形表示等概念,最终研究了基于机器学习的空间和几何光栅化过程的设计系统或工作流的原型实现。 在这篇文章的上半部分,我想让你们了解卷积作为理解和描述三维形状的理想工具的相关性。

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机器学习为CAD插上一翅膀(下)

揭示了卷积作为理解和描述三维形状的理想工具的相关性。...传送门:机器学习为CAD插上一翅膀(上) 二.模型定义 我们在这个项目中的方法是识别用户正在绘制的对象,并通过简单地使用对象的形状作为代理来提供类似的对象。...训练集的类 然后,我们使用Rhinoceros和Grasshopper编写脚本,创建一个工具来创建训练集和验证集。...正如我们在这里演示的,我们可以在一定程度上依赖于机器学习来找到一种共同的语言,从而能够比较各种复杂的形状。 在一个更基本的层面上,这项工作仅仅展示了暗示设计的潜力。...|链接 [2] VoxNet:一个用于实时对象识别的三维卷积神经网络,Daniel Maturana和Sebastian Scherer |链接 [3]重新混合和重新采样三维对象在设计中使用体积表示和机器学习

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