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DL笔记

如果使用Java,遍历每一个数据可能需要for循环一个一个来,但是Python不然,可以直接进行矩阵计算,所以把所有的特征并成一列计算更方便。

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机器学习笔记

(1)Field of study that gives computers the ability to learn without being explic...

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    《云安全最佳实践-创作者计划》火热征稿中

    发布文章赢千元好礼!

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    被diss了

    团队可能没想到突然被diss。 他们最近发布了全球最大的医学影像数据集MURA,还用这个数据集训练了一个169层的深度卷积神经网络模型。 生物学家、医生、以及的半个机器学习同行们对这条Twitter的不满,很大程度上也是因为老师的学术地位和影响力。 ? 与当年的洋洋洒洒、雷霆万钧相比,他这次对的批评,应该算是“三和一少”的态度了。 而说马库斯,马库斯就到。 刚刚马库斯也出手参与了一下这件事,他又在Twitter上开炮: “过度炒作可能已经成了的习惯,在影像诊断上,在汽车上,更普遍地说在AI上都是这样。” 关于未来 其实,放狠话的不仅仅是。 值得注意的是,前不久的老师Michael I.Jordan发表了一篇博客,题为《人工智能:革命远未到来》。 ?

    32910

    :告别,大数据

    :十年前,当我发起 Google Brain 项目,并使用 Google的计算基础设施构建“大”神经网络的时候,引起了很多争议。 :我想是的。 在过去一年,我一直在讨论以数据为中心的AI,我遇到了和10年前一样的评价:“没有新意”,“这是个错误的方向”。 :使用50张图片训练什么样的模型?是微调大模型,还是全新的模型? :让我讲一下Landing AI的工作。 :很有可能。有很多研究人员已经指出,有偏差的数据是导致系统出现偏差的众多因素之一。其实,在设计数据方面也已经有了很多努力。 :并非如此。比方说,智能手机上有许多不同类型的缺陷,如果要检测智能手机外壳的缺陷,那可能会是划痕、凹痕、坑痕、材料变色或者其它类型的瑕疵。

    8210

    ,新冠阳性

    金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就在刚刚,AI大牛发布推文: 我的新冠病毒检测呈阳性。 称其目前的症状类似于轻微流感,而且他此前是已经打过疫苗的,否则情况会更加糟糕。 除此之外,他还对防疫工作者表示了感谢。 AI大牛 (Andrew Ng)是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授。 也是谷歌大脑的联合创始人和主管,曾担任过百度首席科学家。 而最“家喻户晓”的工作,是通过他开发的神经网络,仅是看了一周的油管视频,便自主学会识别哪些是关于猫的视频。 这个案例可以说是为人工智能领域翻开崭新一页。 …… 最后,也正如许多网友在推文下的留言,希望能够早日康复。

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    机器学习笔记-4

    偏斜类(skewed classes)问题,表现为训练集中有非常多的同一种类的实例,只有很少或没有其他类的实例。

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    笔记8-KMeans

    机器学习-8-聚类和降维 本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。 本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法,包含: 算法思想 图解K-Means sklearn实现 Python实现 无监督学习unsupervised learning 无监督学习简介 聚类和降维是无监督学习方法 K-means算法过程 视频的中的伪代码为 repeat { for i= to m # 计算每个样例属于的类 c(i) := index (from 1 to K) of cluster 基于 python实现K-means算法 这是在网上找到的一个基于Python找到的`K-means实验算法,学习使用 ?

    16510

    机器学习笔记-2

    其中: X 代表特征向量 g 代表逻辑函数(logistic function), 是一个常用的逻辑函数为 S形函数(Sigmoid function),公式为: image.png python 代价函数 逻辑回归的代价函数为: image.png 其中: image.png 代入代价函数: image.png 逻辑回归代价函数的Python代码实现: 1 2 3 4 5 6 7 8

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    机器学习笔记-5

    假设我们未知两个的特征: ?1 :长度, 用厘米表示; ?2:是用英寸表示同一物体的长度。

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    机器学习笔记-1

    ,在多变量线性回归中,我们也构建一个代价函数,则这个代价 函数是所有建模误差的平方和,即: J(θ0,θ1...θn)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2 1 2 3 4 # 代价函数的python

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    笔记9_PCA

    机器学习-9-降维PCA 在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容,重点讲解了PCA算法 为什么要实施降维 数据压缩 数据可视化 PCA算法 PCA和线性回归算法的区别 PCA算法特点 Python PCA是一种无参数技术,不需要进行任何参数的调节 Python实现PCA 利用numpy、pandas、matplotlib库实现PCA算法 ?

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    机器学习笔记-3

    从某种意义上来说,如果我们能找出大脑的学习算法,然后在计算机上执 行大脑学习算法或与之相似的算法,也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试。人工智能的梦想就...

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    ,新冠7天痊愈!

    新智元报道 编辑:桃子 拉燕 【新智元导读】刚刚,AI大牛发文表示,自己的新冠结果已由阳性转为阴性。祝贺大佬身体恢复健康! 新冠痊愈了! 就在刚刚,AI大牛发推文称: 「我现在几乎没有症状了,看起来病毒正在从我体中清除。」 根据配图可以看出,从2月7日确诊后,共进行了3次新冠检测。在短短7天内,新冠结果由阳性转为阴性。 AI大牛 2月7日,称,自己的新冠病毒检测呈阳性。 此前确诊后,他称自己的症状类似于轻微流感,庆幸的是已接种过疫苗,所以自愈也是情理之中。 提到这名字,可以用家喻户晓来形容。 就提倡以数据为中心的观点,不少学界资深人士发出质疑:想法不新鲜,方向错误... 表示,十年前,其发起支持构建大型神经网络行动Google Brain同样引起了很多争议。 最后总结道, 在过去十年中,人工智能的最大转变是向深度学习的转变,未来十年,我认为会转向以数据为中心。

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    算-EM算法笔记

    最近感觉对EM算法有一点遗忘,在表述的时候,还是有一点说不清,于是重新去看了这篇<CS229 Lecture notes>笔记. 于是有了这篇小札.

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    笔记11_推荐系统

    机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。

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    笔记10_异常检测

    机器学习-10-异常检测 “黑中有白,白中有黑,没有绝对的白,也没有绝对的黑,黑可衬白,白可映黑。 八种无监督异常检测技术 基于统计的异常检测技术 MA滑动平均法 3—Sigma(拉依准则) 基于密度的异常检测 基于聚类的异常检测 基于``K-Means`聚类的异常检测 One Class SVM

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    教你应用机器学习技巧

    机器学习系列笔记 欢迎关注公众号学习交流~

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    deeplearning.ai 经典总结

    来自python数据科学 很多同学都是看 Andrew Ng的视频学习机器学习和深度学习的,当然学习就要做笔记。

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    机器学习学习笔记05

    【Announcement】 由于下一章节是开始neural network的内容,个人对比了一下,感觉最新出的教授的深度学习教程会相对全面,所以先转战deeplearning.ai,最后再回到机器学习这里看

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    —— 深度学习 Course 1 笔记

    的矩阵表示法:用列向量表示一个样本,因此 X.shape==(n_x,m),n_x 表示特征数,m 是样本大小。 ? ?

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