社会和健康科学中使用的机器学习(ML)方法需要符合描述、预测或因果推理等预期研究目的。本文通过结合这些学科的统计分析的必要要求,为社会和健康科学中的研究问题与适...
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官)
机器学习人人都在谈论,但除了老师们知根知底外,只有很少的人能说清楚怎么回事。如果阅读网上关于机器学习的文章,你很可能会遇到两种情况:充斥各种定理的厚重学术三部曲...
本文是对于机器学习中SVM算法的一次学习记录,主要介绍SVM的原理和简单应用。通过自己实际操作去理解SVM。
原文:https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
在这篇文章中,我会分享 23 个优秀的公共数据集,除了介绍数据集和数据示例外,我还会介绍这些数据集各自可以解决哪些问题。
来自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》
人工智能(AI)为改变我们分配信贷和处理风险的方式提供了一个机会,并创造了更公平、更包容的系统。人工智能可以避免传统的信用报告和评分系统,这有助于抛弃现有的...
时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题,在很多真实工业场景中非常有用,如潜在客户的发掘,异常检测,用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式,时间序列因为其...
机器学习是一类技术,用于自动寻找数据中的规律,并使用它来推断或预测。你已经看到了线性回归,这是一种机器学习技术。本章介绍一个新的技术:分类。
在我们查看机器学习方法的各种细节之前,先了解什么是机器学习,什么不是。机器学习通常被归类为人工智能的一个子领域,但是我发现分类往往会首先产生误导。机器学习的研究...
华为 · 软件开发工程师 (已认证)
贝叶斯定理(英语:Bayes’ theorem)是[概率论]中的一个[定理],描述在已知一些条件下,某事件的发生概率。 比如,如果已知某癌症与寿命有关,使用贝...
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除...
开源软件存储库上有数千个开源软件,可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件,已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此,标签分配成为开源...
分享一个朋友的人工智能教程。零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开
朴素贝叶斯分类器是机器学习中最基础的分类算法了,之前一直忽视这个算法,感觉这种简单利用贝叶斯公式的方法的确很Naive。但是事实上这个算法在对于特征相互独立的分...
深度学习理论的突破和深度学习硬件加速能力的突破,使AI在模式识别、无人驾驶、智力游戏领域取得空前的成功。学术界和工业界全力以赴掀起人工智能的新一轮热潮。各大互联...
本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测。
在机器学习中,我们把机器学习分为监督学习和非监督学习,监督学习就是在一组有标签(有目标)属性的数据集中,我们将数据教给机器学习,让他根据数据中的属性和目标,去...
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