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LV1
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训练集、验证集、测试集(附:分割方法+交叉验证)

在《一文看懂机器学习》里我们介绍了机器学习的7个步骤,训练集(Training Dataset)主要在训练阶段使用。

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Spring
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长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

长短期记忆网络——通常被称为 LSTM,是一种特殊的 RNN,能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber(1997)提出的,并且在...

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神经网络机器学习深度学习AI 人工智能
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Attention 机制

Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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Q-Learning

假设机器人必须越过迷宫并到达终点。有地雷,机器人一次只能移动一个地砖。如果机器人踏上矿井,机器人就死了。机器人必须在尽可能短的时间内到达终点。

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机器人编程算法强化学习
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卷积神经网络 – CNN

目前 CNN 已经得到了广泛的应用,比如:人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。

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神经网络机器学习AI 人工智能卷积神经网络深度学习
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深度学习 – Deep learning | DL

目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习,正是因为深度学习的突出表现,引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》

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深度学习
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强化学习-Reinforcement learning | RL

强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的...

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强化学习编程算法监督学习机器人游戏
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Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框...

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语音识别机器翻译自然语言处理编程算法
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TF-IDF

简单来说,向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量,然后利用向量之间的运算来进一步表达向量间的关系。比如,一个比较常用的运算就是计算查询关键字所对应的...

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数据挖掘
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循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应,也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。

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神经网络语音识别机器学习深度学习
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机器学习 – machine learning | ML

1956 年提出 AI 概念,短短3年后(1959) Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念:

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编程算法机器学习监督学习无监督学习深度学习
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AdaBoost

Boosting是一种集合技术,试图从许多弱分类器中创建一个强分类器。这是通过从训练数据构建模型,然后创建第二个模型来尝试从第一个模型中纠正错误来完成的。添加模...

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编程算法
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判别式模型(Discriminative model)

在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ,判别模型通过构建条件概...

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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遗传算法(Genetic algorithm | GA)

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理,是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能编程算法
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K邻近 – k-nearest neighbors | KNN

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理,是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能编程算法
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产生式模型(Generative model)

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模...

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云计算
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学习向量量化 – Learning vector quantization | LVQ

K邻近算法的缺点是你需要坚持整个训练数据集。学习向量量化算法(或简称LVQ)是一种人工神经网络算法,允许您选择要挂起的训练实例数量,并准确了解这些实例应该是什么...

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编程算法
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线性判别分析 – Linear Discriminant Analysis | LDA

逻辑回归是一种传统上仅限于两类分类问题的分类算法。如果您有两个以上的类,则线性判别分析算法是首选的线性分类技术。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能模式识别
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元学习 – Meta learning

深度学习:深度学习相比机器学习来说,在复杂问题上的效果更好,但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了,智能处理一对一的映射问题;

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机器学习AI 人工智能深度学习神经网络
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随机森林 – Random forest

随机森林属于 集成学习 中的 Bagging(Bootstrap AGgregation 的简称) 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下:

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决策树编程算法机器学习神经网络深度学习

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