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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

+關(guān)注65人關(guān)注

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

OpenCV上八種不同的目標(biāo)追蹤算法

對(duì)于3.3以上的版本,每個(gè)追蹤器可以用各自的函數(shù)創(chuàng)造,如cv2. TrackerKCF_create。詞典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包...

2018-08-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)追蹤算法OpenCV 3.3萬 0

欠擬合和過擬合是什么?解決方法總結(jié)

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過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好,到了驗(yàn)證和測試階段就大不如意了,即模型的泛化能力很差。

2020-01-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 3.2萬 0

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歸納: 從具體案例中抽象一般規(guī)律,機(jī)器學(xué)習(xí)中的“訓(xùn)練”亦是如此。從一定數(shù)量的樣本(已知模型輸入X和模型輸出Y)中,學(xué)習(xí)輸出Y與輸入X的關(guān)系(可以想象成是...

2023-03-27 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.2萬 0

常用Python庫有那些38個(gè)常用Python庫的詳細(xì)概述

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2019-11-03 標(biāo)簽:Web機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.2萬 0

windows7可以安裝python什么版本

Windows 7可以安裝多個(gè)Python版本,以下是適用于Windows 7的常見Python版本: Python 2.7:Python 2是2.x系...

2023-11-23 標(biāo)簽:模塊Windows7代碼 3.2萬 0

淺談ChatGPT的優(yōu)勢(shì)與缺陷

 能讓比爾·蓋茨如此看重,一方面是因?yàn)槲④浥cOpenAI的合作關(guān)系,據(jù)悉,OpenAI的機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)算部署在微軟Azure云上,另一方面也是因?yàn)镃hat...

2023-02-09 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)OpenAIChatGPT 3.1萬 0

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別三種常見的圖像處理

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2018-07-10 標(biāo)簽:圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1萬 0

Python無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法包括K-Means聚類,分層聚類等詳細(xì)概述

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無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的一類,用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。本文介紹用Python進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法,包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE...

2018-05-27 標(biāo)簽:聚類算法機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.1萬 0

Spark和Flink的技術(shù)與場景進(jìn)行全面分析與對(duì)比

自從數(shù)據(jù)處理需求超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫能有效處理的數(shù)據(jù)量之后,Hadoop 等各種基于 MapReduce 的海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。從 2004 年 Go...

2018-08-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)Spark 3.0萬 0

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Tensorflow 發(fā)布已經(jīng)有三年,如今它已成為深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的基石。然而對(duì)于初學(xué)者來說它并不怎么簡單易懂,與 PyTorch 或 DyNet 這樣...

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為了充分利用大規(guī)模集群算力以達(dá)到提升訓(xùn)練速度的目的,人們不斷的提升batch size大小,這是因?yàn)楦蟮腷atch size允許我們?cè)跀U(kuò)展GPU數(shù)量的...

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近日,CMU的助理教授Simon DeDeo就在推特上表示:“用到KL散度的領(lǐng)域十分廣泛,包括心理學(xué)、認(rèn)知學(xué)(epistemic)、熱力學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算...

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在小數(shù)據(jù)上能更好地工作:為了實(shí)現(xiàn)高性能,深度學(xué)習(xí)需要非常大的數(shù)據(jù)集。之前提到的預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)在120萬張圖像上進(jìn)行了訓(xùn)練。對(duì)于許多應(yīng)用來說,這樣大的數(shù)據(jù)集...

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法,是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一般泛函數(shù)的逼近,它能夠理解大腦是如何工作,能夠了解受神經(jīng)元和自適應(yīng)連接啟發(fā)的并行計(jì)算...

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2018-08-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6萬 0

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其中,類別值是分配給數(shù)據(jù)集中條目的數(shù)值編號(hào)。比如,如果我們?cè)跀?shù)據(jù)集中新加入一個(gè)公司,那么我們會(huì)給這家公司一個(gè)新類別值4。當(dāng)獨(dú)特的條目增加時(shí),類別值將成比例增加。

2018-06-30 標(biāo)簽:編碼器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.6萬 0

GBM算法的歷史和原理

AdaBoost效果不錯(cuò),但為何這一算法如此成功卻缺乏解釋,這正是一些疑惑產(chǎn)生的源頭。有些人認(rèn)為AdaBoost是一個(gè)超級(jí)算法,一枚銀彈,但另一些人顧慮...

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腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)通過解碼人類思維活動(dòng)過程中的腦神經(jīng)活動(dòng)信息,構(gòu)建大腦與外部世界的直接信息傳輸通路,在...

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