機器學習和深度學習的區別在哪？看完就知道了

如果你經常想讓自己弄清楚機器學習和深度學習的區別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。

2017-11-09 標簽：機器學習深度學習 2.5萬 0

一個優秀的算法工程師必須具備哪些素質？

上面的表給出了各種典型的機器學習算法所用到的數學知識點。我們之前已經總結過，理解絕大多數算法和理論，有微積分/高等數學，線性代數，概率論，最優化方法的知...

2018-08-09 標簽：人工智能函數機器學習 2.4萬 0

什么是支持向量機 什么是支持向量

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一 種監督式學習的方法，它廣泛的應用于統計分類以...

2020-01-28 標簽：支持向量機計算機視覺機器學習 2.2萬 0

不同種類的損失函數以及它們的作用

一旦違背了這條假設，那么線性回歸模型就不成立。但是我們也不能因此就認為使用非線性函數或基于樹的模型更好，而放棄將線性回歸模型作為基線方法。這時，分位數損...

2018-06-29 標簽：函數機器學習 2.2萬 0

強化學習和監督式學習, 非監督式學習的區別

而這時，強化學習會在沒有任何標簽的情況下，通過先嘗試做出一些行為得到一個結果，通過這個結果是對還是錯的反饋，調整之前的行為，就這樣不斷的調整，算法能夠學...

2018-08-21 標簽：機器學習強化學習 2.1萬 0

機器學習實用指南——準確率與召回率

受試者工作特征（ROC）曲線是另一個二分類器常用的工具。它非常類似與準確率/召回率曲線，但不是畫出準確率對召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true...

2018-06-19 標簽：閾值分類器機器學習 2.1萬 0

關于深度學習的七大學習步驟

神經網絡包括現代深度構架重要的一部分是反向傳播算法的錯誤，使用離輸入更近的神經元通過網絡更新權重。非常坦率的說，這就是神經網絡繼承他們”力量“（缺乏更好...

2018-12-14 標簽：神經網絡機器學習深度學習 2.0萬 0

關于LSTM和GRU的詳細圖解指南

當你瀏覽評論時，你的大腦下意識地只會記住重要的關鍵詞，比如“amazing”和“awsome”這樣的詞匯，而不太會關心“this”、“give”、“al...

2018-10-08 標簽：神經網絡機器學習 2.0萬 0

人工智能的重要算法之一--LSTM算法

2015 年谷歌通過基于CTC 訓練的 LSTM 程序大幅提升了安卓手機和其他設備中語音識別的能力。百度也使用了 CTC；蘋果的 iPhone 在 Qu...

2018-06-26 標簽：神經網絡人工智能機器學習 2.0萬 0

用兩個日常的例子為我們講解了決策樹的原理

接下來我們可以對這個模型進行微調，在兩個分支上分別再進行分類，即加入8:00和8:30兩個時間點，這樣可以更全面地分析到達時間。下表顯示，8:00之前出...

2018-07-22 標簽：機器學習決策樹 2.0萬 0

機器學習之決策樹生成詳解

根據給定的數據集創建一個決策樹就是機器學習的課程，創建一個決策樹可能會花費較多的時間，但是使用一個決策樹卻非常快。創建決策樹時最關鍵的問題就是選取哪一個...

2021-08-27 標簽：機器學習 1.9萬 0

CNN是怎么幫助進行圖像分類的

但計算機不同。我們把圖像輸入計算機后，它“看”到的其實是一組像素值。這些像素值的數量會根據圖像的大小和分辨率發生改變，如果輸入圖像是一張JPG格式的彩色...

2018-06-30 標簽：神經網絡機器學習CNN 1.8萬 0

機器學習算法概覽:異常檢測算法/常見算法/深度學習

異常檢測，顧名思義就是檢測異常的算法，比如網絡質量異常、用戶訪問行為異常、服務器異常、交換機異常和系統異常等，都是可以通過異常檢測算法來做監控的，個人認...

2018-04-11 標簽：算法機器學習深度學習 1.8萬 0

什么是機器學習？為什么使用機器學習？

進而，如果發送垃圾郵件的人發現所有包含“4U”的郵件都被屏蔽了，可能會轉而使用“For U”。使用傳統方法的垃圾郵件過濾器需要更新以標記“For U”。...

2018-05-24 標簽：過濾器機器學習 1.8萬 0