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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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機器學習使用的每一個算法都基于特定的任務進行優(yōu)化,無法覆蓋真實情況下每一個細微的差別。理解算法的能力和局限將會幫助你把握住用戶體驗中存在的差距,并且通過...
2018-03-16 標簽:機器學習 6001 0
目前大多數的機器學習是在處理器上完成的,大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優(yōu)化,甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成,但事實上無論是運行機器...
Pandas是一個Python庫,提供了大量數據分析的方法。數據科學家經常和表格形式的數據(比如.csv、.tsv、.xlsx)打交道。Pandas可以...
實際應用中的分類問題往往不像教科書上人造的例子那樣齊整,類別往往存在某種程度上的失衡。Towards Data Science博主Devin Soni簡...
2018-03-05 標簽:機器學習 2741 0
真正的數據愛好者有很多需要閱讀的內容:大數據,機器學習,數據科學,數據挖掘等。除了這些技術領域,還有一些特定的技術和語言需要你繼續(xù)研究:Hadoop,S...
Hadoop在2006年開始成為雅虎項目,隨后成為頂級的Apache開源項目。它是一種通用的分布式處理形式,具有多個組件: HDFS(分布式文件系統(tǒng))...
已經沒有什么技術能比AI和機器學習更熱。當下,一些企業(yè)正在利用這些技術模仿人類的思考方式,以吸引顧客和支撐商業(yè)運營。這一趨勢在未來幾年會得到更多的關注,...
人工智能在智能對話方面的長足進步,也反映了其飛速的營收增長。研究機構Tractica LLC的調查顯示,2016年,人工智能軟件市場規(guī)模為14億美元,到...
Tensorflow 發(fā)布已經有三年,如今它已成為深度學習生態(tài)系統(tǒng)的基石。然而對于初學者來說它并不怎么簡單易懂,與 PyTorch 或 DyNet 這樣...
2018-07-01 標簽:機器學習pythontensorflow 2.9萬 0
人工智能的產生,具有堅實的科學理論基矗算法、數據和計算三大基礎要素,共同驅動人工智能發(fā)展。其中算法是機器實現人工智能的核心,計算能力和大數據是人工智能的基矗。
數據科學家預計在一個新項目的清理數據處理上花費多達80%的時間,這對于團隊來說是一個巨大的代價。如果你可以證明你在數據清理方面經驗豐富,那么你將立即變得...
大數據人工智能技術,在應用層面包括機器學習、神經網絡、深度學習等,它們都是現代人工智能的核心技術。在大數據背景下,這些技術均得到了質的提升,人工智能、機...
Apache Spark是處理和使用大數據最廣泛的框架之一,Python是數據分析、機器學習等領域最廣泛使用的編程語言之一。如果想要獲得更棒的機器學習能...
在這篇教程中,你將用Python完成你的第一個機器學習項目: 1.下載并安裝Python SciPy,為Python中的機器學習安裝最有用的軟件包。 ...
深度學習的概念、發(fā)展狀況以及和機器學習的區(qū)別和應用
一般來說,深度學習適用于計算量更大的情況,而機器學習技術相對更易于使用。
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