标签:人工智能
点击公众号“计算机视觉life”关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击“知识星球”查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一
  支持向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术。尽管现在 Deep Learning 很流行,SVM 仍然是一种很有的机器学习算法,在数据集小的情况下能比 Deep Learning
自动求导机制是pytorch中非常重要的性质,免去了手动计算导数,为构建模型节省了时间。下面介绍自动求导机制的基本用法。#自动求导机制 import torch from torch.autograd import Variable # 1、简单的求导(求导对象是标量) x = Variable(t
Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组),但是要构建神经网络还是远远不够的,我们需要能够计算图的Tensor,那就是Variable。Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性,Varibale的Tensor本身
在计算机视觉中,图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说,图像分割(image segmentation)就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分(加不同的标签)。 图像分割中的一些常见的术语有:superpixels(超像素)、Semantic Segmentation(语义分割)、In
先从最简单的例子开始,假设我们有一组样本(如下图的一个个黑色的圆点),只有一个特征,如下图,横轴是特征值,纵轴是label。比如横轴是房屋面积,纵轴是房屋价格. 现在我们要做什么呢?我们试图找到一条直线y=ax+b,可以尽量好的拟合这些点. 你可能要问了,为啥是直线,不是曲线,不是折线?因为我们的
最近开发了一套AI智能外呼机器人系统,系统主要有3部分组成:web管理平台;呼叫机器人;SIP软交换。具体网络拓扑结构如下图:   三部分主要功能如下: 1、web管理平台:话术管理、任务管理、线路管理、客户管理等。采用javaweb开发,tomcat部署。         2、呼叫机器人。采用
中证煤炭(SZ399998) - 2018-12-27日,当前值:8.3515,平均值:20.22,中位数:17.71,当前 接近历史新低。中证煤炭(SZ399998)的历史市盈率PE走势图 养老产业(SZ399812) - 2018-12-27日,当前值:17.2463,平均
  2018年终总结之AI领域开源框架汇总   【稍显活跃的第一季度】   2018.3.04——OpenAI公布 “后见之明经验复现(Hindsight Experience Reply, HER)”的开源算法,这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训。 2018.3.13——
本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述   AUC(
一:sklearn中决策树的参数: 1,criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益),来选择最合适的节点。 2,splitter: ”best” or “random”(defaul
每一种机器学习算法都可以看做是一种看待数据的视角. 就像我们看待一个问题,一个观点一样.每一种视角必然有他合理的地方,也有他片面的地方.对机器学习而言,也是一样.所以为了提高我们对数据的了解程度,我们要尽可能地从多个视角考察我们的数据. 这样对新的test data,不管是分类还是回归,我们才可能有
目录 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯博客园地址:https://www.cnblogs.com/chenyoude/ git 地址:https://github.com/nickcyd/machine_learning 微信:a1171958281 基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优缺点
    2018  AI产业界大盘点     大事件盘点   “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制
#条件判断 #布尔变量条件判断方法 not True # False not False #True True and False #False True or False #True True == False #False True != False #True True > False
 在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。     随机森林是集成学习中可以和梯度