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目录 写在前面 template method设计模式 Layer 基类Layer成员变量 构造与析构 SetUp成员函数 前向传播与反向传播 其他成员函数 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 层的概念在深度神经网络中占据核心位置,给定输入,数据在层间
为什么我觉得Python烂的要死?     https://www.toutiao.com/a6636558446030225923/     作为机器学习程序员的首选编程语言,Python成为世界范围内最受大学生欢迎的编程语言。但凡事有例外,近日,一位开发者讲述了他无法忍受Python的8大原因,
前言 只有光头才能变强 没错,这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者,”人工智能“肯定是听过的。作为一个开发面试者,肯定也会见过”机器学习“这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。 可能还会听过或者见过“深度学习”、“神经网络”等等这些非常火的名词,那你对这些术语了解多少呢? 相信大家这几
前言 学习决策树时会接触到一些信息熵,条件熵和信息增益的知识,此外还有互信息,相对熵,交叉熵和互信息,KL散度等等乱七八糟的知识和名字,我本人已经记得大脑混乱了,还没有全部记住,所以在这里记录一下. 1.信息熵:信息的度量,信息的不确定程度,是乱七八糟熵的基础.吴军大大的数学之美中用了猜球队冠军的方
H2O Driverless AI(H2O无驱动人工智能平台)是一个自动化的机器学习平台,它给你一个有着丰富经验的“数据科学家之盒”来完成你的算法。  使AI技术得到大规模应用 各地的企业都意识到人工智能应用程序是推动更好的客户体验和增加利润的关键。在每家公司中,都需要成千上万的
1.线性回归(Linear Regression) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。 注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象
简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别
       智慧城市的“智慧”源自何处? 智慧城市的特征在于运用大数据和数字技术提高居民生活质量。机构获得的数据越 全面、越实时,它们就越有能力观测事件发生的详情、分析需求模式的变化,从而采用 响应更及时、成本更低的解决方案。They must be digital and/or data-bas
新钢股份(SH600782) - 当前便宜指数:193.12 - 滚动扣非市盈率PE:2.91 - 动态市净率PB:0.96 - 动态年化股息收益率:1.75% - 新钢股份(SH600782)的历史市盈率走势图 光明地产(SH600708) - 当前便宜指数:190.93 -
矩阵分解 矩阵可以分解为多个矩阵的乘积。 这些矩阵的乘积是原矩阵的低秩近似。 一个矩阵的秩一定小于这个矩阵的min(行数,列数)。[rank(A) leq min(M,N)] 矩阵的秩表达了这个矩阵张成的空间的维度,如果矩阵当前的维度比矩阵的秩大,那么说明在这个矩阵中一定包含线性相关的向量,某些向量
titanic数据集是个著名的数据集.kaggle上的titanic乘客生还率预测比赛是一个很好的入门机器学习的比赛. 数据集下载可以去https://www.kaggle.com/c/titanic/data. 本身写这个系列笔记是作为自己机器学习的记录,也为了加深自己对机器学习相关知识的理解.但
目录 K-近邻算法博客园地址:https://www.cnblogs.com/chenyoude/ git 地址:https://github.com/nickcyd/machine_learning k-近邻算法概述 解析和导入数据使用 Python 导入数据 实施 kNN 分类算法 测试分类器
目录 机器学习基础什么是机器学习机器学习 应用场景 海量数据 机器学习的重要性 机器学习的基本术语 监督学习和非监督学习监督学习:supervised learning 非监督学习:unsupervised learning 机器学习工具介绍Python 非 Python NumPy 函数库基础
1、互联网用户数量 中国互联网络信息中心(CNNIC)2018.8.20日发布第42次《中国互联网络发展状况统计报告》显示:截止2018年6月30日,我国网民规模达8.02亿,普及率为57.7%。其中,手机网民规模达7.88亿,网民通过手机接入互联网的比例高达98.3%。我国是互联网用户最多的国家。
在之前已经了解到神经网络是由一个一个的神经元来组成的,接下来学习神经网络的基础---神经元,从最简单的线性回归开始学起。 1. 直观上来看线性回归解决什么样的问题呢? 用最经典的房价预测来看,首先考虑最简单的情况,假定现在只看房价和面积的大小的关系,通过历史的经验我们可能能够有看到这样一些样本点:
对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素