将人工智能模型压缩到微控制器中 Squeezing AI models into microcontrollers 当你把人工智能与物联网交叉时，你得到了什么？人工智能事物（AIoT）是一个简单的答案，但你也得到了一个巨大的微控制器新的应用领域，这是由于神经网络技术的进步，意味着机器学习不再局限于超 ...
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2020-07-06 16:39:30
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Pipeline可以将许多算法模型串联起来，比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。主要带来两个好处： 1.直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search对参数进行选择 在下面的例子中，我们使用 ...
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2020-07-06 16:10:14
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1.1.2 机器学习 机器学习分为两部分： 有监督学习（Surpervised Learning） 无监督学习（Unsupervised Learning） 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL） 如下图所示： 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本x与样本label ...
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2020-07-06 15:47:44
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Reference：李航 --《统计学习方法》 10 种主要的统计学习方法概括总结 方法 适用问题 模型特点 模型类型 学习策略 学习的损失函数 学习算法 感知机 二类分类 分离超平面 判别模型 极小化误分点到超平面距离 误分点到超平面距离 随机梯度下降 k 近邻 多类分类，回归 特征空间，样本点 ...
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2020-07-06 14:36:46
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《百面机器学习》这本书真的是太好了，忍不住要记录一下学习过程中的所思所想。文章内容仅做适当摘取和记录，如有所需，请购书！另外，本文中所摘抄的内容，仅是个人认为比较重要的地方（实际上是想学习的内容）。比如NLP有关的东西，实在是打不起兴趣，舍去了... 机器学习是要和数据打交道，数据如何表征？如何将数 ...
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2020-07-06 10:46:01
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分布式机器学习：算法、理论与实践——【1】 分布式机器学习：算法、理论与实践 2）——【2】 《分布式机器学习：算法、理论与实践》——【RE】 ...
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2020-07-06 01:26:19
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[作者：DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程师，开源TensorFlow Contributor] 今天说说产品相关的东西。因为实际需要，也是兴趣使然，我稍微仔细研究了下这个东西，确实很有意思。 自媒体时代，很多人都想借着流量做点什么，但是这条路是真的难。尤其是抖音，考验的是面向算法 ...
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2020-07-05 21:02:20
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1.函数简介 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, Tol=0.001, cache_size200, class_weig ...
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2020-07-05 19:25:48
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一、感知机 原理参考https://www.cnblogs.com/pinard/p/6042320.html#!comments $sign(x)= \begin{cases} -1& {x<0}\\ 1& {x\geq 0} \end{cases}$ 在推导出损失函数的时候，简化运算不考虑分母 ...
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2020-07-05 18:54:34
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import numpy as npa = np.arange(6).reshape(2,3)b = np.random.randint(10,20,size=(4,3))#concatenate(array_list,axis=0/1) 沿着指定axis进行数组合并 0为行，1为列，默认为0#np ...
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编程语言 时间：
2020-07-04 22:32:35
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