提起AI,大家都会先想到Python,确实Python作为一门好几十年的老语言,上一波的AI大流行使它焕发了青春。大家用Phtyon来做AI,最主要的原因无非就是编码量更少,很多数学和AI相关的Api都是现成的。但是随着ML.net的问世,我们现在可以在.netcore平台上使用比Python更少的 ...
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2020-07-28 22:13:22
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总结 样本类别分布不均衡处理(处理过拟合和欠拟合问题) 过抽样(上采样):通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡 from imblearn.over_sampling import SMOTE 欠抽样(下采样):通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡 (可能造成样本数据大量丢失) fr ...
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2020-07-28 00:04:11
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在解决问题中,θ可能不是一个值,可能是一个向量,所以在求导的时候可以写成求梯度的形式,求函数在每个方向上的偏导数。 其实和上一节处理的问题也相似,只不过这个处理的不是一个数,是一个向量。 这是一个三元函数的曲线图。图中的红色圈圈就是函数曲线。假如起始点从左上角那个点出发,一直到数值最低的点,其实这个 ...
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2020-07-27 23:56:02
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近些年,无人化定义慢慢被应用到社会中的各个行业,愈来愈多与物流有关的无人仓、小型无人机等新设施也刚开始投入到具体应用之中。伴随着工业生产过程的加速,人工智能、互联网大数据、智能机器人等技术正在迅速刺激着物流仓储行业的智能转型。那么,智慧物流仓储“智”在哪儿?一、智慧物流减轻传统式仓储困扰智能仓储的成功离不了人工智能等技术的全力促进。近些年,无人化这一定义慢慢被应用到社会发展中的不同行业,而跟物流相
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2020-07-27 23:37:33
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 文本分类是自然语言处理的重要应用之一。在机器学习中有多种方法可以对文本进行分类。但是这些分类技术大多需要大量的预处理和大量的计算资源。在这篇文章中,我们使用PyTorch来进行多类文本分类,因为它有如 ...
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2020-07-27 15:47:34
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 自然语言处理(NLP)有很多有趣的应用,文本生成就是其中一个有趣的应用。 当一个机器学习模型工作在诸如循环神经网络、LSTM-RNN、GRU等序列模型上时,它们可以生成输入文本的下一个序列。 PyTo ...
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2020-07-26 19:20:18
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一.什么是机器学习? 什么是机器学习?Herbert Sinmon给“学习”做出了这样的定义:“如果一个系统能够通过执行某个过程而改进性能,这就是学习。”更通俗的理解是:机器学习能够自动地从数据中学习“程序”,而这个程序不是人来编写的。 平面上有两类点,黄色代表类别a,蓝色代表类别b。这时我们希望能 ...
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2020-07-26 15:43:33
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随着机器的逐渐智能化,人类的生活水平也在大幅度提高,这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术,它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献,虽然实现这一伟大的功能很复杂,但是现阶段通过开元深度学习平台的能力,开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用,大大提升了效率。飞桨(pa ...
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2020-07-26 11:16:10
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作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 时间序列预测是机器学习的一个非常重要的领域,因为它让你能够提前“预见”并据此制定业务计划。 在本博客中,我们将了解什么是时间序列预测,Power BI如何制作时间序列预测图和Power BI用于预测的模块。 什么是时间序列预 ...
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2020-07-26 01:51:41
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关于如何使用机器学习来做异常检测的7个问题 导读 异常检测的一些入门问题。 关于如何使用机器学习来做异常检测的7个问题 问问题是学习的好方法之一。但有时你不知道从哪里开始,或者该问什么 —— 尤其是在你还比较熟悉的异常检测之类的话题上。在这种情况下,最好倾听别人的问题,让他们的思路来指导你的学习。以 ...
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2020-07-26 00:37:36
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