https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9431368.html ...
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编程语言 时间：
2020-07-10 13:46:26
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机器学习领域有个很重要的假设：独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。神经网络学习过程本质上是为了学习数据的分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另一方面，一旦在mini-batch ...
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2020-07-10 11:32:44
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什么阻碍了人工智能在制造业的应用？ What’s holding back adoption of AI in manufacturing? 虽然人工智能在制造业有许多吸引人的使用案例，但这种改变游戏规则的技术仍处于被采用之旅的开始。 作为工业4.0的缩影，复杂的连接工业机械，再加上进一步优化制造过 ...
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2020-07-10 09:41:53
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整理AI性能指标 Sorting out AI performance metrics 推理性能的最佳衡量标准是什么？ 在人工智能加速器的世界里，对于给定的算法，芯片的性能经常以每秒万亿次的运算量（TOPS）来表示。但有许多原因说明，这可能不是最好的数据。 “客户真正想要的是每美元的高吞吐量，”人工 ...
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2020-07-10 09:16:15
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回顾梯度下降和正规方程：https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/12788147.html 一：正规方程解法 （一）加载数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename ...
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2020-07-10 00:42:42
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一个模型，两个假设，三个问题。 思路：HMM=>在机器学习大框架中的位置=>模型参数（示意图及定义）=>模型假设=>模型的应用：三个问题（及其数值求解算法）=>各个问题的具体应用场景（看文献） （来源：B站up主，shuhuai008，板书） 参考资料： 1.https://www.bilibili ...
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2020-07-09 22:30:15
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SparkSQL在机器学习场景中应用第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特征变换发挥着重要的作用SparkSQL在特征变换主要有一下几类1.多表场景，用于表之间拼接操作，比如交易信息表去拼接账户表2.使用udf进行简单的特征变换，比如对时间戳进行hour函数处理3.使用时间窗口和udaf
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数据库 时间：
2020-07-09 17:54:20
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模拟内存计算如何解决边缘人工智能推理的功耗挑战 How analog in-memory computing can solve power challenges of edge AI inference 机器学习和深度学习已经成为生活中不可或缺的一部分。人工智能（AI）应用通过自然语言处理（NLP ...
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2020-07-09 13:51:53
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心得体会 1.计算每一个特征值在不同结果占比，例特征值c在结果A的所有特征的“占比”rA ，在结果B的所有特征“占比”rB，rB>rA使说明B结果可能性大 2.得到一条数据，将该数据转换成特征向量，计算所有特征值生成的不同结果的概率，选择其中概率最大的结果，例PA>PB，则该数据结果为PA 3.通过 ...
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2020-07-09 12:39:33
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心得体会 1交叉验证：从训练的数据里随机抽取作为测试集 # 4-6朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 #朴素贝叶斯交叉验证 def textParse(bigString): import re listOfTokens=re.split('\\W+',bigString) return [tok.lower( ...
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2020-07-09 11:59:40
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