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搜索关键字:人工智能 机器学习 资源分享    ( 12648个结果
机器人
聊天机器人(也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人等)是目前非常热的一个人工智能研发与产品方向。很多大的互联网公司重金投入研发相关技术,并陆续推出了相关产品,比如苹果Siri、微软Cortana与小冰、GoogleNow、百度的“度秘”、亚马逊的蓝牙音箱AmazonEcho内置的语音助手Alexa、Facebook推出的语音助手M、Siri创始人推出的新型语音助手Viv…….为何老牌互联网公司和
分类:其他好文   时间:2020-05-31 09:13:53    阅读次数:133
机器学习实战基础(二十七):sklearn中的降维算法PCA和SVD(八)PCA对手写数字数据集的降维
PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.model_select ...
分类:编程语言   时间:2020-05-30 23:26:07    阅读次数:114
机器学习---正则化
正则化的目的是为了防止过拟合,降低模型的复杂度。 正则化的打开方式: 在目标函数后面添加一个系数的“惩罚项”。 式中, 是一个常数, 为样本个数, 是一个超参数,用于控制正则化程度。 1、L1正则化:在目标函数后面加了所有特征系数的绝对值之和。L1正则化更适用于特征选择,每次更新过程中会减去或加上一 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-30 22:03:08    阅读次数:108
一、【python】机器学习基础
专有名词 机器学习 (machine learning) 预测分析 (predictive analytics) 统计学习 (statistical learning) 监督学习 (supervised learning) 无监督学习 (unsupervised learning) 样本 (samp ...
分类:编程语言   时间:2020-05-30 21:59:46    阅读次数:75
字符识别--模型的训练与验证
一个成熟合格的深度学习训练过程至少具备以下功能: 在训练集上训练,并在验证集上进行验证 模型可以保存最优的权重,并读取权重 记录训练集和验证集的精度,便于调参 本节将构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参等几个部分 ###构造验证集 在机器学习模型(特别是深度学习模型)的训练过程中,模 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-30 21:29:19    阅读次数:70
新鲜出炉的阿里云云效平台初步测评
一、介绍「阿里云 云效」是企业级一站式DevOps平台,支持公共云、专有云和混合云多种部署形态,通过人工智能、自动化技术的应用提升开发者的研发效能,持续交付有效价值。「阿里云 云效」将于2020年4月23起开放面向企业和个人开发者的公测,,果断抢先体验一番~ 二、测评1、进入云效平台,选择新建项目! ...
分类:其他好文   时间:2020-05-30 10:46:59    阅读次数:207
机器学习实战基础(二十六):sklearn中的降维算法PCA和SVD(七) 附录
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分类:编程语言   时间:2020-05-29 19:37:34    阅读次数:75
机器学习实战基础(二十三):sklearn中的降维算法PCA和SVD(四) PCA与SVD 之 PCA中的SVD
PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算,两者都是运算量很大的模型,但其实,SVD有一种惊人的数学性质,即是 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-29 17:46:29    阅读次数:69
机器学习实战基础(十七):sklearn中的数据预处理和特征工程(十)特征选择 之 Embedded嵌入法
Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征。 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树的集成模型中 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 13:49:27    阅读次数:57
机器学习实战基础(十六):sklearn中的数据预处理和特征工程(九)特征选择 之 Filter过滤法(三) 总结
过滤法总结 到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择,包括方差过滤,基于卡方,F检验和互信息的相关性过滤,讲解了各个过滤的原理和面临的问题,以及怎样调这些过滤类的超参数。通常来说,我会建议,先使用方差过滤,然后使用互信息法来捕捉相关性,不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。所有信息被总结在下表,大 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 13:33:00    阅读次数:102
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