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机器学习
周志华57张PPT揭开机器学习本质
本文根据周志华教授21日上午在 CNCC 2016 上所做的大会特邀报告《机器学习:发展与未来》编辑整理而来,在未改变原意的基础上略作了删减。
日期:06月19日 作者:
机器学习、Python和数学学习资料汇总
机器学习保罗万象,在学习这门技术时,最好可以有一些速查手册之类的东西在手边,它们列出了需要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料,并分享出来,或许也可以帮助其他学习这门技术的人。
日期:06月12日 作者:
2017年,机器学习在Quora的五大应用场景
2015年,Quora的工程主席Xavier Amatriain非常精彩地回答了Quora上的一个问题:“Quora在2015年将如何应用机器学习”。从那个时候开始,机器学习在Quora的应用得到了长足的发展。
日期:06月01日 作者:
机器学习项目中的数据预处理
要点 在常见的机器学习/深度学习项目里,数据准备占去整个分析管道的60%到80%。
市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠,也各有权衡。
日期:05月26日 作者:
干货!24页PPT读懂基础机器学习算法
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法,当然,欢迎同行交流。
日期:05月23日 作者:
何时浅探,何时深究—机器学习不是一张纸就能说完的
机器学习、深度学习与人工智能的崛起已经成为一项不争的事实,且开始对计算机科学领域产生极为深远的影响。正如大家所知,截至目前,在从图像识别到围棋竞技的众多领域内,深度学习的实际表现已经将人类远远甩在身后。
日期:05月16日 作者:
2017年机器学习发展10大发展趋势预测
如今,机器学习已经真正成为商业词汇中的重要组成部分,并为众多企业带来了广泛且可观的潜在发展空间。2017年,在经历了此前的一系列本可避免的挫折之后,我们预计机器学习生态系统将最终开始向正确的方向推进。
日期:05月10日 作者:
谷歌的机器学习专用芯片让AI速度更快、更高效
近期,谷歌(微博)正在开发专用机器学习芯片TPU。在人工智能硬件的军备竞赛中,这是谷歌的最新一步举措。
日期:04月26日 作者:
如何成为一名机器学习工程师
在这一的数据秀里我采访了Aurélien Géron。Aurélien是一个创业者、数据科学家,还是最近流行的一本新书《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》的作者。Géron的新书的目标读者是那些想开始学习机器学习并希望在现实世界产品里部署机器学习模型的软件工程师们。
日期:04月26日 作者:
机器学习如何入门?Kaggle CTO刚刚写了份详细的指南
作为全球最大数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的联合创始人&CTO,他在Quora上参加了一场AMA,还参加了一场机器学习会议。
日期:03月30日 作者:
使用Python编写机器学习入门教程
本文要点 当输入变量和我们尝试去预测的输出变量之间是线性相关时,或者当解释模型的能力很重要时(例如,隔离任何一个输入变量对于预测的影响),逻辑回归对于二进制分类是比较合适的选择。 决策树和随机森林是非线性模型,可以被用来很好地计算更复杂的关系,但是它不太适用于处理人类行为理解。 
日期:03月30日 作者:
快速在阿里云上构建机器学习应用
3月28日云栖大会开源专场,阿里云技术专家必嘫给大家带来了“在阿里云上构建机器学习应用”的演讲。本文主要从深度学习应用发展历史开始谈起,进而介绍了如何结合阿里云容器服务的机器学习解决方案快速打造一套深度学习应用的案例。 
日期:03月30日 作者:
文法推断与机器学习的区别是什么?
一直在思考文法推断(Grammatical Inference)与机器学习(Machine Learning)的区别。当然这里所说的机器学习是狭义的(或标准的)机器学习。从广义上讲,文法推断也属于机器学习的范畴。
日期:03月30日 作者:
NIPS 机器学习精选论文
作者简介:洪亮劼,Etsy数据科学主管,前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作,在国际顶级会议上发表论文20余篇,长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。
日期:03月30日 作者:
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