机器学习：XGBoost vs 神经网络 / 开普饭

这个项目是中文版<动手学深度学习>中的代码进行整理,用Pytorch实现,是目前全网最全的Pytorch版本. 项目作者:吴振宇博士简介 Dive-Into-Deep-Learnin ...

从深度学习新手到有志于站到算法之颠的老鸟,都可以通过参加一些比赛来获取经验或者证明自己,今天聊聊AI图像领域值得参加的一些比赛. 作者 | 汤兴旺编辑 | 汤兴旺当我们谈到AI比赛时,我们第一个想 ...

神经网络是强大的深度学习模型,能够在几秒钟内合成大量数据.有许多不同类型的神经网络,它们帮助我们完成各种日常任务,从推荐电影或音乐到帮助我们在线购物. 与飞机受到鸟类启发的方式类似,神经网络(NNs) ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8522 分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值.分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试. ...

文/陈根机器学习是人工智能的一个重要分支,而深度学习则是机器学习发展到一定阶段的必然产物. 深度学习就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络"大脑 ...

Google允许你通过描述搜索自己的照片,甚至是未标记的照片!这是如何运作的?本文我们将学习如何使用深度学习识别图像对象的程序.换句话说,我们将解释Google相册根据图片中的内容搜索你的照片的本质原 ...

近日,美国麻省理工学院(MIT)的研究人员开发了一种能在工作状态下学习的神经网络(而非仅在训练过程中学习).这些被称为"液体神经网络"的灵活算法改变了基本方程式,可以应对不断输入的 ...

本文介绍了XGboost模型.首先在GBDT的基础上介绍XGboost,然后对比了XGboost与GBDT的不同之处,最后介绍了XGboost的损失函数和学习过程. 作者 | 文杰编辑 | yuqu ...

过去十年中,人工智能行业的一大趋势就是通过创建更大的深度学习模型来解决问题.这种趋势在自然语言处理领域最为明显,这也是人工智能最具挑战性的领域之一. 近年来,研究人员已经证明,向神经网络添加参数可以提 ...

研究背景染色质是在多种蛋白(例如核小体)的组织下,将DNA层层折叠构造而成.通常在染色质开放区域(没有核小体折叠DNA的地方),控制基因表达的蛋白(如RNA聚合酶Ⅱ)结合在启动子区域,以启动基因的表 ...

几十年来,神经科学在人工智能的研究历程中起到了举足轻重的作用,人工智能的奠基人 Donald Hebb.Warren McCulloch.Marvin Minsky 和 Geoff Hinton 最初 ...

机器学习：XGBoost vs 神经网络