AiLearning: 机器学习简介 / 开普饭

大数据文摘出品来源:engadget 编译:Fisher.Miggy 机器翻译器正成为现代人生活中必不可少的工具. 不管你在世界的哪个地方,美国.巴西.法国或者亚洲的婆罗洲岛,借助机器翻译, ...

导读:近日,清华大学计算机系与智能产业研究院的机器翻译研究团队发表了一篇关于神经机器翻译技术的最新综述论文,文章对神经机器翻译方法进行回顾,并重点介绍与体系结构.解码和数据增强有关的方法,总结了对研究 ...

言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人作者 | 言有三编辑 | 言有三接着上一篇介绍国内的重要研究院,今天开始第一期正式的介绍,先说历史最悠久的微软亚洲研究院 01 ...

在过去的一年中,机器学习许多新的高影响力应用被发现并被揭示,特别是在医疗保健.金融.语音识别.增强现实和更复杂的3D和视频应用中. 我们已经看到了更多的应用驱动研究,而不是理论研究.虽然这可能有其缺点 ...

集成学习的知识点回顾与补充本图文为集成学习答疑直播之八-- 集成知识点回顾与补充的幻灯片. 有关集成学习的视频包括: 机器学习基础偏差与方差理论机器学习之分类模型投票法与bagging B ...

随着大数据的爆发,以及计算机算力的加强,以机器学习为代表的人工智能领域逐渐火热起来.机器学习有以下几个构成要素 1. 数据,大数据是必备条件,是机器学习的输入信息,基于大数据,才使得模型的训练效果更好 ...

开头先上图机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向.在现今大数据时代的背景下捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目. 本书第一部分主 ...

要解决一个机器学习问题,我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上.比如.fit() .我们首先需要构建一个数据集. 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程. 例如,预测客户是否坚持订阅特定产品.这将 ...

神经网络(NN) 的成功通常取决于它对各种任务的泛化能力.然而,设计可以很好泛化的神经网络具有挑战性,因为研究界目前对神经网络如何泛化的理解有些有限:对于给定的问题,合适的神经网络是什么样的?应该多深 ...

Py之scikit-learn:机器学习Sklearn库的简介.安装.使用方法.代码实现之详细攻略 scikit-learn的简介 Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Courn ...

ML之LF:机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介.损失函数/代价函数/目标函数之间区别.案例应用之详细攻略损失函数的简介损失函数,又称目标函数,或误差函数,用来度量网络实际输出与期望输出之 ...

Competition--ML/DL:机器学习.深度学习各种计算机视觉.自然语言处理.科学预测等等比赛竞赛简介相关内容 Competition--互联网比赛(编程相关):国内外各种互联网比赛举办时间 ...

ML/DL之预测分析类:利用机器学习算法进行预测分析的简介.分析.代码实现之详细攻略机器学习算法进行预测的简介 1.推荐论文 <An Empirical Comparison of Super ...

TF学习--TF之API:TensorFlow的高级机器学习API-tf.contrib.learn的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 tf.contrib.learn的简介 tf.contrib ...

AiLearning: 机器学习简介