人工智能 | 数盟 | Page 152
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斯坦福ML公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型

- 人工智能 - 阅 10,881

作者:张雨石 斯坦福大学公开课:机器学习全套视频教程(免费) 斯坦福ML公开课笔记1,2——线性规划、梯度下降、正规方程组 斯坦福ML公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 斯坦福ML公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 斯坦福ML公开课…

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斯坦福ML公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法

- 人工智能 - 阅 6,482

作者:张雨石 斯坦福大学公开课:机器学习全套视频教程(免费) 斯坦福ML公开课笔记1,2——线性规划、梯度下降、正规方程组 斯坦福ML公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 斯坦福ML公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 斯坦福ML公开课…

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斯坦福ML公开课笔记1,2——线性规划、梯度下降、正规方程组

- 人工智能 - 阅 9,213

作者:张雨石 斯坦福大学公开课:机器学习全套视频教程(免费) 斯坦福ML公开课笔记1,2——线性规划、梯度下降、正规方程组 斯坦福ML公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 斯坦福ML公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 斯坦福ML公开课…

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机器学习中的相似性度量,方法汇总对比

- 人工智能 - 阅 4,318

作者:苍梧 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录…

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Image classification的几个常见CNN model

- 人工智能 - 阅 13,727

作者:Rachel-Zhang 昨天食堂, 老板:你在 IDL 那边实习用了什么模型下周讲一下? 我:我一直在做工程。。。 老板:做工程也会看看paper吧,也会用一些模型吧? 我:囧。。。是用了一下deep learning学出来的feature 老板:那就有什么都跟大家分享一下哦~ …

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深度学习的研究领域是否有被过度夸大?

- 人工智能 - 阅 3,165

知乎问答 问:深度学习的研究领域是否有被过度夸大? 我是个机器学习领域的门外汉,最近经常在weibo和科技网站看到深度学习的字眼,感觉很神奇也很深奥,但偶尔在一些学术的论坛里也看到了不同的声音,其实我一直在关注这个领域,却是有一种感觉,很多时候那些专家大牛的…

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GraphLab Create:更简单更强大的深度学习

- 人工智能 - 阅 15,879

机器学习的一个核心目标是对输入数据进行分类。例如一个训练好的分类器,输入一张图片便可预测这张图中是狗还猫。 用来分类的方法有很多,支持向量机、逻辑回归、深度学习等。最近深度学习如日中天,虽然很强大,但其训练起来却是昂贵的,费时费力。你需要确定网络多少层…

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一文读懂机器学习,大数据/自然语言处理/算法全有了……

- 人工智能 - 阅 10,158

作者:计算机的潜意识 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然,本文也面对一…