人工智能 | 数盟 | Page 153
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机器学习代码心得(三):模板和张量库

- 人工智能 - 阅 3,997

机器学习代码的很大一个特点是依赖于矩阵和向量操作,这在神经网络和矩阵分解类模型里面尤其明显。从神经网络里面的backprop到矩阵分解模型里面的更新法则都可以以向量和矩阵甚至张量的形式出现。 机器学习代码心得(一):​有监督学习的模块 机器学习代码心得(二):迭代…

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​机器学习代码心得(二):迭代器和流水处理

- 人工智能 - 阅 2,668

很多机器学习程序涉及从外存的数据读取以及预处理。常见的例子比如深度的神经网络,或者是基于外存计算的一些算法如VW还有我很早之前写过的SVDFeature。在这类问题中,一个常见的优化是采用一个单独的线程来进行数据的预读或者预处理,而用另外一个线程进行计算。 现在有这样…

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机器学习代码心得(一):​有监督学习的模块

- 人工智能 - 阅 5,143

新年决定写一些关于如何写机器学习代码的科普文,总结一下多年写代码的经验。这一篇讲有监督机器学习的模块。 机器学习代码心得(一):​有监督学习的模块 机器学习代码心得(二):迭代器和流水处理 机器学习代码心得(三):模板和张量库 这是一篇总结讲的东西可以用来…

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如何快速备战面试中算法?

- 人工智能 - 阅 5,640

前言 我决定写篇短文,即为此文。之所以要写这篇文章,缘于微博上常有朋友询问,要毕业找工作了,如何备战算法。尽管在微博上简单梳理过,如下图所示: 但因字数限制,许多问题无法一次性说清楚,故特撰此文着重阐述下:程序员如何快速准备面试中的算法,继而推荐一些相…

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深度学习在腾讯的平台化和应用实践

- 人工智能 - 阅 4,094

引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实践,介绍腾讯深度学习平台Mariana,本文…

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奇异值分解(We Recommend a Singular Value Decomposition)

- 人工智能 - 阅 2,984

原文作者:David Austin 原文链接: http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 译者:richardsun(孙振龙) 在这篇文章中,我们以几何的视角去观察矩阵奇异值分解的过程,并且列举一些奇异值分解的应用。 介绍 矩阵奇异值分解是本科数学课程中的必学部分…

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斯坦福大学公开课 :机器学习全套视频教程(免费)

- 人工智能 - 阅 14,178

斯坦福大学公开课 :机器学习课程 本课程共20集 主讲:Andrew Ng 课程介绍 人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯…

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基于稀疏矩阵的k近邻(KNN)实现

- 人工智能 - 阅 3,315

作者:zouxy09 一、概述 这里我们先来看看当我们的数据是稀疏时,如何用稀疏矩阵的特性为KNN算法加速。KNN算法在之前的博文中有提到,当时写的测试程序是针对稠密矩阵数据的。但实际上我们也会遇到不少的稀疏数据,而且有很多是有意而为之的,因为稀疏数据具有稠密数据无法…