人工智能 | 数盟 | Page 155
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深度学习:CNN的反向求导及练习

- 人工智能 - 阅 15,336

作者:tornadomeet 前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕…

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常见面试之机器学习算法思想简单梳理

- 人工智能 - 阅 10,687

作者: tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平…

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机器学习经典算法详解及Python实现–决策树(Decision Tree)

- 人工智能 - 阅 42,245

作者:Adan (一)认识决策树 1,决策树分类原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经…

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机器学习和深度学习学习资料

- 人工智能 - 阅 10,536

比较全面的收集了机器学习的介绍文章,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍:看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。 《Brief History of Ma…

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Ramp:快速开发机器学习原型

- 人工智能 - 阅 2,529

Ramp是一个基于pandas的Python库,可以快速开发机器学习解决方案的原型。它是一个轻量级的机器学习框架,可插入已有的Python学习和统计工具(如scikit-learn、rpy2等)。Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能,算法和快速,高效地转换。 Why Ramp? Clean, declarative …

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解密最接近人脑的智能学习机器——深度学习及并行化实现

- 人工智能 - 阅 15,808

摘要: 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务,如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络,多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题,近年来以层次化、逐层初始化为…

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mlpack:可伸缩C++机器学习库

- 人工智能 - 阅 5,664

作者:张红月 mlpack是一个直观、快速、可伸缩的C++机器学习库,旨在为机器学习研究者提供更广泛的机器学习方法和函数。它的目的是让新用户通过简单、一致的API使用机器学习,同时为专业用户提供C++的高性能和最大灵活性。 mlpack官网还提供了大量的学习教程、API和可…

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机器学习经典算法详解及Python实现–线性回归(Linear Regression)算法

- 人工智能 - 阅 13,402

作者Adan (一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logis…