按照上一篇的方法建好模，开始运行之后，检查各项结果的情况。一般的思路是看各项指标的合理性、匹适度，如果不过关（基本上都是不过关的），再修正模型，然后直到过关啦。 一、各项指标的合理…

Curran-Bauer Analytics的3日线上工作坊(by Daniel J. Bauer & Patrick J. Curran) 的笔记+补充，欢迎纠错提意见！…

介绍一下这次用的模型是这个 这次采用的是问卷了，我们从原始数据开始处理。 第一步 无效问卷处理 首先把无效问卷给删除了 网络调查的话，可以从填写问卷时间过短、来源于同一IP（这个可…

· 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示 ....

序列数据和文本的深度学习 · 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN ....

分享嘉宾：李仁杰，轻舟智航规划算法负责人 整理出品：扬奇智能社区 PPT下载及视频回放: https://www.jancsitech.net/#/community 导读 : 在自动驾驶系统中，决策规划模块用于解决车辆“怎么走”的问题。与业界惯用的时空分离算法不同，轻舟智航采用时空联合规划算法，同 ....

一、使用场景 给pdf每页文章加水印，包括单文字水印、单图片水印、多文字平铺水印、多图片平铺水印。 文字水印要求：可以设置文字字体(可以自定义，导入系统字体文件)、字号、颜色，水印居中显示，可以设置旋转角度，透明度。 图片水印要求：可以设置旋转角...

[图片] 2016 年，AlphaGo 击败了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，以机器学习、深度学习为核心的人工智能技术，势不可挡地进入了大众视野。然而，在经历了之前几年的高速发展后，无论学术届还是工业界，无论基础理论还是实际应用，人工智能技术似乎都遇到了瓶颈，进展相对缓慢。 造成这个现象的本质原因 ....

[图片] 2022年7月12日，九章云极DataCanvas公司重磅发布又一 突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目 ，并成功举办线上发布会。 发布会以“从预测到决策，可理解的AI”为主题，特邀因果学习&人工智能领域专家：九章云极DataCanvas联合创始人暨CTO 尚明栋 ， ....

[图片] 2022年7月，九章云极DataCanvas公司重磅发布又一突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目！ YLearn因果学习开源项目 ，是 全球首款一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包 ，率先解决了因果学习中“因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习”五大关 ....

:writing|type_1_2: 本文作者：云芑、明驰、悟放、鹏徙、持信、大摇、逸冰、因尘 丨目录： · 全自动无模板图文创意生成系统 · 业务赋能效果 · 总结 · 关于我们 · Reference 本文介绍阿里妈妈过去一年研发的最新图文创意制作系统。它是一个全自动智能制作系统，绕开了现有常见 ....

[图片] 了解更多资讯请关注公众号 “人工智能技术与咨询” 15176007919（同微）

计算机视觉与信息最新技术-信息取证 什么是信息取证（information collect evidence）？ 在安全事件调查中，对计算机系统进行详细检查，以获取对嫌疑攻击者进行调查和起诉的相关可信证据。 “计算机取证科学是一门涉及计算机科学、法学以及刑事侦查学等多学科的新兴科学。随着计算机技术的 ....

写在前面 时间回到5年前，那时的我还是个小白研究生，正在大量的文献阅读中寻找自己的研究方向，我所在的交通学科是一个超级的交叉学科，计算机、统计、社会学、管理学、心理学众多学科的研究…

R的功能很强大，各种包很多。但就是因为包太多，造成了很大的麻烦。不可避免的，可以做结构方程模型的包也不少，例如：sem、psych、OpenMx，lavaan等。我选择了lavaa…

[图片] 近日，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）第十四批“可信大数据”产品能力评测结果揭晓。中国信通院“可信大数据”评估评测已经成为大数据领域权威的第三方评测品牌，成为我国大数据领域供给侧产品研发和需求侧采购选型的风向标。九章云极DataCanvas RT实时决策中心以优异的性能表现通过 ....

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本章涵盖了以下主题： · 分类和回归之外的其他类型的问题； · 评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧； · 为深度学习准备数据。 请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。 4.1　三类机器学习问题 在之前的 ....

本章涵盖了以下主题： · 分类和回归之外的其他类型的问题； · 评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧； · 为深度学习准备数据。 请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。 4.1　三类机器学习问题 在之前的 ....