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标签: 机器学习 共 984 个结果.
Yelp是如何使用深度学习对商业照片进行分类的
摘要:Yelp是美国最大点评网站,拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样,由系统生成的数据正在增强Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。 构建一个照片分类器 …
star2017
1年前
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从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型
本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。
star2017
1年前
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从人脸识别到机器翻译:58个超有用的机器学习和预测API
本文精选了包括人脸和图像识别、文本分析、自然语言处理、文本情感分析、语言翻译、机器学习和预测等多个领域共 58 个实用 API。
star2017
1年前
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新手数据科学家最容易踩的5个坑,来看看你有没有中招
新手数据科学家最容易踩的5个坑,来看看你有没有中招
star2017
1年前
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数据分析师做成了提数工程师,该如何破局?
数据分析该如何改变提数工程师的命运,充分发挥数据分析的作用
star2017
1年前
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算法、数据、机器学习能力……AI创业企业的护城河是什么?
算法、数据、机器学习能力…… AI创业企业的护城河是什么?
star2017
1年前
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数据与广告系列九:有意思的本地化广告
关于本地化广告或者数据在线广告领域,你有没有什么想说的,有没有被地铁口英语培训的推销员追过半条街。
star2017
1年前
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共享学习:蚂蚁金服提出全新数据孤岛解决方案
互联网时代,一切基于数据。
star2017
1年前
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31个与大数据有关的非常不错的资源和文章(附全链接)
资源 1.用贝叶斯模型计算我的妻子是否怀孕 2.在基础R中使用插值法和平滑功能 3.数据兵工厂里的武器:R vs Spark【这个链接好像挂了~】 4.最好的大数据、数据科学、数据挖掘和机器学习播客视频大全 5.数据科学的线性模型导论 6.黑客读物:数据统计 7.Apache Spark-执行概要 8.随机vs非随机:如何叙述差异 9.面向时间数据可视化技术…
star2017
1年前
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数据杂谈
摘要:记得几年前,曾经有人预测过未来最流行的三大技术:大数据、高并发、数据挖掘。到现在来看,这三种技术的确也随着这几年互联网的发展变得越发成熟和可靠。掌握这三种技术的人,不管是求职还是创业,都属于香饽饽。 一个很深的印象就是当年研究生毕业的时候,专业是数据挖掘、大数据的学生都比较受各种企业的青睐,不管他是不是真的掌握了这些东西。虽然我对大部分高校的相关专业持…
star2017
1年前
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20个问题揭穿冒牌数据科学家
如今数据科学家正式成为21世纪最性感的工作,人人都想来分一杯羹。 这也意味着会有一些冒牌货。这些人自称数据科学家,却不具有相应的技能。 这不见得是有意欺骗。数据科学是崭新的领域,目前对此岗位也缺乏被广泛认可的描述。这意味着许多人会认为自己是数据科学家,仅仅因为他们常跟数据打交道。 “冒牌数据科学家通常是某一个特定学科的专家,且坚信他们的学科才是唯一真正的数据…
star2017
1年前
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深度学习入门视频课程学习笔记01:挑战
深度学习问题面临的挑战
star2017
1年前
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当有一天机器人取代了你的工作,你该怎么办?
摘要:你的工作将在20年内不复存在:到2036年,机器人和人工智能将”淘汰”所有人类工人。这是美国斯坦福大学研究员、世界级人工智能专家维威克·沃德瓦的一个论断。世界经济论坛发布的报告也显示,提高自动化程度和在劳动力队伍中引入人工智能,未来5年将使15个主要经济体失去710万个就业岗位,而同期技术进步将仅带来200万个新工作岗位。 也许…
star2017
1年前
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海量数据挖掘最优解?机器学习!
摘要:机器学习是大数据挖掘的一大基础,本文以机器学习为切入点,分享达观在大数据技术实践时的一些经验。 大数据时代里,互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果,直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果,间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。 互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理,只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设…
star2017
1年前
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硅谷王川:深度学习有多深?学了究竟有几分?(7)
(1)神经网络计算, 另一个常为人诟病的问题,是过度拟合 (overfitting). 一个拥有大量自由参数的模型,很容易通过调试,和训练数据吻合.但这并不意味着,这就是个好模型. 美国数学家冯纽曼 (John Von Neumann) 曾说, “给我四个参数,我的模型可以拟合一个大象. 给我五个参数, 我可以让它扭动它的鼻子.” 神…
star2017
1年前
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漫谈:机器学习和数据挖掘中一些常见的距离公式和相似性度量方法
在机器学习和数据挖掘中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如 K 最近邻(KNN)和 K 均值(K-Means)等等。根据数据特性的不同,可以采用不同的度量方法。一般而言,定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则: 1) d(x,x) = 0 …
star2017
1年前
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人与机器的区别在于,我们曾在梦里鲜衣怒马,为理想孤注一掷
摘要:AlphaGo赢下这场围棋的“世纪大战”,这到底是人工智能战胜了人类,还是人类向自然发起挑战? 人类对自然,抑或说人类对人类本身的改造,又会随着人工智能的飞速发展下走向何方? 而对于哲学家来说,除了询问自己生从何来死往何处,现在又多了一个命题:我们人类和机器到底有什么区别? 这可能是目前对人工智能发展最深度的思考之一,期待与你一同探讨。 从事机器智能研…
star2017
1年前
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GitHub上7大最受欢迎的开源数据科学课程
GitHub是最著名的版本控制存储库之一。在其中,您可以找到很多优秀的项目和资源。这是列出了在GitHub上最受欢迎的7个数据科学课程的列表。
star2017
1年前
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关于TensorFlow,有9件事大家应该要知道
TensorFlow在深度学习框架中,占据第一的位置已经很久了,而且在可见的未来,也将一直占据第一的位置。
star2017
1年前
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一个母婴电子商务网站的大数据平台及机器学习实践
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点:第一个特点是商品周期短,在母婴网站上的商品,在线的时间不会超过5-7天,第二个是用户需求的变化快,在母婴行业,可能是用户的需求变化最快的领域,比如是用户处在怀孕当中,关心的是孕妈的一些问题,几个月以后,随着宝宝的落地,就会准备一些纸尿裤和奶粉,而且随着宝宝的长大,纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化,一般有90%的…
star2017
1年前
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