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标签: 机器学习 共 984 个结果.
Word2Vec揭秘: 这是深度学习中的一小步,却是NLP中的巨大跨越
Word2Vec模型用于学习被称为“词嵌入”的词的向量表示。这通常是作为预处理步骤来完成的,在此之后,学习到的向量被输入判别模型(通常是RNN)来生成预测,完成各种各样有趣的事情。
star2017
1年前
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空间数据挖掘认识及其思考
摘 要: 在这个大数据时代,空间数据正在从各个领域飞速累计。空间数据挖掘作为数据挖掘的一部分,现已成为人们研究空间数据的重点学科。主要介绍了空间数据挖掘的基本概念、一般步骤及其最新的挖掘方法,表达了对当前空间数据挖掘的看法。最后对未来空间数据挖掘的研究方向进行了更加深入的探讨。 0 引言 空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)即找出开…
star2017
1年前
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数据挖掘中的十大实用分析方法
数据挖掘中的十大实用分析方法
star2017
1年前
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深度学习在目标跟踪中的应用
不同于检测、识别等视觉领域深度学习一统天下的趋势,深度学习在目标跟踪领域的应用并非一帆风顺。
star2017
1年前
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信用卡通不过?用数据分析技术,带你深度解析信用卡评分体系
随着互联网金融时代的到来,信用评分体系显得越发重要,本文就解读信用卡评分体系是如何建立的
star2017
1年前
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最流行的4个机器学习数据集
机器学习算法需要作用于数据,而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适,而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据,会分析数据很重要。
star2017
1年前
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数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例
摘要:笔者整理了数据挖掘的常用方法和数据挖掘的重要功能(出自MBA智库百科)。当然,横看成岭侧成峰,这些常用方法和重要功能也许并不完全正确或完整。除此以外,笔者尝试学习了SMARTBI公司中的Smart Mining软件,并跟随其提供的示例教程进行了学习。为方便阅读,将其示例教程结合自己的体会作为文章的第三部分。 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据…
star2017
1年前
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大道至简:朴素贝叶斯分类器
万物之始,大道至简,衍化至繁。
star2017
1年前
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硅谷王川:深度学习有多深?多巴胺的诱惑(20)
(1) 多巴胺,英文名 Dopamine, 是一种有机化合物, 学名 4-(2-Aminoethyl)benzene-1,2-diol, 4-(2-氨基乙基)-1,2-苯二酚, 在大脑中它的作用是在神经元之间传递信号的介质. 多巴胺作为神经介质 (neurotransmitter)的功能, 最早在1957年由瑞典化学家 Arvid Carlsson 发现, …
star2017
1年前
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机器学习应用实例:如何识别标题党?
相信你也遇到过这样的情况:怀着犹如探秘般万分期待的心情,点开一篇文章,结果却发现又一次中了“标题党”的诱饵,成功上钩。这种现象,在国际有一个形象的名字 “Clickbait”。
star2017
1年前
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Google开源全球最精准自然语言解析器SyntaxNet
Google Research宣布,世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。
star2017
1年前
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神经网络从被人忽悠到忽悠人(三)
bp神经网络虽然取得了很大的进步,但它本身存在着一些无法避免的问题,其中一个比较困惑的应该是局部最优解问题。
star2017
1年前
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机器学习和统计模型的差异
在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。 在这篇文章中,我将尽最大的努力来展示机器学习和统计模型的区别,同时也欢迎业界有经验的朋友对本文进行补充。…
star2017
1年前
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深度学习入门资源索引
深度学习(Deep Learning)属于非常前沿的学科,没有现成的的综合型教材,主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。
star2017
1年前
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开源机器学习项目Oryx
Oryx的目标是帮助Hadoop用户搭建并部署能够实时查询的机器学习模型,例如垃圾邮件过滤和推荐引擎。随着数据的不断流入,Oryx还将支持自我更新。 无论从建模还是部署,Oryx都可以随需扩展,Owen认为这是Oryx与Hadoop的传统“甜蜜点”——探索性分析和运营性分析最大的不同。 Owen认为传统的在Hadoop上部署机器学习的技术——Apache M…
star2017
1年前
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硅谷王川:深度学习究竟有多深?循环神经网络和言情小说(14)
(1)循环神经网络 (RNN)的本质, 是可以处理一个长度变化的序列的输出和输入 (多对多). 广义的看, 如果传统的前馈神经网络做的事, 是对一个函数的优化 (比如图像识别). 那么循环神经网络做的事, 则是对一个程序的优化,应用空间宽阔得多.长短期记忆 (LSTM)的架构, 使有用的历史信息, 可以保留下来,很久以后仍然可以读取.一个有趣的…
star2017
1年前
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优秀大数据GitHub项目一览
VMware CEO Pat Gelsinger曾说:数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行…
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?(13)
(1)2012年十月, Geoffrey Hinton, 邓力和其他几位代表四个不同机构 (多伦多大学, 微软, 谷歌, IBM) 的研究者, 联合发表论文, “深度神经网络在语音识别的声学模型中的应用: 四个研究小组的共同观点” (Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Spee…
star2017
1年前
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用机器学习的方法鉴别红楼梦作者
在学界一般认为,《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯,从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别,继而可以确认后 40 回非原作者所写。 项目存放在reality-of-Dream-of-Red-Mansions。 主要原理 每个作者写作都有自己的用词习惯和风格,即使是故意模仿…
star2017
1年前
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人工智能大拿解答机器学习30个问答
作者早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言模型的先河,启发了一系列关于 NLP 的文章,进而在工业界产生重大影响。此外,他的小组开发了 Theano 平台。以下是人工智能大拿解答机器学习30个问答。
star2017
1年前
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