吴恩达机器学习作业8(下)--- 推荐系统
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机器学习和深度学习资源汇总(陆续更新)
不多说,直接上干货! 本篇博客的目地,是对工作学习过程中所遇所见的一些有关深度学习、机器学习的优质资源,作分类汇总,方便自己查阅&
人工智能AI的春天来临,国内惊现100多元钱的机器视觉组件,即全局曝光的高速工业相机,最高可达210帧每秒。可应用于人脸识别、机器视觉、高速运动目标的图像获取。
普通相机拍快速运动物体会有果冻效应,物体变形。 全局曝光的相机拍快速运动物体不会变形 一、重要特性 可编程控制:亮度、对比度、色调、饱和度、清晰度、伽玛、白平衡、逆光对比、增益、曝光时间等。支持
机器学习 生成_使用机器学习的Midi混搭生成独特的乐谱
机器学习 生成 AI Composers present ideas to their human partners. People can then take certain elements and work them into the
《大数据机器学习实践探索》---- 使用pyspark 进行kaggle比赛Give me some credit数据集的建模与分析(1. 数据准备与EDA)
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快速找出你机器中的“木马”
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 木马是一种基于远程控制的病毒程序,该程序具有很强的隐蔽性和危害性,它可以在人不知鬼不觉的状态下控制你或者监视你。下面就
机器学习:手写数字识别(Hand-written digits recognition)小项目
该项目的所有代码在我的github上,欢迎有兴趣的同学与我探讨研究~ 地址:Machine-Learningmachine-learning-ex3 1. Introduction 手写数字识别(Hand-written digits
人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习的区别
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机器之心的进化理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命
机器之心的进化理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命 本文将带你领略一次人工智能领域波澜壮阔的发展史, 从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、还有脑科学对神经网络的迭代影响, 这四个维度来深刻理解"
十大Python机器学习常用库 python开发
1.Pipenv Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目,旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapp
盘点2017年最受欢迎的十大机器学习Python库
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从Pipenv到Luminoth,盘点2017年最受欢迎的十大机器学习Python库
2017 年即将结束,又到了总结的时刻。作者把范围限定为机器学习,盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库;同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外
机器学习必知的基础概念(Fundamental Theories of Machine Learning)
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Spark-机器学习(6)分类学习之支持向量机
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机器学习(五)——概率解释(Probabilistic interpretation)
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Probabilistic interpretation,概率解释 解释为何线性回归的损失函数会选择最小二乘 表示误差,表示unmodeled因素或随机噪声,真实的y和预
可解释性机器学习
可解释性机器学习 背景 写这篇文章的背景就是可解释性机器学习在中文领域资料非常少,有一些零散的资料也不成系统,笔者根据这两个月的整理现阶段的一些可解释性的资料,可常用的代码和库,希望为大家尽一份力。文章分成,原理讲解,论文解析,代码整理
可解释机器学习- LIME模型讲解|interpretable machine learning-LIME
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联合机器学习中的概念及应用
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Python3《机器学习实战》学习笔记(三):决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜
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