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一个学术道路迷茫的人想在机器学习、深度学习以及数据挖掘的坑里避难
2020-02-17
那些高效的机器学习研究者,都有什么样的习惯?
比如,在 Arxiv 上时时跟进最新的研究,利用睡觉时间训练模型,以及充分利用 Stack Overflow。其实,世界上从不缺少优秀的机器学习研究者,也不缺乏好的建议和指南。想要成为一名高效的机器学习研究者,最重要的是要有彻底的自我管理能力和一点坚持到底的决心。
网络正朝着自动化和智能化的趋势发展,企业对人工智能和机器学习的需求日益增长,因为它们能够以程序化的方式识别网络问题,并对复杂的问题进行即时诊断。将AI和ML应用到网络管理中,可以实现对多个管理平台的输入进行整合,以进行集中分析。与其让IT人员手动梳理来自不
许多自然语言处理都涉及机器学习,所以理解机器学习的一些基本工具和技术是有益处的。有些工具已经在前几章中讨论过,有些还没有,但这里我们会讨论所有这些工具。数据选择和特征工程会带来偏见的风险。类似的种族、宗教甚至地理区域偏见在原始的Word2vec模型中普遍存
本文转载自公众号“读芯术”。纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。光看教程是不够的,你需要通过实践来掌握更多更真实的内容。以下有8个创意十足的机器学习实操项目供你选择,赶紧行动起来吧!世界上有超过2.64亿人患有抑郁症。但与之相对的是,针对抑郁症的治疗却经常不到
有许多指标可用来衡量模型的性能,具体取决于您要进行的机器学习的类型。在本文中,我们将研究分类和回归模型的性能指标,并讨论哪种指标可以进行更好的优化。有时要看的指标会根据最初要解决的问题而有所不同。AUC也称为" ROC曲线下的面积"。简
假设您已经建立了一个面部识别模型,并且现在使用验证集来调整测试集上的实验参数。可悲的是,您的实验得出的测试结果令人失望。首先了解假设提升问题,然后看看是否可以从衍生自该算法的AdaBoost算法的结果中提取实用原理,从而解决该问题。线性回归建模解释变量或自
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