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机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理技术研究与人才培养
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机器学习是近几年来最热门的技术之一，也许你对机器学习很感兴趣，但却不知从何处下手。别担心，兴趣是最好的老师这里有你开启该领域职业生涯的完整学习路径。笔者也曾面临同样的困惑：怎样才是好的开始?应该学习Python还是选择R语言?数学总是很可怕，笔者总是担心自
IEEE 计算机协会自 2015 年以来一直在预测技术趋势，其年度预测因权威性而受到广泛关注。在每年年底，协会还使用计分卡或报告卡对年度预测进行评级，这个评级也吸引了与预测本身一样广泛的受众。大量众包标签数据的可用性，以较低成本获得的计算机计算效率的提高以
这次的内容是Ng关于machine learning关于svm部分的一些笔记。以前也学过一些svm理论，并且用过libsvm，不过这次一听Ng的内容，确实收获不少，隐约可以看到从logistic model到svm model的过程。 使用linea
当我们在已知参数的情况下，如何用带有核函数的支持向量机去训练假设函数呢?我们最小化下面这个函数的时候，就可以得到参数向量：。现在还有两个系数没有选择，C 和 σ^2 。现在我们用数据实际观察一下 C 对 SVM 的影响。特征 f 变化激烈，因此表现为高方差
举个例子，我们想训练一个模型去诊断患者是否患有癌症。在人群中，患有癌症是一个极小概率发生的事情，比如 1000 个人中患有癌症的只有 5 人。那么在这个样本中，患有癌症的人的概率为 0.5%，正常人的概率为 99.5%，这是一个偏斜类，正结果占总样本数极小
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