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刚开始学习数据科学时，笔者经常面临这样一个问题：遇到具体问题，选择何种算法才合适。也许你也和我一样，搜了很多有关机器学习算法的文章，会看到许多详细的描述，却并没有减少让抉择的难度。问题陈述2：深挖客户统计数据用以识别模式。问题陈述12：根据车辆特性预估车辆
本文主要对时间序列数据进行预测。我们将用Python构建三个不同的模型，并检查它们的结果。我们将使用的模型有ARIMA、LSTM和Facebook Prophet。通常，循环神经网络具有“短期记忆”，因为它们使用在当前神经网络中使用的持久先前信息。这意味着
难道神经网络不用学权重也能完成各种任务？难道我们以为 CNN 学习到的图像特征只是我们以为？神经网络只不过是函数的排列组合，没有其它意义？从这篇论文来看，这些答案似乎都是肯定的。昨天，谷歌大脑 David Ha 等人一篇名为《Weight Agnostic
之前，OpenAI GPT-2 因为太能生成假新闻而不提供开源。而最近，华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究者表示，要想对抗假新闻，用对应的假新闻生成器是最好的方法。研究者通过大量实验表示，最了解假新闻缺点、假新闻「造假水平」的会是原本的生成器。因此想要判
使用机器来做翻译的想法最早由Warren Weaver在1949年提出。随着统计学的发展，统计模型开始被应用在机器翻译中，它基于对双语文本语料的分析生成翻译结果。这种方法被称作统计机器翻译，SMT的性能优于RBMT，在1980s至2000s，SMT方法主导
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