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唐宇迪的机器学习博客
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本文为你介绍目前较新的基于图的机器学习方法。图可以建模样本之间的关系信息，然而，许多之前的机器学习模型忽略了关系信息或没有很好地方法来建模关系信息。目前，图在生命科学、金融、社交网络、用户行为时序建模、区块链等领域的机器学习应用中都得到了广泛的引用，并取得
本文约3500字，建议阅读10+分钟。本文简单介绍聚类的基础知识，包括快速回顾K-means算法，然后深入研究高斯混合模型的概念，并用Python实现。无监督学习中最流行的技术之一是聚类，这通常我们在早期学习机器学习时学习的概念，而且很容易掌握。我相信你已
在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。下面我们将lena图像转换为“1”图像。为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换：。#
本文约6600字，建议阅读15分钟。本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中的相关库进行自然语言处理。以及一些目前最新的相关应用。业界的数据科学团队时常处理大量文本数据，这也是机器学习中使用的四大数据类别之一，通常是人为生成的文本，但也不全是这样。
责编 | Jane出品 | AI科技大本营2018 年秋季，吴恩达教授在斯坦福新开了一门 CS230《深度学习》课程，近期，该课程的视频已经上传到网络上，AI科技大本营必须要把这份新鲜出炉的学习课程分享给大家，营长敲黑板啦：”是谁的小眼睛还没看过来“？还记
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