https://i.ancii.com/tanhy21/
研究兴趣：图像处理、机器学习、模式识别、三维重建、摄影测量与遥感
Ta还没有发布动态 ...
人工智能越来越火，甚至成了日常生活无处不在的要素。深度学习、机器学习又与人工智能有什么关系？作为开发者如何进入人工智能领域？近期我们将连载一个深度学习专题，由百度深度学习技术平台部主任架构师毕然分享，让你快速入门深度学习，参与到人工智能浪潮中。深度学习算法
因为每家公司都不得不在一定程度上接受科技，我们正看到这个趋势已经反映在这些高增长的工作岗位上。12月10日，职场社交平台LinkedIn发布了年度“新兴职业”榜单，列出了从2015年到今年就业增长率很高的职位。LinkedIn并不是唯一一家强调人工智能职位
谷歌的自动驾驶汽车和机器人受到了很多媒体的关注，但该公司真正的未来是在机器学习领域，这种技术能使计算机变得更聪明，更个性化。我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。但是，它的定义并不是发生了什么，而是未来几年我们将面临什么。今天，作为一名数据科学家，我可
教你如何快速创建一个可用的机器学习程序！截住到目前为止，我们已经开发了许多机器学习模型，对测试数据进行了数值预测，并测试了结果。实际上，生成预测只是机器学习项目的一部分，尽管它是我认为最重要的部分。今天我们来创建一个用于文档分类、垃圾过滤的自然语言处理模型
线性回归原理介绍线性回归python实现线性回归sklearn实现这里使用python实现线性回归，没有使用sklearn等机器学习框架，目的是帮助理解算法的原理。单变量和双变量的画出了图，多变量的由于高维空间难以实现，所以没有画图。单变量和双变量的使用的
0 关注 0 粉丝 0 动态
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号
