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机器学习、深度学习
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虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windo
在这篇文章中，作者将描述17年在机器学习领域中发生了什么有趣的重大发展,主要是深度学习领域。在17年中发生了很多事情，在作者停下来进行回顾的时候，他发现了这些发展的成就是非常壮观的，下面让我们来在作者的带领下认识一下17年在深度学习中发展的领域的状况，这篇
文中源码可在微信公众号「01二进制」后台回复「图像检索」获取。然而随着深度学习的崛起，极大的推动了图像领域的发展，在提取特征这方面而言，神经网络目前有着不可替代的优势。而检测图像特征，VGG16具有得天独厚的优势。接下来本文将会通过一个简单的案例来实现一个
从2017年的迅猛发展，到2018年的持续火爆，国内外各个巨头公司如腾讯、阿里、百度、Google、微软、Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵，毫无疑问，这一技术未来将会深度参与我们的生活并让我们的生活产生巨大改变：人工智能时代来了！Blade
深度学习基础--感知器本文将介绍感知机这一算法。感知机是由美国学者Frank Rosenblattt 在1957年提出来的。因为感知机是作为神经网络起源的算法。严格的说，本文所说的感知机应该称为“人工神经元”或“朴素感知机”，但是很多基本的处理都是共通的，
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