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专注机器学习，模式识别，深度学习，知识大讲堂，从事高速信号采集处理，智能信息处理，计算机视觉，智能机器人，人机交互的软硬件研究...
广东电网公司肇庆供电局、华南理工大学电力学院的研究人员路军、王梓耀、余涛，在2019年第11期《电气技术》上撰文，针对泛在电力物联网中分布广泛的传感器以及各类设备采样周期不同的问题，本文提出一种基于朴素贝叶斯和D-S证据理论的多时空数据融合方法。该方法突出
4月最新Python编程书单，程序员常读常新提升专业技能。Python是一种高级程序设计语言，近年来，它得到了越来越多的技术人士的认可和追捧。其应用领域也非常广泛，涉及数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等各个方面，为开发者提供了高效、
大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。但是直到 1990 年代，第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟，它就是垃圾邮件过滤
我不知道大家要花多长时间学习机器学习？前文我们已经介绍的Python爬虫和数据分析的知识，如果只是做入门，平均每门一个月，问题也是不大的；但大部分觉得机器学习很难学，需要很好的数学基础，现在毕业那么久，看到数学公式就晕，机器学习可能从入门直接到放弃，花很长
正文共5260个字，21张图，预计阅读时间2分钟。在机器学习领域有一句话：数据决定了模型最终的高度，不断优化的模型只不过是为了不断逼近这个高度而已。因此，在机器学习任务中，数据的质量与数量对最终模型的预测结果好坏具有决定性的作用。在实际的文本分类任务中，一
今天推荐一本编排和内容都很不错的Python书籍——《Python数据科学指南》，英文书名叫《Python Data Science Handbook》。因为没有中文版的出版，所以我们只介绍英文版的。对于想要系统地掌握Python数据分析或是数据挖掘的人来
如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法?当然，如果你真心在乎准确率，最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法，最后选择在交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起步点，这里给出了一些我觉得这些年用着还不错的常规指
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