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机器学习，模式识别
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本系列我们将总结机器学习基础并研究主要的机器学习算法。我们假设您对机器学习有了基本的接触，我们可能会跳过或仅仅简要介绍某些概念。在计算机科学中，我们把信息量看作是利用事件频率以最有效的编码方案编码信息的比特数。对于均匀硬币，正面编码方案为0b0，反面编码方
本文将简要介绍微软发布的供数据科学家和开发者们使用的最新机器学习工具，其中包括在微软全球开发者大会2019上发布的最新产品。一些人认为其取代了数据科学家的工作，然而AutoML的能力其实是有限的。AutoML当前仅支持解决分类、预测以及回归问题。AutoM
对于一个机器学习工程师来说，最往往会遇到这种情况：需要访问大量数据，但只有些许资源来加注它。处于这种困境中的每个人最终都会经历这样的疑问：当存在有限的监督数据，但有大量未标注的数据时，自己该做什么？本文给出了一个解决方案：半监督学习semi-supervi
在这篇文章中，我们将详细探讨如何评估机器学习模型结果，以及优化超参数的最佳实践。为此，我们将构建一个图像识别模型。模型评估机器学习模型在准备完成预期任务之前必须经过一个学习和训练的过程。在评估数据模型时，准确度是最常用的度量标准。在将数据传递给我们的机器学
“如果一只蝴蝶扇动翅膀”这个短语的变体描述了蝴蝶效应，这个词是由美国数学家爱德华·诺顿·洛伦茨创造的，他最初是这样说的:. “里约热内卢的一只蝴蝶翅膀在大气流中肆虐，两周后可能在德克萨斯州引发龙卷风” -爱德华·诺顿·洛伦茨。然而，训练RNN用于高维系统本
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