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深入浅出自动驾驶 (二):卷积神经网络 (CNN)
自动驾驶之卷积神经网络
春节不断电之机器学习 —— 决策树
简介 机器学习中,决策树是一个预测模型,代表对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径表示的对象的值。决策树仅有单一输出。 提出问题 光看概念会比较抽象,那么举个实际中的问题…
没有博士学位如何玩转 TensorFlow 和深度学习
谷歌的开发者代表 Martin Görner 分两部分进行了主题为「没有博士学位玩转 TensorFlow 和深度学习(TensorFlow and Deep Learning without a PhD)」的详细讲解。
机器学习入门
终于有时间了,前几日正式开始了我的机器学习之旅,总结下目前已掌握的知识。 机器学习 机器学习本质是一项监督分类/回归问题,"监督"表示你有许多样本,假设你知道这些样本的正确答案,我们不断地把样本交给机器,并告诉机器这些样本是正确或错误的,对机器进行训练,最终达到机器学习的目的。…
史上最大机器学习数据集,雅虎对外开放了
数据是机器学习研究的命门。访问真正的大规模数据集,是一项传统上由机器学习研究者和大公司的数据科学家所保有的特权,然而大多数学术研究人员缺无法触及。2016 年 1 月 14 日,雅虎实验室对外发布了发布史上最大机器学习数据集,达 13.5 TB。
腾讯防刷负责人:基于用户画像大数据的电商防刷架构
最近 1~2 年电商行业飞速发展,各种创业公司犹如雨后春笋大量涌现,商家通过各种活动形式的补贴来获取用户、培养用户的消费习惯。 但任何一件事情都具有两面性,高额的补贴、优惠同时了也催生了 “羊毛党”。 “羊毛党” 的行为距离欺诈只有一步之遥,他们的存在严重破环了活动的目的,侵占了活动的资源,使得正常的用户享受不到活动的直接好处。 今天主要分享下腾讯自己是如何通过大数据、用户画像、建模来防止被刷、恶意撞库的。
利用人工神经网络框架Keras解决二分类问题 —— Jinkey 翻译
译者:Jinkey(微信公众号 jinkey-love)英文原版地址:点击跳转 在看完本教程之后你将学会: 如何加载和准备数据 如何创建一个基线神经网络模型 如何使用scikit-learn 和 k-fold 交叉验证评估Keras模型 数据准备如何提升你的模型的性能 如何调整…
自己学习深度学习时,有哪些途径寻找数据集?
很多有价值的数据集
TensorFlow如何帮助可口可乐实现移动购买凭证?
人工智能的发展和TensorFlow的成熟让可口可乐最终可以实现梦寐以求的购买凭证能力。
用笔一步步演示人工神经网络的反向传播算法——Jinkey 翻译
背景 反向传播训练(Backpropagation)一个神经网络是一种常见的方法。网上并不缺少介绍反向传播是如何工作的论文。但很少包括一个用实际数字的例子。这篇文章是我试图解释它是如何工作的和一个具体的例子。大家可以对比自己的计算,以确保他们正确理解反向传播。 Python 实…