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机器学习
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bijiasuo2006
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骑猪逛街666
6年前
机器学习
机器人
Spark
Spark 机器学习 7· 降维模型
Spark 机器学习 7· 降维模型 http://click.aliyun.com/m/8676/
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Sandy485
6年前
GitHub
开源
机器学习
GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目
GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名)。
1.4w
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景略集智
5年前
算法
机器学习
人工智能
初学机器学习必备10大算法
毫无疑问,过去几年中,作为人工智能的主要领域,越来越多的人投身于机器学习研究。《哈佛商业评论》甚至将机器学习科学家称为“21 世纪最性感的工作”。为了帮助机器学习初学者快速入门,加拿大皇后大学机器学习专家 Reena Shaw 特意写了一篇文章,总结了机器学习初学者需要知道的 …
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先知世界
5年前
机器学习
从算法实现到MiniFlow实现,打造机器学习的基础架构平台
主要介绍机器学习底层原理和工程实现方面的内容,包括以下的几个方面: 基础架构的分层设计;机器学习的数值计算;TensorFlow 的重新实现;分布式机器学习平台的设计。
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在你耳边BB
6年前
机器学习
算法
机器学习之聚类算法划分聚类及代码示例
聚类是一种无监督学习,根据样本的内在相似性 / 距离,将大量未知标记的样本集划分为多个类别,使得同一个类别内的样本相似度较大(距离较小),而不同类别间的样本相似度较小(距离较大)。 划分聚类包含 K-Means、K-Means++、Mini Bacth K-Means 等。
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NicholasYu
6年前
机器学习
人工智能
算法
机器学习入门算法:从线性模型到神经网络
近段时间以来,我们频频听到「机器学习(machine learning)」这个词(通常在预测分析(predictive analysis)和人工智能(artificial intelligence)的上下文中)。几十年来,机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步,我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢?答案很简单:算法(algorithm)。
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足下_
6年前
后端
机器学习
数据挖掘
旅游推荐系统的演进
我们定制了一套完整的推荐系统框架,包括基于机器学习的召回排序策略,以及从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎。
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AI科技大本营
5年前
机器学习
深度学习
Microsoft
资源 | 机器学习进阶,给你推荐13款ML框架
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里,机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临,并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长,这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来,并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 …
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思远
6年前
机器学习
机器学习最新主战场迁移学习,从原理、方法到应用
当你将模型应用到现实世界,而不是你精心构建的数据集的时候。现实世界是混乱的,包含无数新的场景,其中许多是你的模型在训练过程中没遇过的,因此反过来模型无法很好地预测。将知识迁移到新的条件的能力通常被称为迁移学习(transfer learning),这是这篇文章讨论的主题。
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