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何川
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Python 数据挖掘实践—KNN 分类
本文讲述最邻近算法以及 python 实现最邻近算法案例。
只需十四步:从零开始掌握 Python 机器学习(附资源)
介绍了几乎没有 python 机器学习背景的新手学习机器学习需要的资源。包括 python 语言基础,机器学习基础技巧,科学计算 python 软件包概述,之后利用 sklearn 实现了一些基本的机器学习算法和进阶的算法(集成方法,EM 算法等)。文章中提及的材料参考价值很高,并提供了跳转链接,非常实用。文章还提到了 python 进行深度学习的资源。文章提纲挈领,非常推荐。
TensorFlow: 薛定谔的管道
要说史上最著名的猫,大概就是薛定谔的那只了。它被关在装有少量镭和氰化物的密闭容器里,当镭发生衰变时,就会触发机关打碎装有氰化物的瓶子,猫就会死亡;如果镭不发生衰变,猫就会存活下来。在量子力学理论中,由于放射性的镭处于衰变和没有衰变两种状态的叠加,这只猫也处于生死叠加态,只有对其…
5.5% 语音识别词错率究竟如何炼成?IBM 发布相关研究论文
IBM 官方博客发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%,同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平,达到了 5.5%,实现了新突破。
从基本概念到实现,全卷积网络实现更简洁的图像识别
众所周知,图像就是像素值的集合,而这个观点可以帮助计算机科学家和研究者们构建一个和人类大脑相似并能实现特殊功能的神经网络。有时候,这种神经网络甚至能超过人类的准准度。