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华盛顿大学 Pedro Domingos 教授的“A Few Useful Things to Know about Machine Learning”这篇论文总结了机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验，包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。希望这些经验…

关于作者： @李家丞 同济大学数学系本科在读，现为格灵深瞳算法部实习生。 作者个人主页：李家丞|个人主页|关于我 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基…

监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。 左上：列出了各种不同网络架构的监督学习，比如标准的神经网络（NN）可用于训练房子特征和房价之间的函数，卷积神经网络（CNN…

1. 视频上传后AI识别人脸 2. AI鉴黄、反暴恐 3. AI视频分类 4. 基础要素切割，如某段视频中存在哪些人、物等要素 5. 对视频进行描述 6. 对视频进行分割定位 如下图，虽然第三幅图没有偏差，但是对于未知的点的预测效果，没有图二好。这就是泛化性。 人可以轻而易举进…

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最

2017年年初，携程推出了“诗情画意”小诗机，让机器能够“理解”，“欣赏”用户拍摄的照片，并基于小诗机自有的庞大知识库体系，写出符合图片的意境和内容的古诗。

本文的多国语言版： 日本語, Português, Türkçe, Français, 한국어, العَرَبِيَّة‎‎, Español (México), Español (España) 或 Polski。 你是否也曾听人们谈起机器学习但是只有一个朦胧的概念？你是否…

应该对现有流行并将继续流行下去的分类模型有深刻的了解。随机森林和支持向量机(svm) 上篇文章简单介绍了随机森林，这篇文章简单介绍一下支持向量机(svm)。 偏重应用，轻数学解释推导。 一个非常简单的分类问题。 用一条直线，将两种颜色的点分开，如图所示(可以有无数条这样的直线)…