#浅析#深度学习如何避免陷入局部最优

本文系统梳理了机器学习的关键知识点，涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容，并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]

随着2018年的临近，我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年，无论是政策层面的支持，还是技术上的突破，都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

随着强人工智能的崛起，区块链技术在新的技术生态中扮演着怎样的角色？本文探讨了区块链与强人工智能之间的互补关系及其在未来技术发展中的重要性。 ... [详细]

本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法，包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离，并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外，文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标，以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]

本文详细介绍了如何使用机器学习和深度学习技术对垃圾邮件和短信进行分类。内容涵盖从数据集介绍、预处理、特征提取到模型训练与评估的完整流程，并提供了具体的代码示例和实验结果。 ... [详细]

尽管深度学习带来了广泛的应用前景，其训练通常需要强大的计算资源。然而，并非所有开发者都能负担得起高性能服务器或专用硬件。本文探讨了如何在有限的硬件条件下（如ARM CPU）高效运行深度神经网络，特别是通过选择合适的工具和框架来加速模型推理。 ... [详细]

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]

本文探讨了图像标签的多种分类场景及其在以图搜图技术中的应用，涵盖了从基础理论到实际项目实施的全面解析。 ... [详细]

本文深入探讨了CART（分类与回归树）的基本原理及其在随机森林中的应用。重点介绍了CART的分裂准则、防止过拟合的方法、处理样本不平衡的策略以及其在回归问题中的应用。此外，还详细解释了随机森林的构建过程、样本均衡处理、OOB估计及特征重要性的计算。 ... [详细]

本文探讨了亚马逊Go如何通过技术创新推动零售业的发展，以及面临的市场和隐私挑战。同时，介绍了亚马逊最新的‘刷手支付’技术及其潜在影响。 ... [详细]

近日，国际权威AI基准测试平台MLPerf发布了最新的推理测试结果，浪潮AI服务器NF5488A5在此次测试中创造了18项性能纪录，显著提升了数据中心AI推理性能。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

随着5G、云计算、人工智能、大数据等新技术的广泛应用，人们的生活生产方式发生了深刻变化。从人际互联到万物互联，数据存储与处理需求激增，推动了数据与算力设施的发展。 ... [详细]

无监督学习主要涵盖两大类别：一是聚类与降维，旨在简化数据结构；二是生成模型，用于从编码生成新的数据样本。本文深入探讨了这些技术的具体应用和理论基础。 ... [详细]