FPGA机器学习之stanford机器学习第十堂

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]

　　上一篇博客中我们说到线性回归和逻辑回归之间隐隐约约好像有什么关系，到底是什么关系呢？我们就来探讨一下吧。（这一篇数学推导占了大多数，可能看起来会略有枯燥，但这本身就是一个把之前算法 ... [详细]

随着生活节奏的加快和压力的增加，越来越多的人感到不快乐。本文探讨了现代社会中导致人们幸福感下降的各种因素，并提供了一些改善建议。 ... [详细]

本文介绍如何在Python中使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法进行图像特征提取，探讨其在目标检测中的应用，并详细解释实现步骤。 ... [详细]

本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具，涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]

本文旨在探讨如何利用决策树算法实现对男女性别的分类。通过引入信息熵和信息增益的概念，结合具体的数据集，详细介绍了决策树的构建过程，并展示了其在实际应用中的效果。 ... [详细]

本文详细介绍TensorFlow中的数据读写操作，包括TFRecord文件的创建与读取，以及数据集（dataset）的相关概念和使用方法。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在PyCharm中成功安装用于PyTorch深度学习的d2l包，包括环境配置、安装步骤及常见问题的解决方案。 ... [详细]

2017年苹果全球开发者大会即将开幕，预计iOS将迎来重大更新，同时Siri智能音箱有望首次亮相，AI技术成为大会焦点。 ... [详细]

本文详细介绍了LambdaMART算法的背景、原理及其在信息检索中的应用。首先回顾了LambdaMART的发展历程，包括其前身RankNet和LambdaRank，然后深入探讨了LambdaMART如何结合梯度提升决策树（GBDT）和LambdaRank来优化排序问题。 ... [详细]

本文探讨了在使用SHAP进行机器学习模型解释时遇到的一个常见问题——负号无法正确显示，并提供了一种有效的解决方法。 ... [详细]

在互联网信息爆炸的时代，当用户需求模糊或难以通过精确查询表达时，推荐系统成为解决信息过载的有效手段。美团作为国内领先的O2O平台，通过深入分析用户行为，运用先进的机器学习技术优化推荐算法，提升用户体验。 ... [详细]

机器学习公开课备忘录（三）机器学习算法的应用与大数据集对应机器学习公开课第六周和第10周机器学习算法模型的选择与评价1、对于一个data，可以将data划分为trainingset、t ... [详细]

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的模型，主要在VC维和结构风险最小化的理论基础上发展而来。本文将探讨几种不同的SVM方法及其优化策略，旨在提高模型的效率和适用性。 ... [详细]

介绍一款备受好评的全能型终端工具——MobaXterm，它不仅功能强大，而且完全免费，适合各类用户使用。 ... [详细]