机器学习问题简单分类

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]

来源：机器之心。本文详细介绍了TensorFlow官方提供的中文版教程和指南，帮助开发者更好地理解和应用这一强大的开源机器学习平台。 ... [详细]

本文探讨了卷积神经网络（CNN）中感受野的概念及其与锚框（anchor box）的关系。感受野定义了特征图上每个像素点对应的输入图像区域大小，而锚框则是在每个像素中心生成的多个不同尺寸和宽高比的边界框。两者在目标检测任务中起到关键作用。 ... [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]

本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念、常见结构及其各层的功能。重点讨论了LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet和ResNet等经典模型，并详细解释了输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层的工作原理及优化方法。 ... [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]

本文介绍了一种使用机器学习技术构建人脸识别系统的实践案例。通过结合Python编程语言和深度学习框架，详细展示了从数据预处理到模型训练的完整流程，并提供了代码示例。 ... [详细]

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]

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]

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]

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]

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]

基于2-channelnetwork的图片相似度判别一、相关理论本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《LearningtoCompar ... [详细]

本文深入探讨了如何利用Java语言结合Tesseract-OCR技术来实现图像中的数字识别功能，旨在为开发者提供详细的指导和实践案例。 ... [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]