七月算法-机器学习第0讲笔记

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]

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]

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]

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]

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]

本文档旨在帮助开发者回顾游戏开发中的人工智能技术，涵盖移动算法、群聚行为、路径规划、脚本AI、有限状态机、模糊逻辑、规则式AI、概率论与贝叶斯技术、神经网络及遗传算法等内容。 ... [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]

本文详细介绍了K近邻分类算法的理论基础，探讨其工作原理、应用场景以及潜在的局限性。作为机器学习100天系列的一部分，旨在为读者提供全面且深入的理解。 ... [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]

在上一篇文章中，我们初步探讨了神经网络的基础概念，并通过一个简单的例子——将摄氏度转换为华氏度——介绍了单个神经元的工作原理。本文将继续探索神经网络的应用，特别是如何构建一个基本的分类器。 ... [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]