首页 > 人工智能-7机器学习方法

人工智能-7机器学习方法 共找到141条结果

学院
卷积神经网络特征、模型视频入门教程,该课程内容包含神经网络的起源、发展、计算和训练,卷积神经网络基础,生成对抗网络、卷积神经网络的实战应用、GAN实例、人工智能案例分享及行业趋势分析。通过本次课程的学习,从感知器讲起,辅以实例,介绍神经网络的定义,以及前向计算和梯度下降优化过程。
  •     人工智能的定义为基于表观的行为定义,即图灵测试,可以形式化为模式识别。智能从知识论的角度分析,归纳明确知识规则构建知识图谱系统形成专家系统,而通过数据获得归纳规则约束参数为机器学习系统,即基于
    2018-12-06
    阅读量:1657756
    评论:307
  • 转自:https://www.zhihu.com/question/49909565李嘉璇《TensorFlow技术解析与实战》作者。深度学习研发298人赞同了该回答我明白很多入门深度学习者的疑惑。因
    2017-05-26
    阅读量:98410
    评论:6
学院
卷积神经网络实战视频培训课程:本次神经卷积网络教程从感知器讲起,辅以实例,介绍神经网络的定义,模型、参数配置以及前向计算和梯度下降优化过程。该课程配置的作业挑战为:【手写数字识别】。加微信号(csdn07),小姐姐拉你入群,获取老师答疑服务哦~
  • 众所周知,近几年人工智能的发展可以说是非常迅速,虽然人工智能的概念提出已经几十年了,但真正获得长足的发展还是近几年,而人工智能也吸引了一大批大学毕业生、高材生的加入。但想要进入这个行业并不简单,人工智
    2019-01-11
    阅读量:2556
    评论:0
  • 人工智能60年:机器审美观     大家知道,女性爱美。但是,有的傻丫头不会打扮自己,平日里喜欢把自己打扮成一个“傻妞”。怎么办呢?     有一段文字也许对我们有启发,如下:“Andoncebuil
    2016-04-20
    阅读量:8905834
    评论:24357
学院
零基础入门机器学习视频培训课程概况:机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法(线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法),机器学习项目实战(Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练)、推荐算法、项目实战。 任务作业: 很多人都喜欢看NBA,也喜欢拿实力相近的球员进行比较,你能利用机器学习的方式进行分析吗?动手的机会来了!请 结合课程【项目实战】章节中的【Kmeans篮球数据分类】。从NBA网站中随机拿到30名篮球运动员的得分和助攻(尽量数据间隔较大)。用python对数据进行处理(换算成每分钟的得分和助攻)。然后用Kmeans对获取的球员进行分类。看看自己心仪的球员属于哪一类~ (温馨提示: 注意 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
  • 想要学习机器学习技术,首先要过数学这一关。数学,目前来看分为三大部分:线性代数、微积分、概率论
    2017-11-24
    阅读量:93
    评论:0
  •     Python机器学习有很多方法,大多数人选择从理论开始。    如果你是个程序员,那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力,这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些
    2018-10-13
    阅读量:2560
    评论:1
学院
深度学习系列课程从基本的神经网络开始讲起,逐步过渡到当下流行的卷积与递归神经网络架构。课程风格通俗易懂,方便大家掌握深度学习的原理。课程以实战为导向,结合当下热门的Tensorflow框架进行案例实战,让同学们上手建模实战。对深度学习经典项目,从数据处理开始一步步带领大家完成多个项目实战任务!
  • 方法论、沟通和CEO视角1、产品管理方法论–端到端的产品管理目的:平衡多方诉求和目标,实现整个产品管理流程效率最大化,具备产品全生命周期的管理和落地实现能力。(1)把握流程中的关键节点注意要点:(a)
    2018-07-27
    阅读量:645577
    评论:145
学院
YOLO实战视频培训课程概况:本教程无需深度学习经验,是初级教程,无需高配置机器,能上网就能实践,本课程分享图像标注软件的使用,讲述了如何练好自己的模型,并将模型发布到服务或是移到android使用
  • 术语之间的大致关系数据挖掘的全过程• 业务理解•数据理解•数据准备•建立模型•模型评估•模型发布
    2019-01-02
    阅读量:8430
    评论:4