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机器学习比较厉害的学校 共找到230条结果

  • 判别模型与生成模型生成模型学习联合概率分布,求出条件概率分布P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)。朴素贝叶斯法、马尔科夫模型、高斯混合模型收敛速度更快,能学习隐变量判别模型由数据直接学习决策函数f(X
    2017-02-16
    阅读量:59688
    评论:4
  • 翻译自外文网站,比较结果如下:比较对象:Caffe,Caffe2,Deeplearning4j,Dlib,Gensim,Keras,MatConvNet,MicrosoftCognitiveToolk
    2017-12-07
    阅读量:59197
    评论:5
  • 机器学习与深度学习2.png近年来人工智能的概念越来越火爆。无论是不是能理解,人们经常都会看到人工智能、机器学习或者深度学习这些概念。那么,究竟什么是机器学习和深度学习,他们和人工智能的关系又是什么呢
    2018-12-15
    阅读量:54700
    评论:9
  • 近些年,一些机器学习算法的效果,总是会提到与人类相应能力比较高出多少多少。为什么会这样?1人类在某些领域确实很擅长。例如图片分类。2近些年ML有了很大进步,效果非常好。3某些用途的ML与人类的能力比较
    2017-09-27
    阅读量:91133
    评论:7
  • 写在前面,以下部分网站需要「翻墙」后食用,不在国内所以也不知道究竟被墙多少若无法翻墙,请「自寻」国内资源,如百度网盘,b站转载或知乎它人提供的链接关于书籍首推DeepLearning这本书,我花了70
    2017-09-22
    阅读量:345530
    评论:59
  • 链接:http://www.zhihu.com/question/26726794/answer/105557662K近邻:算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。优点:1.简单好用,容易理解
    2016-08-17
    阅读量:244635
    评论:19
  • 1.bagging&boosting1)样本选择上:Bagging:训练集是在原始集中有放回选取的,从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。Boosting:每一轮的训练集不变,只是训
    2018-05-16
    阅读量:17819
    评论:9
  • 1、Bagging和Boosting的区别样本选择:Bagging算法是有放回的随机采样;Boosting算法是每一轮训练集不变样例权重:Bagging使用随机抽样,样例的权重;Boosting根据错
    2018-03-13
    阅读量:24670
    评论:3
  • 为什么把SVM和LR放在一起进行比较?一是因为这两个模型应用广泛。 二是因为这两个模型有很多相同点,在使用时容易混淆,不知道用哪个好,特别是对初学者。一、LR与SVM的相同点:第一,LR和SVM都是分
    2018-08-15
    阅读量:263635
    评论:36
  • 1决策树(DecisionTrees)的优缺点决策树的优点:一、        决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。二、        对于决策树,数据的准备往往是
    2018-02-08
    阅读量:329917
    评论:85