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【案例】用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測！: 2020-06-12; 異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布，相同的分布可以稱之為內(nèi)點(diǎn)（inlier），具有不同分布的點(diǎn)可以稱之為離群值。下圖是一個使用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測 ...

層次聚類算法：Affinity Propogation算法學(xué)習(xí)指南: 2020-06-10; Affinity Propogation最初是由Brendan Frey 和 Delbert Dueck于2007年在Science上提出的。相比其它的層次聚類算法，Affinity Propogation算法不需要預(yù)先指定聚類個數(shù)。 Affinity Propogation算法的原理可以簡單 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí)：提高深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)效率的計劃-自我監(jiān)督學(xué)習(xí): 2020-06-09; 盡管深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域做出了巨大貢獻(xiàn)，但它還是有一個不太好的地方：它需要大量數(shù)據(jù)。這是深度學(xué)習(xí)的先驅(qū)者和批評家都同意的一件事。實際上，由于有用數(shù)據(jù)的有限可用性有限以及處理該數(shù)據(jù)的計算能力不 ...

Kmeans算法精簡版(無for loop循環(huán)): 2020-05-27; 大家在學(xué)習(xí)算法的時候會學(xué)習(xí)到關(guān)于Kmeans的算法，但是網(wǎng)絡(luò)和很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法書中關(guān)于Kmeans的算法理論核心一樣，但是代碼實現(xiàn)過于復(fù)雜，效率不高，不方便閱讀。這篇文章首先列舉出Kmeans核心的算法過程 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力差嗎？: 2020-05-21; 泛化能力，英文全稱generalization ability，指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力，一種預(yù)測新的input類別的能力。通過學(xué)習(xí)找到隱含在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，并對具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù)，這種經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)：混淆矩陣的簡單概述！: 2020-05-11; 混淆矩陣(Confusion Matrix)，也成為誤差矩陣，是用n行n列矩陣形式來表示的表，這張表通過對比已知分類結(jié)果的測試數(shù)據(jù)的預(yù)測值和真實值表來描述衡量分類器的性能。在二分類的情況下，混淆矩陣是展示預(yù)測 ...

準(zhǔn)確率已成過去式，AI人工智能領(lǐng)域的這些趨勢在2020年更受關(guān)注: 2020-03-31; 作者 | 機(jī)器之心人工智能不是將要改變世界，而是正在改變世界。在新年以及新的十年開啟之際，VentureBeat 采訪了人工智能領(lǐng)域最杰出的頭腦，來回顧人工智能在 2019 年的進(jìn)展，展望機(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門必讀：6種簡單實用算法及學(xué)習(xí)曲線、思維導(dǎo)圖: 2020-03-26; 作者 | 盧譽(yù)聲大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要用來解決兩類問題——分類問題和回歸問題。在本文當(dāng)中，我們介紹一些簡單但經(jīng)典實用的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓大家對機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個基本的感性認(rèn)識。 ...

盤點(diǎn)AI人工智能的炒作周期——究竟是危言聳聽，還是大局已定？: 2020-03-24; 1、前言 2、大膽的期望 2.1 到2035年人工智能的力量預(yù)測例如，雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）預(yù)測：“到2029年，人工智能將達(dá)到人類的水平。” 埃隆·馬斯克（Elon Musk） ...

R語言與tableau集成之可視化應(yīng)用: 2020-04-16; tableau是一款非常棒的數(shù)據(jù)可視化商業(yè)軟件，通過拖拉拽的方式迅速的實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。而且該軟件可以連接任何一種數(shù)據(jù)庫，在處理大型數(shù)據(jù)時一點(diǎn)都不遜色。缺點(diǎn)是其無法從事數(shù)據(jù)分析和挖掘工作，幸運(yùn)的是，從tab ...

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于實際的業(yè)務(wù)問題: 2020-03-02; 作者 | Daniel Faggella 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師自2012年以來，很容易看到風(fēng)險投資，會議和與業(yè)務(wù)相關(guān)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”查詢的廣泛普及-但大多數(shù)技術(shù)主管通常很難確定他們的業(yè)務(wù)可能將機(jī) ...

33 個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧: 2019-12-26; 作者 | Andrej Karpathy 編譯 | AI有道特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy 發(fā)布新博客，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧。 Andrej Karpathy 是深度學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺領(lǐng)域、與領(lǐng)域的研究員 ...

一文帶你深入了解，什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理: 2019-12-25; 作者 | CraigStedman 編譯 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的一種，它模仿人類獲取某些類型的知識的方式。深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要元素，其中包括統(tǒng)計和預(yù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來: 2019-12-09; 作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 The future of deep learning 鑒于我們對深網(wǎng)的工作原理，局限性以及研究現(xiàn)狀的了解，我們能否預(yù)測中期的發(fā)展方向？這是一些純粹的個 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(二): 2019-12-03; 作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 主成分分析主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法，它通過線性變換將向量投影到低維空間。對向量進(jìn)行投影就是對向量左乘一個矩陣，得到結(jié)果向量 ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總！(附詳細(xì)答案): 2019-12-03; 作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來源 | lsxxx2011 (1) 無監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別？有監(jiān)督學(xué)習(xí)：對具有概念標(biāo)記（分類）的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，以盡可能對訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記（分類）預(yù)測。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(一): 2019-12-02; 作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法梯度下降法牛頓法，擬牛頓法坐標(biāo)下降法梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

38個常用Python庫：數(shù)值計算、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等8大領(lǐng)域都有了: 2019-11-29; 作者 | 李明江張良均周東平張尚佳來源 | 大數(shù)據(jù)DT Python作為一個設(shè)計優(yōu)秀的程序語言，現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，依靠其強(qiáng)大的第三方類庫，Python在各個領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大的作用。 ...

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述: 2019-11-28; 作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 來源 | 機(jī)器之心摘要深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢之一。它也是當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢之一。深度學(xué)習(xí)方法為計算機(jī)視覺和機(jī) ...

如何在Keras中開發(fā)最大化生成對抗網(wǎng)絡(luò)(InfoGAN)的信息？: 2019-11-13; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種用于訓(xùn)練深度卷積模型以生成合成圖像的體系結(jié)構(gòu)。盡管非常有效，但默認(rèn)GAN無法控制生成的圖像類型。信息最大化GAN（簡稱InfoGAN）是GAN架構(gòu)的 ...

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