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4年前
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一文看懂计算机视觉-CV(基本原理+2大挑战+8大任务+4个应用)
计算机视觉为什么重要?人的大脑皮层,有差不多70%都是在处理视觉信息。是人类获取信息最主要的渠道,没有之一。在网络世界,照片和视频(图像的集合)也正在发生爆炸式的增长!下图...
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4年前
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一文看懂词嵌入word embedding(2种算法+其他文本表示比较)
文本表示(Representation)文本是一种非结构化的数据信息,是不可以直接被计算的。文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为结构化的信息,这样就可以针对文本信息...
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一文看懂 AI 训练集、验证集、测试集(附:分割方法+交叉验证)
先用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系:训练集相当于上课学知识验证集相当于课后的的练习题,用来纠正和强化学到的知识测试集相当于期末考试,用来最终评估学习效果什么是训...
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「41页PDF免费下」使用AI前需要评估的
先通过一张长图来讲解一下PDF中会涉及到的主要内容,如果想了解详情请下载PDF。PDF下载地址这个PDF要解决什么问题?人工智能被很多人当做「黑科技」,它可以做一些神奇的事...
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周兴博
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我的业务要不要用人工智能?引入AI前你需要评估的(四)
黑箱是人工智能的缺点并非所有人工智能都是黑箱的,大家说的黑箱主要指当下最热门、效果也最好的「深度学习」。在我之前写的《一文看懂深度学习》中,举过一个水龙头的例子,从那个例子...
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我的业务要不要用人工智能?引入AI前你需要评估的(二)
底层逻辑:数据驱动基于规则的旧时代在人工智能普及之前,大家用的产品都是「基于规则」的。我们通过总结规则,然后让计算机自动的执行这些规则,我们日常工作和生活中很多问题都是基于...
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想利用人工智能,你必须知道这些(一)
评估角度:特征?这篇文章切入的角度是:特征还记得我的初中老师给我们讲过一个进化的知识点:俄罗斯常年寒冷,俄罗斯人的鼻子就进化的很长,这样进入体内的空气需要在鼻子里走更长的路...
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一文看懂分类模型的评估指标:准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
机器学习评估指标大全所有事情都需要评估好坏,尤其是量化的评估指标。高考成绩用来评估学生的学习能力杠铃的重量用来评估肌肉的力量跑分用来评估手机的综合性能机器学习有很多评估的指...
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一文看懂 Attention(本质原理+3大优点+5大类型)
Attention的本质是什么Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。Attention机制很像人类看...
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一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框...
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一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq
Encoder-Decoder和Seq2Seq什么是Encoder-Decoder?Encoder-Decoder模型主要是NLP领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而...
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4年前
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一文看懂集成学习(详解 bagging、boosting 以及他们的 4 点区别)
什么是集成学习?集成学习归属于机器学习,他是一种「训练思路」,并不是某种具体的方法或者算法。现实生活中,大家都知道「人多力量大」,「3个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心...
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4年前
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一文看懂 Word2vec(基本概念+2种训练模型+5个优缺点)
Word2vec什么是Word2vec?什么是WordEmbedding?在说明Word2vec之前,需要先解释一下WordEmbedding。它就是将「不可计算」「非结构...
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4年前
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一文看懂决策树 - Decision tree(3个步骤+3种典型算法+10个优缺点)
决策树是一种解决分类问题的算法,想要了解分类问题和回归问题,可以看这里《监督学习的2个任务:回归、分类》。 决策树算法采用树形结构,使用层层推理来实现最终的分类。决策树由下...
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4年前
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一文看懂逻辑回归算法(基本概念+优缺点+美团应用案例)
线性回归的位置如上图所示,它属于机器学习 - 监督学习 - 分类 - 逻辑回归。 逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生...
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fitzeng
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一文看懂线性回归(3个优缺点+8种方法评测)
线性回归的位置如上图所示,它属于机器学习 - 监督学习 - 回归 - 线性回归。 回归的目的是为了预测,比如预测明天的天气温度,预测股票的走势... 回归之所以能预测是因为...
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一文看懂随机森林 - Random Forest(附 4 个构造步骤+4 种实现方式评测+10 个优缺点)
随机森林属于 集成学习 中的 Bagging(Bootstrap AGgregation 的简称) 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下: 在解释随机森林前,需要先提一下...
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