07. 人工智能 - 随笔分类 - 洪卫

最有影响力的计算机视觉会议及期刊论文

摘要：1 最有影响力的30篇计算机视觉会议论文选取论文的原则：（1）会议论文，主要来源于以下会议：CVPR, ICCV, ECCV, BMVC, FG, ICIP, ICPR, WACV, ICASSP, MM, IJCAI, UAI, AAAI…（其实后面的几个会议都是打酱油的，AI类的期刊也木有高阅读全文

posted @ 2019-01-18 13:49 洪卫阅读(2099) 评论(0) 推荐(1) 编辑

总结一下国内搞机器学习和数据挖掘的大牛

摘要：之前自己一直想总结一下国内搞机器学习和数据挖掘的大牛，但是自己太懒了。所以没搞...最近看到了下面转载的这篇博文，感觉总结的比较全面了。个人认为，但从整体研究实力来说，机器学习和数据挖掘方向国内最强的地方还是在MSRA，那边的相关研究小组太多，很多方向都能和数据挖掘扯上边。这里我再补充几个相关研究方阅读全文

posted @ 2018-08-17 09:42 洪卫阅读(6904) 评论(0) 推荐(0) 编辑

非技术人员也能看懂云计算，大数据，人工智能

摘要：我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比阅读全文

posted @ 2018-06-10 12:53 洪卫阅读(1467) 评论(0) 推荐(8) 编辑

神经网络浅讲：从神经元到深度学习----以简单循序的方式带你聊聊深度学习

摘要：神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会阅读全文

posted @ 2018-05-28 01:19 洪卫阅读(1322) 评论(0) 推荐(3) 编辑

从机器学习谈起----极好的一篇机器学习全貌入门文章

摘要：在博客园看到一篇极好的文章，这里做一个分享：在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读全文

posted @ 2018-05-25 14:18 洪卫阅读(2090) 评论(0) 推荐(11) 编辑

AI历史和哲学基础浅谈

摘要：换个角度看AI：研究历史和哲学逻辑正如题图所示，仿生人会梦见电子羊吗？（注：Do Androids Dream of Electric Sheep?是Philip K. Dick所著的一本科幻小说，讲述人类在一个崩坏的环境中复制自己并奴役这些仿生人的故事。）人工智能发展迅速且应用广泛。现实生活中阅读全文

posted @ 2018-05-22 11:21 洪卫阅读(1280) 评论(0) 推荐(2) 编辑

计算机视觉

摘要：Computer vision is the emulation of biological vision using computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) info 阅读全文

posted @ 2018-05-14 14:18 洪卫阅读(914) 评论(0) 推荐(4) 编辑

sklearn了解一下

摘要：sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数阅读全文

posted @ 2018-05-09 18:04 洪卫阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Day4 《机器学习》第四章学习笔记

摘要：决策树前几天学习了《机器学习》的前三章，前三章介绍机器学习的基础知识，接下来，第四章到第十章介绍一些经典而常用的机器学习方法，这部分算是具体的应用篇，第四章介绍了一类机器学习方法——决策树。 3.1 基本流程决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望阅读全文

posted @ 2018-05-08 21:55 洪卫阅读(689) 评论(0) 推荐(2) 编辑

Day3 《机器学习》第三章学习笔记

摘要：这一章也是本书基本理论的一章，我对这章后面有些公式看的比较模糊，这一会章涉及线性代数和概率论基础知识，讲了几种经典的线性模型，回归，分类（二分类和多分类）任务。 3.1 基本形式给定由d个属性描述的示例 x =（x1；x2；… ；xd）,其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型（linear m 阅读全文

posted @ 2018-05-06 17:29 洪卫阅读(698) 评论(0) 推荐(2) 编辑

Day2 《机器学习》第二章学习笔记

摘要：这一章应该算是比价了理论的一章，我有些概率论基础，不过起初有些地方还是没看多大懂。其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的，就是之前在概率论课上提过的，不过有些模糊了，当时课上学得比较浅。 Day2 第二章模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比阅读全文

posted @ 2018-05-02 14:23 洪卫阅读(555) 评论(0) 推荐(2) 编辑

Day1 《机器学习》第一章学习笔记

摘要：《机器学习》这本书算是很好的一本了解机器学习知识的一本入门书籍吧，是南京大学周志华老师所著的鸿篇大作，很早就听闻周老师大名了，算是国内机器学习领域少数的大牛了吧，刚好研究生做这个方向相关的内容，所以今天买了一本所谓的西瓜书，准备研读，光读书记性不好，边读边做笔记练习印象深刻，接下来我就把自己的学习过阅读全文

posted @ 2018-04-28 13:26 洪卫阅读(506) 评论(0) 推荐(3) 编辑

人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系?

摘要：人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解，那么他们之间有什么样的联系啦？下面阅读全文

posted @ 2018-04-16 20:33 洪卫阅读(655) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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