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引言

机器学习是这样一门学科,它致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身性能的学科 人类能对新事物做出正确的判断,是因为过去积累了足够的经验,那么计算机也是可以通过积累经验达到对新事物判断的 机器学习中,经验是以数据的形式存在的,计算机会以这些数据为基础产生模型 机器学习主要研究的就是在计算机 ...

立业的博客 发布于 2019-07-18 13:56 评论(0)阅读(13)
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线性回归学习

线性回归学习 线性回归研究问题:预测某些数据 线性分布服从y= θ0 + θ1x + e ,e为均值为0的正态分布 如图,给定一组数据,就能找到因变量Yi和自变量Xi服从一下规律 Yi = θ0 + θ1Xi1 + θ2Xi2 + θ3Xi3 +...+ θnXin + e 这里我们要利用给定的数据 ...

万恶之源 发布于 2019-07-18 13:43 评论(0)阅读(27)
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人工智能:法国浪漫之都的人工智能时代

人工智能,进来热点不断,似乎都在蹭热点,但其实早在前几年,欧美部分地区是比较注重这一块的,那么有个地方应该是比较低调的,那就是浪漫之都——法国 France。 Γ(n)=(n−1)!∀n∈NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 值得一提的是国外比较有名的应该是人工智能程序师兼神经科学家Demis Hass ...

dujinyang 发布于 2019-07-18 10:57 评论(0)阅读(42)
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一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场!(词性标注代码实现)

文章目录1. 马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别2. 马尔可夫模型2.1 马尔可夫过程3. 隐马尔可夫模型(HMM)3.1 隐马尔可夫三大问题3.1.1 第一个问题解法3.1.2 第二个问题解法3.1.3 第三个问题解法4. 马尔可夫网络4.1 因子图4.2 马尔可夫网络5.... ...

mantch 发布于 2019-07-17 21:20 评论(0)阅读(210)
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GoogLeNet结构

Inception v1 论文:《Going deeper with convolutions》 在较低的层(靠近输入的层)中,相关单元更侧重提取局部区域的信息。因此使用1x1的特征可以保存这些特征,从而与其他支路提取的特征进行融合。 3x3和5x5的卷积是想要提取不同尺度的特征,3x3卷积和5x5 ...

Peyton_Li 发布于 2019-07-17 14:54 评论(0)阅读(66)
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转战物联网·基础篇05-通俗理解MQTT协议的实现原理和异步方式

  网络上搜索MQTT协议,会出现太多的解释,这里就不做官方标准释义的复制了。这一节我们从实战理解角度,通俗的将MQTT协议的作用及实现原理说一下,旨在可以快速理解MQTT协议。所以可能会出现很多看似不标准的解释,但是更容易理解MQTT的内涵,对MQTT十分精通者请忽略此文。 & ...

学为所用 发布于 2019-07-16 17:53 评论(0)阅读(94)
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机器学习之逻辑回归

一句话: 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降求解参数,来达到将数据二分类的目的 。 假设函数 逻辑回归算法是将线性函数的结果映射到 函数中: $$ h_{\theta}{(x)}=\frac{1}{1+e^{ z}}=\frac{1}{1+e^{\theta^{T ...

Maple17 发布于 2019-07-16 16:52 评论(1)阅读(82)
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nltk词性标注

将词汇按它们的词性(parts-of-speech,POS)分类以及相应的标注它们的过程被称为词性标注(part-of-speech tagging, POS tagging)或干脆简称标注。词性也称为词类或词汇范畴。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集。 使用词性标注器进行英文的词性标注。 1 ...

正态分个布 发布于 2019-07-16 15:24 评论(0)阅读(58)
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机器学习在高德起点抓路中的应用实践

起点抓路,作为路线规划的初始必备环节,其准确率对于路线规划质量及用户体验至关重要。本文将介绍高德地图针对起点抓路准确率的提升,尤其是在引入机器学习算法模型方面所进行的一些探索与实践。 ...

高德技术 发布于 2019-07-16 12:39 评论(1)阅读(259)
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作者联系方式D1

欢迎大伙投稿,审核通过免费发布。 奥特曼超人 KARL-Dujinyang QQ: 309933706 QQ: 1875125470 工作时间都会在线。 偶尔博客,不过有问题可以加Q来找我讨论。 时常在研究一些东西,可能有点忙 。 非工作时间比较少上QQ,可以扫描二维码。由于时间和精力有限,公众号后 ...

dujinyang 发布于 2019-07-16 11:48 评论(0)阅读(36)
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Int8,Int16,Int32,Int64 有啥不同呢?看了立马就懂!

大家有没有写了很久代码,还不知道这个Int8,Int16, Int32, Int64有什么区别呢?或者是为什么后面的数字不一样呢? 初步了解了一下,才清楚这个东西。 先来扫盲一下计算机存储单元, 在计算机内部,信息都是釆用二进制的形式进行存储、运算、处理和传输的。信息存储单位有位、字节和字等几种。各 ...

大郭nice 发布于 2019-07-16 11:40 评论(0)阅读(304)
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【tf.keras】在 cifar 上训练 AlexNet,数据集过大导致 OOM

在 cifar-10 上训练 AlexNet。将 32×32 的图片 resize 到 224×224 之后,数据将无法完全加载到 32G 内存中,会产生 OOM。那么此时的做法有: 1)将 resize 作为模型的一部分,如设置一个 layer 来对一个 batch 的图像进行 resize,这... ...

wuliytTaotao 发布于 2019-07-15 22:18 评论(0)阅读(144)
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2019-2020年值得关注的9个AR发展趋势

作者Andrew Makarov,由计算机视觉life编辑:乔媛媛编译 更好的阅读体验请看首发原文链接 "2019 2020年值得关注的9个AR发展趋势" 增强现实技术在2019年实现了创纪录的发展。微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)、Facebook和谷歌等大型 ...

计算机视觉life 发布于 2019-07-15 18:26 评论(0)阅读(126)
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计算机视觉方向简介 | 图像拼接

作者戴金艳,公众号:计算机视觉life, 编辑部成员. 首发原文链接 "计算机视觉方向简介 | 图像拼接" 简介 图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到五个步骤: ...

计算机视觉life 发布于 2019-07-15 18:06 评论(0)阅读(352)
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求解协方差矩阵

如何求协方差矩阵 一. 协方差定义 X、Y 是两个随机变量,X、Y 的协方差 cov(X, Y) 定义为: 其中: 、 二. 协方差矩阵定义 矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的,这里默认数据是按行排列。即每一行是一个observation(or sample),那么每一列就是一个 ...

Geeksongs 发布于 2019-07-15 17:35 评论(0)阅读(104)
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计算多个文档之间的文本相似程度

首先我们上代码: 输出: 前面三行的矩阵只有0和1两个值,每一个矩阵都有8个0或者1,这里说明了我们的词库当中一共有8个不同的英语词汇,由于之前我们使用了代码: 因此我们已经过滤掉了a an tne 这种英语里的冠词,每一个名次的单复数,动词的过去,过去完成时等词,比如说我们的play和played ...

Geeksongs 发布于 2019-07-15 15:24 评论(0)阅读(33)
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提取图像兴趣点

一般来讲,我们图像的兴趣点都有边缘(edges)和角点(corners),这是两种比较常见的兴趣点类型,我们现在来撸撸代码,看一个提取美女兴趣点的例子: 最后我们显示得到的结果红色部分就是我们的兴趣点所在位置: 虽然结果没有深色图像的好,但也是可以很明显地看到兴趣点被我们提取出来了。 ...

Geeksongs 发布于 2019-07-15 15:08 评论(0)阅读(63)
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hmm隐马尔可夫真的那么难吗?

hmm隐马尔可夫真的那么难吗? 首先上代码 这里是github上的关于hmm的:链接 概率计算问题:前向-后向算法 学习问题:Baum-Welch算法(状态未知) 预测问题:Viterbi算法 概率计算问题:前向-后向算法 学习问题:Baum-Welch算法(状态未知) 预测问题:Viterbi算法 ...

Timcode 发布于 2019-07-15 08:10 评论(0)阅读(114)
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kmeans均值聚类算法实现

这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么 ...

Geeksongs 发布于 2019-07-14 22:54 评论(0)阅读(80)
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卷积

卷积概述 第一节 领域 统计学中,加权的滑动平均是一种卷积。 概率论中,两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积。 声学中,回声可以用源声与一个反映各种反射效应的函数的卷积表示。 电子工程与信号处理中,任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数(系统的冲激响应)做 ...

faithyiyo 发布于 2019-07-14 15:14 评论(0)阅读(50)