人工智能遇见磐创

摘要： 作者|Nouman 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中，我将教你建立你自己的网页应用程序，它将接受你的狗的图片，并输出其品种。准确率超过80%！ 我们将使用深度学习来训练一个模型的数据集的狗图像与他们的品种，以学习的特征来区分每一个品种。 数据分析 数据集可以从 阅读全文

摘要： 作者|Masatoshi Nishimura 编译|VK 来源|Towards Data Science 如果你想知道2020年文档相似性任务的最佳算法，你来对了地方。 在33914篇《纽约时报》文章中，我测试了5种常见的文档相似性算法。从传统的统计方法到现代的深度学习方法。 每个实现少于50行代码 阅读全文

摘要： 作者|Victor Sim 编译|VK 来源|Towards Data Science 现在假新闻太多了，很难找到准确无误的消息来源。本文旨在利用朴素贝叶斯分类器对真假新闻进行分类。 什么是NaiveBayes分类器 朴素贝叶斯分类器是一种利用贝叶斯定理对数据进行分类的确定性算法。让我们看一个例子： 阅读全文

摘要： 作者|Andre Ye 编译|VK 来源|Towards Data Science 回调函数是神经网络训练的重要组成部分 回调操作可以在训练的各个阶段执行，可能是在epoch之间，在处理一个batch之后，甚至在满足某个条件的情况下。回调可以利用许多创造性的方法来改进训练和性能，节省计算资源，并提供 阅读全文

摘要： 作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Data Science 探索性数据分析（EDA）是数据科学或机器学习管道的重要组成部分。为了使用数据创建一个健壮且有价值的产品，你需要研究数据，理解变量之间的关系，以及数据的底层结构。数据可视化是EDA中最有效的工具之一。 在这 阅读全文

摘要： 作者|Doug Steen 编译|VK 来源|Towards Data Science 当涉及到机器学习分类任务时，用于训练算法的数据越多越好。在监督学习中，这些数据必须根据目标类进行标记，否则，这些算法将无法学习独立变量和目标变量之间的关系。但是，在构建用于分类的大型标记数据集时，会出现两个问题： 阅读全文

摘要： 作者|Dardan Xhymshiti 编译|VK 来源|Towards Data Science 1.sys模块 Python中的sys模块具有argv功能。当通过终端触发main.py的执行时，此功能返回所有命令行参数的列表。返回列表中的第一个元素是main.py. 考虑下面的main.py示例 阅读全文

摘要： 作者|Juan Cruz Martinez 编译|Flin 来源|towardsdatascience 今天，我们将学习如何检测图像中的人脸并提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。我们可以将这些信息作为一个预处理步骤来完成，例如捕捉照片中人物的人脸（手动或通过机器学习），创建效果来“增强”我们的图像（ 阅读全文

摘要： 作者|Andre Ye 编译|VK 来源|Analytics Indiamag 主成分分析是一种强大的方法，但它往往失败，因为它假设数据可以线性建模。PCA将新的特征表示为现有特征的线性组合，将每个特征乘以一个系数。 为了解决主成分分析的局限性，人们通过对具有不同结构的数据进行应用而产生了各种各样的 阅读全文

摘要： 作者|Will Koehrsen 编译|Flin 来源|towardsdatascience 构建一个很棒的机器学习项目是一回事，但归根结底，你希望其他人能够看到你的辛勤工作。当然，你可以将整个项目放在GitHub上，但是怎么让你的祖父母也看到呢？我们想要的是将深度学习模型部署为世界上任何人都可以访 阅读全文