机器学习/深度学习

首页 标签 机器学习/深度学习
# 机器学习/深度学习 #
关注
70220内容
【深度学习之美】“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(入门系列之四)
王国维说过人有三重境界,对应的,“机器学习”也有三大类不同算法,而有着“中庸之道”的半监督学习可能就是未来机器学习的大趋势,它一步一步地走“像”人类!
【玩转数据系列二】机器学习应用没那么难,这次教你玩心脏病预测
心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病。 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案
MySQL5.7杀手级新特性:GTID原理与实战
MySQL5.7杀手级新特性:GTID原理与实战 一、理论篇 1.1 GTID是什么(what) 1.1.1 GTID组成和架构 GTID 架构 a) GTID = server_uuid:transaction_id b) server_uuid 来源于 auto.cnf c) G
Python数据处理库pandas入门教程
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。 pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。 # 入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: *
【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息 (入门系列之五)
感知机,就如同神经网络(包括深度学习)的“Hello World”。如果不懂它,就如同“为人不识陈近南,便称英雄也枉然”一样尴尬。当感知机可以模拟人类的感知能力,当它能够明辨与或非,但它最大的“疑惑”就是“异或”。难道机器领域也只能是异性才能有结果吗?
卷积神经网络实战(可视化部分)——使用keras识别猫咪
在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好!这也就是这篇博客存在的意义。
【深度学习之美】卷地风来忽吹散,积得飘零美如画(入门系列之十)
“此情可待成追忆”。可“记忆”到底是什么?如果我告诉你,“记忆”就是一种“卷积”,你可别不信。卷积并不神秘,它就在你我的生活中,它就在深度学习里!这可能是史上最通俗易懂的关于“卷积”介绍文章,不信你就进来瞅瞅呗。
免费试用