AI:人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)(三)

简介: 本博主基本收集了网上所有有关于ML、DL的中文解释词汇,机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照,如有没有涉及之处,请留言,本博主将持续续修改、更新!圆小白自学ML、DL之梦!

L


initial最初的

implement执行

intuitive凭直觉获知的

incremental增加的

intercept截距

intuitious直觉

instantiation例子

indicator指示物,指示器

interative重复的,迭代的

integral积分

identical相等的;完全相同的

indicate表示,指出

invariance不变性,恒定性

impose把…强加于

intermediate中间的

interpretation解释,翻译


J


joint distribution联合概率


L


lieu替代

logarithmic对数的,用对数表示的

latent潜在的

Leave-one-out cross validation留一法交叉验证

M


magnitude巨大

mapping绘图,制图;映射

matrix矩阵

mutual相互的,共同的

monotonically单调的

minor较小的,次要的

multinomial多项的

multi-class classification二分类问题


N


nasty讨厌的

notation标志,注释

naïve朴素的


O


obtain得到

oscillate摆动

optimization problem最优化问题

objective function目标函数

optimal最理想的

orthogonal(矢量,矩阵等)正交的

orientation方向

ordinary普通的

occasionally偶然的


P


partial derivative偏导数

property性质

proportional成比例的

primal原始的,最初的

permit允许

pseudocode伪代码

permissible可允许的

polynomial多项式

preliminary预备

precision精度

perturbation 不安,扰乱

poist假定,设想

positive semi-definite半正定的

parentheses圆括号

posterior probability后验概率

plementarity补充

pictorially图像的

parameterize确定…的参数

poisson distribution柏松分布

pertinent相关的


Q


quadratic二次的

quantity量,数量;分量

query疑问的


R


regularization使系统化;调整

reoptimize重新优化

restrict限制;限定;约束

reminiscent回忆往事的;提醒的;使人联想…的(of)

remark注意

random variable随机变量

respect考虑

respectively各自的;分别的

redundant过多的;冗余的


S


susceptible敏感的

stochastic可能的;随机的

symmetric对称的

sophisticated复杂的

spurious假的;伪造的

subtract减去;减法器

simultaneously同时发生地;同步地

suffice满足

scarce稀有的,难得的

split分解,分离

subset子集

statistic统计量

successive iteratious连续的迭代

scale标度

sort of有几分的

squares平方


T


trajectory轨迹

temporarily暂时的

terminology专用名词

tolerance容忍;公差

thumb翻阅

threshold阈,临界

theorem定理

tangent正弦


U


unit-length vector单位向量


V


valid有效的,正确的

variance方差

variable变量;变元

vocabulary词汇

valued经估价的;宝贵的


W


wrapper包装



相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
探索AI的未来:从机器学习到深度学习
【10月更文挑战第28天】本文将带你走进AI的世界,从机器学习的基本概念到深度学习的复杂应用,我们将一起探索AI的未来。你将了解到AI如何改变我们的生活,以及它在未来可能带来的影响。无论你是AI专家还是初学者,这篇文章都将为你提供新的视角和思考。让我们一起探索AI的奥秘,看看它将如何塑造我们的未来。
51 3
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与深度学习:探索未来技术的无限可能
在21世纪,人工智能(AI)和深度学习已经成为推动科技进步的重要力量。本文将深入探讨这两种技术的基本概念、发展历程以及它们如何共同塑造未来的科技景观。我们将分析人工智能的最新趋势,包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习,并讨论这些技术在现实世界中的应用。此外,我们还将探讨深度学习的工作原理,包括神经网络、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),并分析这些模型如何帮助解决复杂的问题。通过本文,读者将对人工智能和深度学习有更深入的了解,并能够预见这些技术将如何继续影响我们的世界。
36 7
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
26 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
25 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用,机器学习模型越来越多地被用于决策过程。然而,这些模型,尤其是深度学习模型,通常被视为“黑箱”,难以理解其背后的决策逻辑。解释性AI(Explainable AI, XAI)和可解释性机器学习(Interpretable Machine Learning, IML)旨在解决这个问题,使模型的决策过程透明、可信。
25 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI:机器学习的魔法与代码
【10月更文挑战第33天】本文将带你走进AI的世界,了解机器学习的原理和应用。我们将通过Python代码示例,展示如何实现一个简单的线性回归模型。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都会给你带来新的启示。让我们一起探索AI的奥秘吧!
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI的奥秘:机器学习入门指南
【10月更文挑战第30天】本篇文章是一份初学者友好的机器学习入门指南,旨在帮助读者理解并开始实践机器学习。我们将介绍机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。我们还将提供一些实用的代码示例,以帮助读者更好地理解和应用这些概念。无论你是编程新手,还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供一个清晰的机器学习入门路径。
32 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI的魔法:机器学习与深度学习的奥秘
【8月更文挑战第27天】在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能的两个重要分支:机器学习和深度学习。我们将首先理解它们的基本概念,然后通过Python代码示例,展示如何应用这些技术解决实际问题。无论你是AI新手,还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的知识和启示。让我们一起开启这场AI的魔法之旅吧!
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、 机器学习(MachineLearning,ML)、 深度学习(DeepLearning,DL) 学习路径及推荐书籍
AI人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、 机器学习(MachineLearning,ML)、 深度学习(DeepLearning,DL) 学习路径及推荐书籍
126 0

热门文章

最新文章