• 机器学习算法一览(附python和R代码)

    使用非线性模型 3.决策树 这是我最喜欢也是能经常使用到的算法。它属于监督式学习,常用来解决分类问题。令人惊讶的是,它既可以运用于类别变量(categorical variables)也可以作用于连续变量。这个算法可以让我们...
    文章 2017-05-02 1433浏览量
  • 机器学习是如何借鉴物理学思想的?...

    我们现在要做的就只是计算单一自旋粒子的配分函数,而整个系统的配分函数Z了。我们能够用解析解4直接作出回答: 那么由N自旋粒子推导出的整个平均场模型的配分函数就是 配分函数在手,波尔茨曼分布我有;回答诸如...
    文章 2018-03-12 2251浏览量
  • 数据挖掘与数据化运营实战

    作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验,用通俗易懂的“技术”语言和大量活泼生动的案例,围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用,全方位整理、总结、分享,帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心,以...
    文章 2017-05-02 6881浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第04章...

    接下来,我们将研究一个更复杂的模型:项式回归,它可以拟合非线性数据集,由于它比线性模型拥有更的参数,更容易出现模型的过拟合。因此,我们将介绍如何通过学习曲线去判断模型是否出现了过拟合,并介绍几种正...
    文章 2018-09-07 1167浏览量
  • 华尔街老司机手把手教你搭建智能资产配置模型

    下一节课要讲的BL模型有其他的实现方式,而在今天讲的马克维兹模型当中,通过引入一个用户的风险偏好的变量,这个变量是一个负数的实数。当该变量变大的时候,风险偏好会越来越低。我们在目标函数中直接引入风险...
    文章 2017-10-25 1394浏览量
  • 机器学习先驱 Michael I.Jordan 清华演讲:更好的分布...

    涉及到大量线性度、光滑非线性以及随机梯度下降的分层结构似乎能够记住大量模式的数字,同时在模式之间插值非常光滑。此外,这种结构似乎能够放弃无关紧要的细节,特别是如果在合适的视觉领域加上权重分担。它还有...
    文章 2017-08-01 1120浏览量
  • MobileNet教程:用TensorFlow搭建在手机上运行的图像...

    我们今天的挑战是搭建一个能够识别道路和道路图片的分类器。这就像《硅谷》里面的“hot dog,not hot dog”应用,把热狗改成了道路。为什么选择道路呢?因为在Coastline,我们正在基于计算机视觉开发用于汽车安全的...
    文章 2018-01-08 1705浏览量
  • 如何成为优秀的技术主管?你要做到这三点

    我自己非常注重搭建项目结构的起步过程,应用命名规范、模块的划分、目录(包)的命名,我觉得非常重要,如果做的足够好,别人导入项目后可能只需要10分钟就可以大概了解系统结构。具体规范包括包命名、类的命名、...
    文章 2019-02-27 9751浏览量
  • 百度Java面试题前200页和答案都在这里了

    Static表示静态的意思,可用于修饰成员变量和成员函数,被静态修饰的成员函数只能访问静态成员,不可以访问静态成员。静态是随着类的加载而加载的,因此可以直接用类进行访问。重写是子类中的方法和子类继承的父类...
    文章 2018-10-12 2690浏览量
  • 带你读《C#神经网络编程》之一:快速预览

    非线性非线性函数是不在直线上的函数,如图1-14所示。1.5.1 激活函数绘图 在使用激活函数之前,从直观上理解激活函数的形态非常重要。我们将绘制几个激活函数,然后进行基准测试,以便你查看。图1-15是单独绘制...
    文章 2019-11-12 1478浏览量
  • 如何设计可靠的灰度方案

    最后,发生问题时的处理也会比较复杂生产系统往往没有太的资源或条件进行AB-test,灰度与灰度数据都是真实的业务数据,一旦出现问题,并不能通过删除灰度数据或脏数据的方式解决问题,一般需要进行数据订正,或...
    文章 2021-08-20 277浏览量
  • 为什么说流处理即未来?

    假设我们的系统没有变,但是系统中有个并发的请求。我们在之前的演讲中已经知道,这样的并发可能达到每秒钟几十亿条。如图,我们的系统可能从两个流中同时接受请求。如果这两个请求同时到达,我们像之前那样将每个...
    文章 2019-04-17 8997浏览量
  • [译]深度学习的未来

    允许模型摆脱(每一步之间的)可微变换(differentiable transformation)限制的新学习模式使得实现上述模型成为可能(译者注:神经网络的每一步传播本质上是一个可微的线性变换,借助神经元的激活函数产生了非线性)...
    文章 2017-10-16 1122浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    这些层提供了非线性特性nonlinearities与维度保留特性preservation of dimension用于提高整个网络结构的鲁棒性以及控制过拟合(control overfitting)。一个经典的CNN结构像下图所示: 然而,最后一层是非常重要的一...
    文章 2018-01-26 4223浏览量
  • 华尔街老司机手把手教你搭建智能资产配置模型

    下一节课要讲的BL模型有其他的实现方式,而在今天讲的马克维兹模型当中,通过引入一个用户的风险偏好的变量,这个变量是一个负数的实数。当该变量变大的时候,风险偏好会越来越低。我们在目标函数中直接引入风险...
    文章 2017-10-30 953浏览量
  • Ian Goodfellow:生成对抗网络 GAN 就是强化学习(超...

    在以前的演讲中你提到过,这种通用样本的存在是因为这些模型的“线性”(对应之前人们说的“非线性”)。继续采用使用了这些神经元的模型,在方向性上说会不会是错误的?或者说,好好选择激活函数,做好数据增强/...
    文章 2018-03-16 3213浏览量
  • 机器学习:入门方法与学习路径(附资料)

    归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等,数据挖掘过程中很时间就花在它们上面。这些工作简单可复制,收益稳定可预期,是机器学习的基础必备步骤。筛选出显著特征、摒弃显著特征,需要机器学习工程师...
    文章 2017-05-02 2989浏览量
  • 教你从零开始在 TensorFlow 上搭建 RNN(完整代码)!

    上面代码示例中矩阵第八行的计算,非线性变形的反正切(arctan)被忽略。你也许会好奇变量 truncated_backprop_length 其名称的含义。当一个 RNN 被训练,事实上它被作为是一个深度神经网络的特殊情况:在每一层有...
    文章 2017-08-02 2596浏览量
  • 27种神经网络简明图解:模型那么,我该怎么选?

    卷积核事实上用来处理输入的数据,池化层是用来简化它们(大多数情况是用非线性方程,比如max),来减少不必要的特征。他们通常被用来做图像识别,它们在图片的一小部分上运行(大约20x20像素)。输入窗口一个像素...
    文章 2018-01-23 8443浏览量
  • 用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类...

    文章倒没太信息量,算是“水文”吧,带来的思考是文本分类问题是有一些“线性”问题的部分[from项亮],也就是说不必做过多的非线性转换、特征组合即可捕获很分类信息,因此有些任务即便简单的模型便可以搞定了。...
    文章 2017-10-24 1146浏览量
  • 深入理解Spark:核心思想与源码分析

    准备篇(第1~2章),简单介绍了Spark的环境搭建和基本原理,帮助读者了解一些背景知识。核心设计篇(第3~7章),着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。...
    文章 2017-05-02 4217浏览量

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