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第四范式陈雨强：万字深析工业界机器学习最新黑科技
对于非线性模型（如右下角所示），我们要做的将原先的一阶逻辑判断（可以认为是个Identity矩阵）变成一个二阶状态转移矩阵，通过历史统计得知不同话题间喜欢转换的情况，推算出一个不在用户现有兴趣点中的文章话题...文章 2018-01-08 1113浏览量 -
第四范式陈雨强：万字深析工业界机器学习最新黑科技
对于非线性模型（如右下角所示），我们要做的将原先的一阶逻辑判断（可以认为是个Identity矩阵）变成一个二阶状态转移矩阵，通过历史统计得知不同话题间喜欢转换的情况，推算出一个不在用户现有兴趣点中的文章话题...文章 2017-08-01 990浏览量 -
关于如何解释机器学习的一些方法
非线性单调函数：尽管大部分机器学习学到的响应函数都是非线性的，其中的一部分可以被约束为：对于任意给定的自变量，都能呈现单调性关系。我们无法给出一个单一的系数来表征某个特定自变量的改变对响应函数带来的...文章 2017-05-16 2032浏览量 -
深度丨110亿美金还不够，阿里使用这种AI手段创造更多...
此外，我们还可以做特征的交叉组合，只要工程能力够，可以轻松上千亿，这个特征维度很大。经典方法二：逻辑回归 逻辑回归是线性模型加上非线性的变换，变成一个概率形式。逻辑回归在工业界使用的方式很不一样。第一...文章 2017-08-01 1346浏览量 -
码农の带娃绝技：TensorFlow+传感器，200美元自制猜拳...
这样，你可以通过非线性变换来提取有用的特征，这种非线性变换能以一种更灵活的方式来调整原始数据。在刚开始处理复杂数据时，你可以先尝试使用线性模型，如果不能提取满足要求的所需特征，可进一步尝试非线性模型来...文章 2018-01-02 5006浏览量 -
机器学习算法选用指南
Logistic回归是最简单的非线性分类器，具有二元分类的参数和非线性函数（S形）的线性组合。决策树通常与人类的决策过程相似，并且易于解释。但它们最常用于随机森林或梯度增强这样的组合中。K-means是一个更原始、但...文章 2017-11-17 4022浏览量 -
《调色师手册：电影和视频调色专业技法（第2版）》...
几乎每个调色系统都能导入各种不同格式的项目交换文件，包括XML，AAF和EDL文件，这些格式在非线性剪辑软件中都不是实际存储的格式，它们是由非线性剪辑软件输出的，专门用于转化项目中的素材及其效果到另一个软件的...文章 2017-05-02 3103浏览量 -
还在用PCA降维？快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附...
5.t-SNE实际上做什么？6.用例 7.t-SNE与其他降维算法相比 8.案例实践 8.1 使用R代码 超参数调试 代码 执行时间 结果解读 8.2 使用python语句 超参数调试 代码 执行时间 9.何时何地去使用 9.1 数据科学家 9.2 机器...文章 2018-01-22 5930浏览量 -
斯坦福NLP课程|第3讲-神经网络知识回顾
函数近似，如回归或分类没有非线性，深度神经网络只能做线性变换多个线性变换，也还是组成一个线性变换 因为线性变换是以某种方式旋转和拉伸空间，多次的旋转和拉伸可以融合为一次线性变换对于非线性函数而言，使用...文章 2022-05-05 890浏览量 -
《Adobe Premiere Pro CC完全剖析》——转码令人讨厌
视频转码，指的是将视频文件重新编码至一种架构+编解码器的过程，使非线性编辑软件可以进行处理或用更少的系统资源来处理。将媒体缓存放到最快的硬盘上，最好放在通过USB 3或Thunderbolt连接的SSD固态硬盘上。第2章...文章 2017-05-02 2002浏览量 -
opencv笔记4：模板运算和常见滤波操作
所谓线性还是非线性，是从最后的结果来看，计算步骤是不是线性的：虽然拉普拉斯算子是二阶差分得到的，但是结果上开它等同于做线性模板卷积运算；而Sobel算子等一阶差分方法，因为要分别考虑x、y两个方向然后再合并...文章 2015-10-04 1163浏览量 -
从清华到阿里，他只用6年时间，影响了数亿用户
当时谷歌也是用大规模的特征加上一个线性模型，所以你要做非线性模型很多人就会挑战为什么非线性模型有用，线性模型是不是就够了。现在这个观念好像并不是那么的统一，大家都觉得深度学习都用上了，那非线性更强了，...文章 2017-08-18 9928浏览量 -
机器学习常用算法
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；(4)可学习和自适应不知道或...文章 2017-07-19 2091浏览量 -
PCA&Autoencoders通俗解析
PCA产生的主要成分是输入变量的线性组合，就像粘合的乐高积木是原始积木的线性组合一样。这些主要组件的线性性质能帮助我们更好的理解转换后的数据。Data projected onto 1st principal component(Source:Author) 主...文章 2018-09-30 2627浏览量 -
Linux 存储管理2——内存管理
空开8-16M做什么？为了捕获越界的mm_fault. 同样，vmalloc每次得到的VADDR空间中间要留一个PAGE的空（空洞），目的和上面的空开一样。你vmalloc(100)2次，得到的2个地址中间相距8K。如果连续分配无空洞，那么比如 p1...文章 2013-05-20 903浏览量 -
深度学习综述
比如说，具有一个5到20层的非线性多层系统能够实现非常复杂的功能，比如输入数据对细节非常敏感——能够区分白狼和萨莫耶德犬，同时又具有强大的抗干扰能力，比如可以忽略掉不同的背景、姿势、光照和周围的物体等。...文章 2018-07-04 4069浏览量 -
吴恩达机器学习详细总结(三)
10.1 决定下一步做什么debug学习算法。问题描述&xff1a;假设已经实现正则化线性回归算法预测房价。然后&xff0c;当在新的数据上进行测试时&xff0c;发现它的预测结果十分不准确&xff0c;接下来应该做什么&xff1f;获取更多的...文章 2022-04-28 19浏览量 -
《线性代数及其应用（原书第4版）》—— 第1章 线性...
这种等价性把向量的线性组合问题化为线性方程组的问题.线性表示，线性无关和线性变换的基本概念将在本章后半部分研究，它们在整本书中起着关键的作用，并使我们体会到线性代数的魅力和威力.1.1 线性方程组包含未知数...文章 2017-05-02 3342浏览量 -
干货分享|详解特征工程与推荐系统及其实践（附PPT）
实际上对切分本身来说也可以做成有重叠的，比如说5点到9点是early morning，8点到11点是morning,这样8点到9点就同时属于两个bin，这也是可以的。第二个就是对它的某些时间趋势做一个特征，就是它所消耗的时间，上周...文章 2018-01-01 2472浏览量 -
推荐系统技术演进趋势：召回-＞排序-＞重排（二）
添加几层 MLP 隐层来进行隐式的特征非线性自动组合而已。所谓隐式&xff0c;意思是并没有明确的网络结构对特征的二阶组合、三阶组合进行直接建模&xff0c;只是通过 MLP&xff0c;让不同特征发生交互&xff0c;至于怎么发生交互...文章 2022-04-30 25浏览量 -
机器学习在热门微博推荐中的应用
线性模型的缺点，在于无法充分利用数据中的非线性规律。热门微博下，不同用户的点击率以及行为偏好是有差异的，不同物料领域下的点击率也是有差异的，因此我们考虑使用基于用户、基于领域的先验知识，构造分片的线性...文章 2018-02-08 3916浏览量 -
《机器学习系统设计：Python语言实现》一1.2 设计...
如果系统是非线性的，则目标函数可能不是凸函数。也就是说，可能会存在多个局部极小值，同时不能保证局部极小值是全局极小值。7.线性规划线性模型为何如此普遍？首先是因为其相对容易理解和实现。线性规划有着完善的...文章 2017-05-02 2301浏览量 -
营销是一场战争or一场游戏？——深谈预测技术的行业...
接下来是战略分析的洞察分析，洞察分析是通过数据发现人工不能告诉我的事情，通过数据猜测用户将会做什么，进而解决了what will happen问题。它的原因是why，再上面是so What，通过模型预测会发生什么，会改变什么。...文章 2016-11-01 2229浏览量 -
当代最伟大数学家讲述二十世纪的数学
古典数学的大部分或者基本上是线性的，或者即使不是很精确的线性，也是那种可以通过某些扰动展开来研究的近似线性，真正的非线性现象的处理是非常困难的，并且只是在本世纪，才在很大的范围内对其进行了真正的研究。...文章 2017-05-31 963浏览量 -
数据结构
还是刚才的例子，一个人是人类中的数据元素，那么这个人的鼻子眼睛嘴巴耳朵眉毛手脚就是他的数据项，同样可以是这个人的身高体重习惯爱好等数据项，具体的数据项需要由你做的系统来决定。知道了数据元素，那性质相同...文章 2021-09-01 66浏览量 -
一读即懂的神经网络图解指南
神经网络是线性模型和非线性模型的巧妙组合。选择并连接这些模型，便能获得一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，比如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络模型。接下来我们将以乐高积木为例，从零构建...文章 2019-08-05 748浏览量 -
从神经元谈到深度神经网络
可以对加权求和的结果进一步做非线性的计算,如sigmoid(wx&43;b&xff09;可见&xff0c;其计算结果由神经元包含的权重(即模型参数w)直接控制。而模型参数w是根据与实际数据对比的差异&xff0c;用反向传播算法去学习出来的。...文章 2022-06-07 16浏览量 -
从零开始学数据分析，什么程度可以找工作？
这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 2.第二阶段(数据专员~数据分析师) 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。3.第三阶段(数据分析师) 统计学熟练...文章 2017-07-10 1520浏览量 -
《TensorFlow技术解析与实战》——1.2 什么是深度...
（1）激活函数（activation function）：这个函数一般是非线性函数，也就是每个神经元通过这个函数将原有的来自其他神经元的输入做一个非线性变化，输出给下一层神经元。激活函数实现的非线性能力是前向传播...文章 2017-05-02 1734浏览量 -
一张地图带你玩转机器学习
支持向量机是一种判别模型，既支持分类问题，也支持回归问题，如果使用非线性核，则是一种非线性模型，这从它的预测函数也可以看出来。标准的支持向量机只能解决二分类问题，通过多个二分类器组合，可以解决多分类...文章 2018-07-22 2949浏览量
