• 大数据背后的神秘公式(下):“贝叶斯革命”

    虽然我们不完全了解为什么这种看似粗暴的简化并不影响我们的研究过程,但从实践看来它非常有效;3.将大量观测数据输入模型进行迭代——也就是对模型进行训练,我们就可以得到希望的结果。随着计算能力的不断提高、大...
    文章 2017-08-01 1472浏览量
  • 大数据背后的神秘公式(下):“贝叶斯革命”

    虽然我们不完全了解为什么这种看似粗暴的简化并不影响我们的研究过程,但从实践看来它非常有效;3、将大量观测数据输入模型进行迭代——也就是对模型进行训练,我们就可以得到希望的结果。随着计算能力的不断提高、...
    文章 2017-05-02 1215浏览量
  • 干货|关于机器学习的知识点,全在这篇文章里了

    鲁棒是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。2.神经网络 ...
    文章 2019-08-29 2895浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    这种形式化表达会生成一个庞大却有限的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),其中每个序列都是一个不同的状态。因此,我们可以将完整的序列作为t时刻的状态表示,在马尔科夫决策过程中使用标准的强化...
    文章 2017-10-10 3906浏览量
  • 思必驰首席科学家俞凯:自然语言处理和语音交互中的...

    前两部分我会讲什么叫对话&xff0c;它和自然语言处理是什么关系&xff0c;今天的主题叫做自然语言处理中的认知计算。什么叫认知&xff1f;自然语言处理里的认知和自然语言处理是什么关系&xff1f;它有什么不一样&xff1f;如何在...
    文章 2021-11-26 7浏览量
  • 从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

    贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量,它们可以是可观察到的变量,或隐变量、未知参数等。认为有因果关系(或非条件独立)的变量或命题则用箭头来连接(换言之,连接两个节点的箭头代表此两个随机变量是具有...
    文章 2017-07-20 2355浏览量
  • 数学之美之贝叶斯

    这背后的深刻原因在于,现实世界本身就是不确定的,人类的观察能力是有局限性的(否则有很大一部分科学就没有必要做了——设想我们能够直接观察到电子的运行,还需要对原子模型争吵不休吗?我们日常所观察到的只是...
    文章 2020-07-13 139浏览量
  • 数学之美:平凡又神奇的贝叶斯方法

    这背后的深刻原因在于,现实世界本身就是不确定的,人类的观察能力是有局限性的(否则有很大一部分科学就没有必要做了——设想我们能够直接观察到电子的运行,还需要对原子模型争吵不休吗?我们日常所观察到的只是...
    文章 2017-05-02 1147浏览量
  • 《算法帝国》:被算法和算法交易改变的未来

    《自然》杂志就此尖锐批评道:观测即干涉,观察过程当中对于被观察对象造成影响。因为谷歌对流感的预测值偏高,还造成了2013年1月流感疫苗供应短缺。《科学》杂志也评论谷歌对流感的预测是大数据的傲慢。有理论...
    文章 2017-05-02 1527浏览量
  • 分享实录|第四范式程晓澄:机器学习在推荐系统中的...

    他的原理大概是牛顿观察了一下一杯热水以什么速度逐渐降到室温的这样的物理上的描述。然后威尔逊区间和贝叶斯平均大概是说,对于一个帖子,有顶的人也有踩的人,判断这个帖子好不好,未必是用顶的数减踩的数得到的...
    文章 2018-01-16 1129浏览量
  • ​万字长文详解文本抽取:从算法理论到实践(附“达观...

    图中我们用的是BMES这个很经典的标签集,这个标签集其实对应的英文Begin、Middle、End、Single,大家一看就知道是什么意思。对于分词来说,每个字可能组成一个词(单字成词),也可能是一个词的开始、的中间或结尾。...
    文章 2019-08-28 2285浏览量
  • 基于TensorFlow打造强化学习API:TensorForce是怎样炼...

    任何这样的框架都将不避免地包含一些结构决策,这会使得非标准的事情变得更加恼人(抽象泄漏(leaky abstractions))。这就是为什么核心强化学习研究者可能更倾向于从头打造他们的模型的原因。使用 TensorForce...
    文章 2017-08-01 1494浏览量

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