SVM和LR有哪些相同點和不同點

2020-07-03

SVM和LR是機器學習中常用的算法，今天就讓我們來看一下這兩者有哪些相同點和不同點吧。 SVM和LR的相同點： 1.LR和SVM都是有監督的學習 2.LR和SVM都可以處理分類問題，且一般都用于處理線性二分類問題(在 ...

交叉驗證：評估模型的泛化能力表現

2020-06-16

注明：本文章所有代碼均來自scikit-learn官方網站 在實際情況中，如果一個模型要上線，數據分析員需要反復調試模型，以防止模型僅在已知數據集的表現較好，在未知數據集上的表現較差。即要確保模型的泛化能力 ...

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機器學習算法

2020-05-27

機器學習既是藝術又是科學。但當您查看機器學習算法時，沒有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個因素會影響您選擇哪種機器學習。 有些問題非常具體，需要采取獨特的方法。例如，如果您使用推薦系統， ...

如何用python預測“命定的那個TA”什么時候住酒店？

2020-05-25

作者：野水晶體  來源：livandata 看到這個題目，大家是否會有一些小小的想法？別鬧了！筆者是一個正經人，討論的也是一個有關python的技術問題，哈哈~ 每個人的行為都是有跡可循的，這些 ...

Python可視化工具推薦：圖片交互性行極佳的Plotly

2020-05-25

1、 簡單介紹 一般大家在學習python機器學習的時候，用的最多Python可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個可視化的優點在于門檻低，代碼容易理解，并且容易上手。唯一的可能的缺點就是畫出來的圖不能交互 ...

神經網絡的泛化能力差嗎？

2020-05-21

泛化能力，英文全稱generalization ability，指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力，一種預測新的input類別的能力。 通過學習找到隱含在數據背后的規律，并對具有同一規律的學習集以外的數據，這種經過訓練的網絡可 ...

下采樣和池化的區別是什么？

2020-05-19

有部分同學，在學習初期，會認為下采樣和池化是指同樣的事情，只是叫法不同而已，其實這是一種錯誤的認知。 下采樣（subsampled），或稱為降采樣（downsampled），指縮小圖像。其主要目是使得圖像符合顯示區域的 ...

Python可視化工具：Plotly

2020-05-09

一般大家在學習python機器學習的時候，用的最多的可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個可視化的優點在于門檻低，代碼容易理解，并且容易上手。唯一的可能的缺點就是畫出來的圖不能交互，簡單來說就是matplot和se ...

關于模型優化的幾個思考

2020-04-16

目前模型的問法優化看似進入了一個瓶頸期，在這個階段模型的同學一直在調數據跑模型，但見效甚微，大家難免會有些感到手足無措，或者沮喪，這種情況在咱們做模型的過程中肯定會經常遇到的。那么如果碰到 ...

機器學習精準預測——揭露海平面上升帶來的危害有多大

2020-03-04

作者 | Michael Barnard  編譯 | CDA數據分析師 海平面上升是一個受到廣泛研究的現象，這是全球變暖造成的。首先，額外的熱量使陸地冰融化。然后，水變暖，因此膨脹了一點。這種結合意味 ...

33 個神經網絡「煉丹」技巧

2019-12-26

作者 | Andrej Karpathy 編譯 | AI有道 特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy 發布新博客，介紹神經網絡訓練的技巧。 Andrej Karpathy 是深度學習計算機視覺領域、與領域的研究員 ...

7 大類卷積神經網絡（CNN）創新綜述

2019-12-26

作者 | Asifullah Khan & Anabia Sohail 編譯 | 機器之心 深度卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在各種競賽基準上表現出了當前最優結果。深度 CNN 架構在挑戰性基準任務比賽 ...

一文帶你深入了解，什么是深度學習及其工作原理

2019-12-25

作者 | CraigStedman 編譯 | CDA數據科學研究院 深度學習是機器學習（ML）和人工智能（AI）的一種，它模仿人類獲取某些類型的知識的方式。深度學習是數據科學的重要元素，其中包括統計和預 ...

用OpenCV等構建神經網絡，這些實戰經驗你肯定用得上！

2020-05-21

在我們的機器學習實驗室，我們在許多高性能的機器已經積累了成千上萬個小時的訓練。然而，并不是只有計算機在這個過程中學到了很多東西：我們自己也犯了很多錯誤，修復了很多錯誤。 我們承認這些都是眾所周知 ...

機器學習中的評價指標

2019-12-17

作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領域，機器學習的效果需要用各種指標來評價。本文將闡述機器學習中的常用性能評價指標，矢量卷積與神經網格的評價指標不包括在內。 訓練與 ...

8個計算機視覺深度學習中常見的Bug

2019-12-11

作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的，我們經常在軟件中犯錯誤。有時這些錯誤很容易發現：你的代碼根本不能工作，你的應用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的，這 ...

22道機器學習常見面試題目匯總！(附詳細答案)

2019-12-03

作者 | 數據分析1480 來源 | lsxxx2011 (1) 無監督和有監督算法的區別？ 有監督學習：對具有概念標記（分類）的訓練樣本進行學習，以盡可能對訓練樣本集外的數據進行標記（分類）預測。 ...

機器學習與深度學習核心知識點總結(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘機 來源 | SIGAI 數學 1.列舉常用的最優化方法 梯度下降法 牛頓法， 擬牛頓法 坐標下降法 梯度下降法的改進型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

一篇適合新手的深度學習綜述

2019-11-28

作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 來源 | 機器之心 摘要 深度學習是機器學習和人工智能研究的最新趨勢之一。它也是當今最流行的科學研究趨勢之一。深度學習方法為計算機視覺和機 ...

AI時代的稀缺人才：全面剖析數據科學家成長的4個階段

2019-11-12

作者 | 彭鴻濤 張宗耀 來源 | 大數據DT 一次偶然的機會，有一位正在深造機器學習方面學位的朋友問了筆者一個問題：如何成為一名合格的數據科學家？ 這個問題回答起來亦簡亦難。簡單回答 ...