本文將使用一批患者的心臟檢查樣本數據（附件中的 StatlogHeart.csv 文件），讓程序學習這些樣本數據，來得到一個較好的心臟病預測模型。下面的表 1 中摘取了一小部分這些患者心臟檢查樣本數據

Kubernetes 今年剛過了四周歲生日，是一項非常年輕的技術，但人們對它的采用速度很快。許多研究已經用數字或圖表表明了云原生技術工具的發展趨勢，但很少有人深入研究背后哪些因素影響了決策者，大...

這篇文章可以作為一個設計指南，為特定分類任務的 CNN 設計提供指導。作者圍繞準確率、速度、內存消耗三個指標的權衡，從網絡類型、架構設計、數據處理和遷移學習等方面介紹了 CNN 設計過程中使用的方法。

元學習 是目前機器學習領域一個令人振奮的研究趨勢，它解決的是學習如何學習的問題。

實例分割是一種在像素層面識別目標輪廓的任務，相比其他相關任務，實例分割是較難解決的計算機視覺任務之一

圖論是計算機科學中最重要、最有趣的領域之一，同時也是最容易被誤解的。本長文從圖論最基礎的七橋問題開始，進而結合推特與 Facebook 實例解釋無向圖與有向圖。此外，本文還是用大量的實例解釋表征...

AlphaZero在去年底通過自我對弈，就完爆上一代圍棋冠軍程序AlphaGo，且沒有采用任何的人類經驗作訓練數據（至少DeepMind堅持這么認為，嗯）。

Graphical Model通常應用在問題本身帶有多個相互聯系的變量的場景，并提供了一種基于圖的表達方式讓你去建模這些聯系從而挖掘潛在的因果關系。在本文中，我們創新性地將概率圖模型應用到了淘寶...

談起人工智能，大家首先想到的是圖像識別、語音識別、機器翻譯、機器人這些技術，然而人工智能所涉及的應用場景和商業價值卻遠不止此。在日常的經營和管理中，任何一個企業都會維護客戶關系，都有銷售數據需要...

學習曲線是監督學習算法中診斷模型 bias 和 variance 的很好工具。本文將介紹如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 來生成學習曲線，以及如何使用學習曲線來診斷模...

機器學習中使用的算法大體分為 3 類：監督學習、無監督學習和強化學習。 監督學習 提供了反饋來表明預測正確與否，而 無監督學習 沒有響應：算法僅嘗試根據數據的隱含結構對數據進行分類。 強化學習 ...

人工智能熱度很高，但泡沫也很大。人工智能在視頻領域的應用已經走入尋常人的生活，人臉識別，視頻自動摳像技術已經比較成熟。除此之外，人工智能還能為視頻應用帶來哪些變化呢？鮑金龍撰文，描述了人工智能在...

機器學習算法Python實現 目錄 機器學習算法Python實現 邏輯回歸_手寫數字識別_OneVsAll 六、PCA主成分分析（降維） 3、主成分分析PCA與線性回歸的區別 6、主成分個數的選...

這篇文章將介紹 馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法 ，極其背后的基本數學推理。

本文概述了 2017 年深度學習技術在 NLP 領域帶來的進步，以及未來的發展趨勢，并與大家分享了這一年中作者最喜歡的研究。2017 年是 NLP 領域的重要一年，深度學習獲得廣泛應用，并且這一...

本文詳細的解釋了機器學習中，經常會用到數據清洗與特征提取的方法PCA，從理論、數據、代碼三個層次予以分析。

AI （Artificial Intelligence）人工智能及機器學習（Machine Learning）最近大熱，Google - Deep Mind的AlphaGo踢館人類所向披靡，最終...

決策樹是機器學習中最接近人類思考問題的過程的一種算法，通過若干個節點，對特征進行提問并分類（可以是二分類也可以使多分類），直至最后生成葉節點（也就是只剩下一種屬性）。

TensorFlow 在訓練深度神經網絡方面效果也很好，那么你可能會考慮該如何取舍它的功能了 – 可是，為什么不選擇兩者兼得呢？那么，是否可以將兩者的優勢結合在一個模型中呢？

機器學習神書之一的 PRML（模式識別與機器學習）是所有機器學習讀者或希望系統理解機器學習的讀者所必須了解的書籍。這本書系統而全面地論述了模式識別與機器學習領域的基本知識和最新發展，而該 Git...