Machine Learning

AutoTiKV:基於機器學習的資料庫調優 資料庫|Machine Learning

AutoTiKV:基於機器學習的資料庫調優

作者:吳毅 王遠立TiKV 底層使用了 RocksDB 作為儲存引擎,然而 RocksDB 配置選項很多,很多情況下只能通過反覆測試或者依靠經驗來調優,甚至連 RocksDB 的開發者都自嘲,他們沒辦
超全!CS 頂會歷屆最佳論文大列表,機器學習、深度學習一應俱全! Machine Learning|深度學習

超全!CS 頂會歷屆最佳論文大列表,機器學習、深度學習一應俱全!

工欲善其事必先利其器!今天給大家推薦一份非常棒的資源,該資源羅列收集了 CS 頂會歷屆最佳論文大列表,從 1996 年至 2018 年都包含了。機器學習、深度學習前沿 Paper 都能找得到!這些“頂
10 個機器學習教程彙總,愛可可推薦! Machine Learning

10 個機器學習教程彙總,愛可可推薦!

今天給大家推薦 10 個機器學習課程清單,含課程視訊。這份教程是由一名來自矽谷的電腦科學家 Chip Huyen。Chip Huyen 是畢業於史丹佛大學電腦科學理學學士和碩士學位,在那裡她建立並教授
SAP Leonardo圖片處理相關的機器學習服務在SAP智慧服務場景中的應用 Machine Learning

SAP Leonardo圖片處理相關的機器學習服務在SAP智慧服務場景中的應用

本文作為Jerry最近正在做的一個專案的工作思路的梳理。我們假設這樣一個服務場景,技師上門維修某裝置,發現裝置上某零件損壞了,假設這位技師由於種種原因,沒能根據自己的經驗識別出這個零件的型號。此時技師
周志華《機器學習》西瓜書精煉版筆記來了!16 章完整版 Machine Learning

周志華《機器學習》西瓜書精煉版筆記來了!16 章完整版

西瓜書《機器學習》無疑是機器學習的必讀書籍。本書作為該領域的入門教材,在內容上儘可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖儘可能少地使用數學知識.
機器學習將在遊戲開發中的6種應用 遊戲開發|Machine Learning

機器學習將在遊戲開發中的6種應用

機器學習正在改變幾乎每個行業,從農業中的作物規劃到醫療保健中的癌症診斷。這些主題通常會得到更廣泛的討論,因為它們已經產生了切實的,對人類有益的影響。對於遊戲行業而言,不幸的是,遊戲開發中的機器學習仍處
Crunchbase:2019年人工智慧和機器學習初創企業已融資66.2億美元 人工智慧|Machine Learning|HBase

Crunchbase:2019年人工智慧和機器學習初創企業已融資66.2億美元

Crunchbase對與人工智慧和機器學習相關的公司的風險投資進行的分析發現,對美國初創企業的投資繼續增長。2019年(到目前為止),該領域的公司共籌集了66.2億美元,這可能推動該行業年投資高於20
機器學習之學習曲線 Machine Learning

機器學習之學習曲線

機器學習之學習曲線學習曲線是學習演算法一個很好的合理檢驗,幫助我們判斷某一個學習演算法是否處於偏差,方差問題1.高偏差下的學習曲線高偏差/欠擬合情況下, 增加資料到訓練集,對於改善是否效果無益2.高方
Top 20 美印合作的AI和機器學習公司「2019年版」 人工智慧|Machine Learning

Top 20 美印合作的AI和機器學習公司「2019年版」

https://www.toutiao.com/a6734579481891062275/2019-09-09 16:07:55需要在印度找到最好的人工智慧/機器學習公司?無論你是否注意到,我們都生活
常見機器學習用例TOP 7,在你身邊無處不在 Machine Learning

常見機器學習用例TOP 7,在你身邊無處不在

來源:讀芯術本文約7300字,建議閱讀10+分鐘。七大例範圍廣泛,從智慧手機到日常業務。想象一下——你明天要去面試一個嚮往已久的機器學習崗位。一切都必須按計劃進行,否則就會功虧一簣。所以,你告訴智慧小
16×16 影象放大 8 倍還不糊!這個機器學習模型是怎麼辦到的? Machine Learning

16×16 影象放大 8 倍還不糊!這個機器學習模型是怎麼辦到的?

https://www.leiphone.com/news/201909/v810zqfxtQ38T9Bp.html 導語:可以將非常小的圖片表情恢復原狀~雷鋒網(公眾號:雷鋒網)開發者按:本篇文章為
騰訊明星AI開源專案再迭代:QQ微信都在用,全棧機器學習能力 人工智慧|Machine Learning|全棧|騰訊

騰訊明星AI開源專案再迭代:QQ微信都在用,全棧機器學習能力

還記得騰訊AI開源專案Angel嗎?沒錯,也是騰訊第一個開源的AI專案。目前在GitHub上Star數已超過4200,Fork數超過1000。剛剛釋出了3.0版本更新,功能覆蓋機器學習各個階段,開始展
機器學習中資料清洗的藝術 Machine Learning

機器學習中資料清洗的藝術

作者:George Seif編譯:ronghuaiyang導讀資料清洗是大資料處理的第一步,很多同學對這一步感到沒有頭緒,不知道哪些該清洗掉,哪些不該,看看這篇文章,是不是能有點啟發?像奧巴馬丟掉麥克
機器學習並不“萬能” Machine Learning

機器學習並不“萬能”

導語:機器學習有時候是好的解決方案,有時候則不是。“如果一個人可以在1秒以內完成一項思維任務,那麼可能在現在或者不久的將來,我們可以使用人工智慧(AI)來自動化處理這項任務。”——吳恩達本文讀者大多數
關於機器學習的知識點,全在這篇文章裡了 Machine Learning

關於機器學習的知識點,全在這篇文章裡了

https://www.toutiao.com/a6725605865505686030/ 來源:大資料本文約12000字,建議閱讀10分鐘。本文為大家介紹機器學習的魅力與可怕。[ 導讀 ]作者用超過
機器學習是深度學習之母 Machine Learning|深度學習

機器學習是深度學習之母

博主不才,研究深度學習有一段時間,主要專注CV領域。本科期間學習了機器學習的一些演算法,用SVM做的人臉識別的工作,之後又去中科院實習,用深度學習來做人臉識別。所以,從傳統演算法,到深度,這個過程,我
使用機器學習來降低噪音 Machine Learning

使用機器學習來降低噪音

持續整合(CI)作業會生成大量資料。當一個作業失敗時,弄清楚出了什麼問題可能是一個繁瑣的過程,它涉及到調查日誌以發現根本原因 —— 這通常只能在全部的作業輸出的一小部分中找到。為了更容易地將最相關的資
100天搞定機器學習|Day17-18 神奇的邏輯迴歸 Machine Learning

100天搞定機器學習|Day17-18 神奇的邏輯迴歸

前情回顧機器學習100天|Day1資料預處理100天搞定機器學習|Day2簡單線性迴歸分析100天搞定機器學習|Day3多元線性迴歸100天搞定機器學習|Day4-6 邏輯迴歸100天搞定機器學習|D
機器學習專案實戰----泰坦尼克號獲救預測(二) Machine Learning

機器學習專案實戰----泰坦尼克號獲救預測(二)

四、特徵重要性衡量通過上面可以發現準確率有小幅提升,但是似乎得到的結果還是不太理想。我們可以發現模型似乎優化的差不多了,使用的特徵似乎也已經使用完了。準確率已經達到了瓶頸,但是如果我們還想提高精度的話
自動機器學習:最近進展研究綜述 Machine Learning

自動機器學習:最近進展研究綜述

本文作者為香港浸會大學 賀鑫,雷鋒網AI科技評論獲其授權發表。英文標題 | AutoML:A survey of State-of-the-art作  者 | Xin He, Kaiyong Zhao
Google學術搜尋公佈了2019年最具影響力的論文 機器學習名列前茅 Machine Learning

Google學術搜尋公佈了2019年最具影響力的論文 機器學習名列前茅

2019年Google學術指標排名可線上免費訪問,跟蹤2014年至2018年期間釋出的論文,幷包括自2019年7月以來在Google學術搜尋中編入索引的所有文章的引文。以下是世界上最具影響力的期刊發表
Python 計算生態中那些著名的庫-機器學習 Python|Machine Learning

Python 計算生態中那些著名的庫-機器學習

Scikit-learn機器學習方法集工具集提供一批統一化的機器學習方法功能介面,提供聚類、分類、迴歸、強化學習等計算功能,機器學習最基本且最優秀的Python第三方庫官方網站:scikit-lear
國外AI大牛推薦的10大最有幫助免費線上機器學習課程 人工智慧|Machine Learning

國外AI大牛推薦的10大最有幫助免費線上機器學習課程

本文編譯自twitter使用者chipro史丹佛線上自學課程《概率與統計》:該課程涉及概率統計的基本概念,涵蓋機器學習4個基本方面:探索性資料分析,產生資料,概率和推理。MIT的《線性代數》:這是我見
「雜談」GitHub上最全的機器學習和深度學習資料 Machine Learning|深度學習|Github

「雜談」GitHub上最全的機器學習和深度學習資料

好的資源有利於大家迅速走上正確的學習道路,今天就來推薦一下GitHub上面那些機器學習領域裡,最值得關注的綜述性質的專案,一般名字會帶上一個Awesome。作者&編輯 | 言有三1 Aweso
100天搞定機器學習|Day15 樸素貝葉斯 Machine Learning

100天搞定機器學習|Day15 樸素貝葉斯

Day15,開始學習樸素貝葉斯,先了解一下貝爺,以示敬意。托馬斯·貝葉斯 (Thomas Bayes),英國神學家、數學家、數理統計學家和哲學家,1702年出生於英國倫敦,做過神甫;1742年成為英國
Logreduce:用 Python 和機器學習去除日誌噪音 Python|Machine Learning

Logreduce:用 Python 和機器學習去除日誌噪音

Logreduce 可以通過從大量日誌資料中挑選出異常來節省除錯時間。持續整合(CI)作業會生成大量資料。當一個作業失敗時,弄清楚出了什麼問題可能是一個繁瑣的過程,它涉及到調查日誌以發現根本原因 ——
機器學習之整合演算法 Machine Learning|演算法

機器學習之整合演算法

一、整合演算法目的:讓機器學習效果更好,單個機器學習演算法不行,就用多個機器演算法整合。Bagging模型:訓練多個分類器取結果的平均  Boosting模型:從弱學習器開始加強,通過加權來進行訓練(
學機器學習要選擇 Python 的13個原因 Python|Machine Learning

學機器學習要選擇 Python 的13個原因

來源|QIKUPython程式語言與機器學習實踐可以稱得上是“珠聯璧合”。1. Python是解釋語言,程式寫起來非常方便寫程式方便對做機器學習的人很重要。因為經常需要對模型進行各種各樣的修改,這在編