”AI速查表 神经网络 机器学习 深度学习 数据科学“ 的搜索结果

     无论是数据科学家、机器学习工程师,还是对数据分析感兴趣的人士,都可以从本资源中获益。 使用场景方面,本资源可帮助您在处理分类或回归问题时,使用随机森林算法进行预测。例如,在金融、医疗、营销等领域,随机...

     在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步...

     【导读】过去的几个月中,我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友,他们经常问我要。所以我决定整理一下,发出来。为了让这件事情更加有趣,我对每个主题加了点描述。 这个应该是史上最全的了,希望你喜欢...

     本系列速查表包含 200 多张知识卡片,分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题,用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容,并为机器学习工程师...

     手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目,完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目,比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广,有点科学研究...

     深度学习特征提取是指利用深度神经网络模型对原始数据进行自动学习提取特征的过程,使得原始数据能够更好地表示为一组高层次、抽象的特征,从而能够更好地应用于分类、识别、检测等任务中。在这些过程中,需要考虑到...

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