身处在人工智能时代的我们是很幸运的，我们可以随时享受科技给我们带来的便利生活，这其中就有人工智能给我们的生活和工作带来的便利，我们可以在早上出门的时候，可以用一个手机就可以直接找到附近的出租车，接着出租车就会来到我们的门前将我们载到我们去的地方，而且出租车也不需要人的参与就可以实现完全的自动驾驶，也... ...
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2020-06-24 22:03:31
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机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
下面分**机器学习**和**深度学习**分开理清楚... ...
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2020-06-24 21:32:08
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（1）说明：当y为一系列离散值时，问题转为分类问题。比如我们要根据一个肿瘤的大小判断肿瘤是为良性还是为恶性。 （2）假设函数：如下图，如果使用线性的方程作为假设函数，肿瘤大小作为横坐标，是否为恶性作为纵坐标。当y值小于0.5时判定为良性，大于0.5时判定为恶性。但有两个缺点：①经过计算会出现y值远大 ...
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2020-06-24 20:05:02
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强化学习 Reinforce Learning 强化学习区别于机器学习的一点是，强化学习是来做决策的。根据环境的反馈，做出决策。 外界环境情况复杂，和环境的交互主要有 环境的状态 stat、智能体的动作、和对动作带来收益的评价 reward。 这里面涉及2个对象，agent 和 env。 agent ...
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2020-06-24 19:49:13
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校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。 基本概念 说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。 Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。 Variance ...
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2020-06-24 19:43:11
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 在这篇文章中，我们将了解神经网络的基础知识。 这个博客的先决条件是对机器学习的基本理解，如果你尝试过一些机器学习算法，那就更好了。 首先简单介绍一下人工神经网络，也叫ANN。 很多机器学习算法的灵感来自大自然，而最大的灵感来自我们 ...
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2020-06-24 14:05:42
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深度学习 – 自适应线性单元 如前所述，在 20 世纪 50 年代，感知器 (Rosenblatt, 1956, 1958) 成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元 (adaptive linearelement, ADALINE) 简单地返回函数 f(x) ...
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2020-06-23 19:17:52
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具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。 当机器具有认知能力时，人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。 弱人工智能 弱人工智能执行特定任务，甚至比人类做得更好，例如，围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。 强人工智能 强人 ...
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2020-06-23 17:31:18
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近年来，人们对机器学习的兴趣稳步增长。具体来说，现在，企业在各种各样的场景中使用机器学习进行图像识别。它在汽车工业、医疗保健、安全、零售、仓库、农场和农业的自动化产品跟踪、食品识别，甚至通过手机摄像头进行实时翻译等方面都有应用。借助机器学习和视觉识别，机器可以从MRI 和CT 扫描结果中发现癌症和 ...
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2020-06-23 17:29:39
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本章我们将从生物神经元开始学习人工神经网络。 生物神经元 哺乳动物的大脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞。神经元参与处理和传递化学信号和电信号，它们接受信号输入，在细胞核中处理信号，如果信号强度大于某个阈值，就会把信号输出。 人类的大脑可以学习识别物体。例如，婴儿多次看到椅子，并听 ...
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2020-06-23 17:10:57
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