今天為大家推薦一份高質量的資料集，都是用於機器學習的開放資料集。 在機器學習中，尋找資料集也是非常重要的一步。質量高或者相關性高的資料集對模型的訓練是非常有幫助的。 那麼用於機器學習的開放資料集有哪些

1. 邏輯迴歸的應用背景 主要解決問題：分類問題---二分類問題 如果需要解決多分類問題--- softmax 迴歸 什麼是分類？ 分類是監督學習的一個核心問題，在監督學習中，當輸出變數Y取有限

我看過很多部落格解釋什麼是人工智慧，我覺得還不如一句話一張圖解釋的簡潔明瞭。 讓機器實現原來只有人類才能完成的任務 ，這個操作就是人工智慧。 下圖所示就是讓機器模擬人各種能力的人工智慧領域示意圖：（圖片

從12.30到1.17修完了Coursera上的Andrew Ng的機器學習課程，計劃上又可以劃掉一件事了。 課程的主要內容大致如下： 監督學習：線性迴歸、邏輯迴歸、神經網路、支援向量機

機器學習中超引數搜尋的常用方法為 Grid Search，然而如果引數一多則容易碰到維數詛咒的問題，即引數之間的組合呈指數增長。如果有 \(m\) 個引數，每個有 \(n\) 個取值，則時間複雜度為 \(\T

2019 年 1 月 21 日，清華大學人工智慧研究院知識智慧研究中心（以下簡稱知識中心）成立儀式暨知識計算開放平臺釋出會在清華大學 FIT 樓舉行。清華大學副校長、清華大學人工智慧研究院管委會主任尤政院士，

【編者按】谷歌AI團隊負責人Jeff Dean近日釋出部落格文章，總結了谷歌的研究團隊在2018年的主要研究成果。內容包括：AI道德原則與以人為本的AI、輔助技術、量子計算、自然語言理解、感知研

一面立足風機葉片巡檢，一面打入零售快消，成立 2 年多的擴博智慧專注機器視覺，提供特種飛行機器人全自動風機葉片巡檢和實體零售數字化管理解決方案。看似毫不相干的兩個場景，實則存在諸多共通之處。如何讓 AI 技術在實體經

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先奉上開源地址： https://github.com/alibaba/euler Euler 開源：用圖表徵學習解決深度學習瓶頸 Euler 是阿里巴巴旗下數字營銷平臺阿里媽媽自研的大規模分散式圖

AMiner全新功能技術趨勢分析Trend analysis（http://trend.aminer.cn）基於AMiner 2億篇論文資料進行深入挖掘，包括對技術來源、熱度、發展趨勢進行研究，進而預測

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近年來，資料行業不斷湧現的職能和頭銜讓人驚訝。不可否認，這是一個模糊不清的領域，甚至連從業者對這個領域的構成也有不同看法，但有一些趨勢是公認的。隨著資料相關的職位、投資和技術越來越多，機構對資料的重視也達到了前

電力系統網路的巡線一向依靠人工，費時費力，而在南方電網，巡檢無人機將照片拍攝下後，利用計算機視覺技術進行自動識別，巡檢覆蓋率超過85%，而且降低了人工檢查的風險；興業銀行利用智慧語音識別與分析技術，對呼叫中心