預測30系列Python中的高校籃球得分
再次在辦公室的March Madness游泳池中完成最後一次?金毛獵犬或你鄰居的女兒的寵物搖滾選擇了比你更好的支架嗎?創造一個勝利的支架是很難的,甚至絆倒大學籃球的專家分析師。而不是讓猜測工作每個賽季都有命運或觀看數
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公眾號/AI前線 嘉賓 | 高揚 策劃 | QCon 廣州站專案組 編輯 | Vincent AI 前線導讀:文字資料作為企業重要的資料資產,我們都渴望從中分析出一些有價值的結論,並驅使商業應用利用其進一步
【編者按】醫院醫用耗材管理正在從從粗放型、規模型、數量型向精細化、科學化、流程化的模式轉變。本文針對醫用耗材精確分析的話題,進行了分析討論。 本文發於中國衛生質量雜誌,作者袁麗潔/李帥帥等 ;
編者按:人工智慧技術正在快速發展,將會給我們什麼樣的變化?人們應該如何與人工智慧相處?近日,A16Z部落格上放出了一篇內部報告,介紹了人工智慧將會給我們的社會帶來的變化,以及我們如何與人工智慧相處。作者為A16
目前,新一輪的智慧產業升級浪潮正在醞釀,新興的智慧化技術已逐步與社會各行各業產生結合,並已開始滲透到各行業深處具體的產業鏈環節,結合具體場景解決問題,助推傳統產業升級。 成立於2017年10月的
在您想進入一個新的領域工作時,會想到一個“先有雞還是先有蛋”般的問題——沒有工作經驗是找不到工作的,然而沒有工作是不會有工作經驗的。我最近也遇到了這個問題,當時我正由R轉用Python,並準備應聘一份需要Pyt
如何使用目前學到的機器學習演算法的實用建議。 如何使用開源? 事實證明,很多的神經網路系統都很難復現,因為很多調整超引數的細節,例如衰減率還有其他的一些細節都會給最終效果帶來影響。 幸運的是,很多深
機器學習入門系列(2)--如何構建一個完整的機器學習專案,第九篇! 該系列的前八篇文章: 機器學習入門系列(2)--如何構建一個完整的機器學習專案(一) 機器學習資料集的獲取和測試集
Facebook之變,阿里巴巴之福 賈揚清是Caffe作者、TensorFlow核心作者之一,參與打造了全球最流行的開源深度學習框架,此前在Facebook任職AI架構總監。 賈
2019 年第24篇,總48篇文章 本文大約 5000 字,閱讀大約需要 15 分鐘 週末了,就不寫技術了,來聊聊關於春招/秋招面試的事情,剛好最近也是逐漸開始春招找實習或者找工
該系列文章為,觀看 “吳恩達機器學習” 系列視訊的學習筆記。雖然每個視訊都很簡單,但不得不說每一句都非常的簡潔扼要,淺顯易懂。非常適合我這樣的小白入門。 本章含蓋 11.1 決定下一步做什麼
本文解讀的是一篇發表於 AAAI 2019 的 paper,文章提出了一種 R-DAD 的方法來對 RCNN 系列的目標檢測方法進行改進。 研究動機 目前主流的目標檢測演算法分為
現在前面 希望對這段時間的機器學習做一個溫故與總結,於是有了寫52ML系列部落格的想法 邏輯迴歸解決什麼問題 邏輯迴歸是一個分類模型,輸出樣本屬於某個類別的概率,但個人認為它也是一個迴歸問題,因
為了解大資料的當前和未來狀態,我們採訪了來自28個組織的31位IT技術主管。我們問他們,“你在資料提取,分析和報告中使用的最流行的語言,工具和框架是什麼?” 以下的文章是他們告訴我們的記錄,經過總結如下。
斯坦福大學的教授在距今最近的一次人工智慧寒冬期間開始了她的職業生涯,但是她提供了一個幫助寒冬解凍的想法。通過建立包含一千五百萬張影象的層級組織影象資料庫Image-Net,她證明了豐富的資料集在開發演算法方面的重要