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前段時間在學(xué)習(xí)MXnet提供的樣例的時候接觸了一下Kaggle的兩屆NDSB比賽碌燕，于是就稍微調(diào)研了一下Kaggle平臺。 Introduction Kaggle是一個數(shù)據(jù)建模...

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第二個Topic講深度學(xué)習(xí)监氢，承接前面的《淺談機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》悬襟。 深度學(xué)習(xí)簡介 前面也提到過衅码，機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是尋找最優(yōu)模型，比如講語音識別脊岳，就是將一段語音通過若干模型精準的轉(zhuǎn)化...

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CNN逝段、RNN和LSTM 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN） 1984年割捅，日本學(xué)者福島基于感受區(qū)域概念提出了神經(jīng)認知機奶躯。神經(jīng)認知...

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利用回歸預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù) 線性回歸 前面講的都是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類，訓(xùn)練出可以判斷樣本類別的模型亿驾，而回歸的目的是預(yù)測數(shù)值型的目標值嘹黔，最直接的辦法是依據(jù)輸入寫出一個目標值的計算公式...

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注：題中所指的『機器學(xué)習(xí)』不包括『深度學(xué)習(xí)』。本篇文章以理論推導(dǎo)為主莫瞬，不涉及代碼實現(xiàn)儡蔓。 前些日子定下了未來三年左右的計劃，其中很重要的一點是成為一名出色的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理疼邀，說...