- K-Means 是最常用的聚类方法之一，属于划分方法。 K-Means 是最常用的聚类方法之一，属于划分方法。
- LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广，LSTM是一个可以处理长记忆问题的特殊RNN，它与传统RNN相比，长时间的信息记忆能力相对RNN要更好一些。 LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广，LSTM是一个可以处理长记忆问题的特殊RNN，它与传统RNN相比，长时间的信息记忆能力相对RNN要更好一些。
- 人到30岁，会面临一个比较大的转型，常言道“三十而立”，不仅仅是生活、精神上，还包括人生的目标和方向。而经历过今年上半年的创业失败，更加认清楚了自己，从技术发展的人，应该都会欠缺业务上的能力，而销售是最直接的提升渠道，不管是实体商品、房子商铺，还是软件、广告、智能设备，亦或互联网产品，都需要把产品卖出去，把钱收回来，说似简单，但做起来却不那么容易 人到30岁，会面临一个比较大的转型，常言道“三十而立”，不仅仅是生活、精神上，还包括人生的目标和方向。而经历过今年上半年的创业失败，更加认清楚了自己，从技术发展的人，应该都会欠缺业务上的能力，而销售是最直接的提升渠道，不管是实体商品、房子商铺，还是软件、广告、智能设备，亦或互联网产品，都需要把产品卖出去，把钱收回来，说似简单，但做起来却不那么容易
- 我们在进行机器学习时需要衡量机器学习的优劣和本身模型的准确程度，比如简单的衡量数据的准确率和错误率，但是我们更关心的是模型的泛化能力的指标，即基于模型的所选的item相关性以及模型分类指标的好坏。机器学习度量error rate(错误率):把分类错误的样本数占样本总数的比例。 ... 我们在进行机器学习时需要衡量机器学习的优劣和本身模型的准确程度，比如简单的衡量数据的准确率和错误率，但是我们更关心的是模型的泛化能力的指标，即基于模型的所选的item相关性以及模型分类指标的好坏。机器学习度量error rate(错误率):把分类错误的样本数占样本总数的比例。 ...
- 9月18日，上海，第四届华为全联接大会开幕，华为首次发布计算战略，基于架构创新、投资全场景处理器族、有所为有所不为的商业策略、构建开放生态进行布局，计算产业新的大航海时代由此开启。同时，华为重磅发布了全球最快AI训练集群Atlas 900，加速科学研究与商业创新的智能化进程。 9月18日，上海，第四届华为全联接大会开幕，华为首次发布计算战略，基于架构创新、投资全场景处理器族、有所为有所不为的商业策略、构建开放生态进行布局，计算产业新的大航海时代由此开启。同时，华为重磅发布了全球最快AI训练集群Atlas 900，加速科学研究与商业创新的智能化进程。
- VCF的全称是Variant Call Format， 一般是指用变异检测工具分析得到的突变的结果格式python中有一个模块可以过滤VCF - pyvcf。安装方法：pip install PyVCF==0.6.8VCF文件内容的一个示例如下：##fileformat=VCFv4.1##samtoolsVersion=0.1.19-44428cd##reference=file:///da... VCF的全称是Variant Call Format， 一般是指用变异检测工具分析得到的突变的结果格式python中有一个模块可以过滤VCF - pyvcf。安装方法：pip install PyVCF==0.6.8VCF文件内容的一个示例如下：##fileformat=VCFv4.1##samtoolsVersion=0.1.19-44428cd##reference=file:///da...
- 改善模型的步骤：1、最先应该分析的是，训练数据的预处理是否有不合理之处？2、判断模型是偏差高还是方差高？偏差高意味着模型欠拟合，换一个更好的梯度下降算法、降低学习率、减弱正则化、增加隐藏节点数、增加网络层数都可以降低偏差；3、方差高意味着过拟合了，可以増广训练数据、增强正则化；5、暴力一点可以超参搜索；6、傻瓜化一点，直接换一个更好的网络模型，也许就是质的飞跃。 改善模型的步骤：1、最先应该分析的是，训练数据的预处理是否有不合理之处？2、判断模型是偏差高还是方差高？偏差高意味着模型欠拟合，换一个更好的梯度下降算法、降低学习率、减弱正则化、增加隐藏节点数、增加网络层数都可以降低偏差；3、方差高意味着过拟合了，可以増广训练数据、增强正则化；5、暴力一点可以超参搜索；6、傻瓜化一点，直接换一个更好的网络模型，也许就是质的飞跃。
- 使用ModelArts的自动学习快速构建猫科动物识别应用 使用ModelArts的自动学习快速构建猫科动物识别应用
- 本书摘自《智能系统与技术丛书 生成对抗网络入门指南》一文中的第1章，第1.2.1节，作者是史丹青。 本书摘自《智能系统与技术丛书 生成对抗网络入门指南》一文中的第1章，第1.2.1节，作者是史丹青。
- 华为云EI ModelArts，从0到1开发训练AI模型，通过“极快”和“极简”实现普惠AI现如今 AI 技术、概念火爆、落地应用更是繁多，但开发呢？是否困难？到底有多痛？据了解，大部分 AI 开发者的工作时间并不长，并且十有八九可能不是“科班出身”。从编写的教材、录制的课程中就可以看出，所有的教学都不可避免地带有很强的的学术性，即便有意避免研究导向，仍然离产业界的需求相去甚远。并且随着新一... 华为云EI ModelArts，从0到1开发训练AI模型，通过“极快”和“极简”实现普惠AI现如今 AI 技术、概念火爆、落地应用更是繁多，但开发呢？是否困难？到底有多痛？据了解，大部分 AI 开发者的工作时间并不长，并且十有八九可能不是“科班出身”。从编写的教材、录制的课程中就可以看出，所有的教学都不可避免地带有很强的的学术性，即便有意避免研究导向，仍然离产业界的需求相去甚远。并且随着新一...
- 昇腾AI入门课（TensorFlow）笔记总结CANN提供的昇腾语言计算接口是AscendCL昇腾目前支持的AI深度学习框架：昇思MindSpore TensorFlow PytorchCANN包含：统一APP编程语言 统一网络构图接口 高性能计算引擎以及算子库 基础服务CANN支持业界主流AI框架，例如MindSpore、TensorFlow等。CANN提供昇腾计算库，例如神经网络（Neu... 昇腾AI入门课（TensorFlow）笔记总结CANN提供的昇腾语言计算接口是AscendCL昇腾目前支持的AI深度学习框架：昇思MindSpore TensorFlow PytorchCANN包含：统一APP编程语言 统一网络构图接口 高性能计算引擎以及算子库 基础服务CANN支持业界主流AI框架，例如MindSpore、TensorFlow等。CANN提供昇腾计算库，例如神经网络（Neu...
- @TOC 简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 唯有努力💪 【每日一读】每天浅读一篇论文，了解专业前沿知识，培养阅读习惯... @TOC 简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 唯有努力💪 【每日一读】每天浅读一篇论文，了解专业前沿知识，培养阅读习惯...
- 机器学习的假设是训练集和测试集是独立同分布(i.i.d)的，也就是相同的平稳分布。但是这种假设在现实世界中是很难保证的，现实中，训练数据往往是有限的，很难覆盖到所有可能存在的特征空间，且现实的数据是会发生变化的，比如突变、或季节性的变化等。 机器学习的假设是训练集和测试集是独立同分布(i.i.d)的，也就是相同的平稳分布。但是这种假设在现实世界中是很难保证的，现实中，训练数据往往是有限的，很难覆盖到所有可能存在的特征空间，且现实的数据是会发生变化的，比如突变、或季节性的变化等。
- 基于物理学的模型是当今技术和科学的核心。近年来，基于数据驱动的机器学习模型开始提供可替代的方法，并在许多任务中优于纯物理学驱动模型。但是，基于数据驱动的模型训练需要大量的数据，而且它们的决策推理可能难以解释，而且泛化性能仍然是一个挑战。而如果我们可以使用我们对世界的知识（例如物理学）和数据一起来指导解空间的搜索，结果会怎样呢？ 基于物理学的模型是当今技术和科学的核心。近年来，基于数据驱动的机器学习模型开始提供可替代的方法，并在许多任务中优于纯物理学驱动模型。但是，基于数据驱动的模型训练需要大量的数据，而且它们的决策推理可能难以解释，而且泛化性能仍然是一个挑战。而如果我们可以使用我们对世界的知识（例如物理学）和数据一起来指导解空间的搜索，结果会怎样呢？
- 最小二乘法是一种在误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报等数据处理诸多学科领域得到广泛应用的数学工具。最小二乘很简单，也在业界得到了广泛使用。但是对于最小二乘法和它的故事，也许很多人并不了解，今天给大家做一下分享。1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观... 最小二乘法是一种在误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报等数据处理诸多学科领域得到广泛应用的数学工具。最小二乘很简单，也在业界得到了广泛使用。但是对于最小二乘法和它的故事，也许很多人并不了解，今天给大家做一下分享。1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观...
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