- 1.简介 深度学习模型通常需要大量有标签数据才能训练出一个优良的分类器。但是，包括医学图像分析在内的一些应用无法满足这种数据要求，因为标注数据需要很多人力劳动。在这些情况下，多任务学习（MTL）可以通过使用来自其它相关学习任务的有用信息来帮助缓解这种数据稀疏问题。 微众银行首席智能官、香港科技大学讲座教授、国际人工智能联合会理事会主席、吴... 1.简介 深度学习模型通常需要大量有标签数据才能训练出一个优良的分类器。但是，包括医学图像分析在内的一些应用无法满足这种数据要求，因为标注数据需要很多人力劳动。在这些情况下，多任务学习（MTL）可以通过使用来自其它相关学习任务的有用信息来帮助缓解这种数据稀疏问题。 微众银行首席智能官、香港科技大学讲座教授、国际人工智能联合会理事会主席、吴...
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- 这是统计学的基本概念，随便找本概率论基础都可以找到这些概念，看不懂的就看多几遍，重点在记住和知道应用场合，知识点之间的衔接很重要，理解为王。 文章目录 1. 随机变量分类 2. 常见的离散分布 2.1 伯努利分布(0-1分布) 2.2 二项分布 2.3 泊松分布 3. 连续分布 3.1 均匀分布 3.2 正态分布 3.3 指... 这是统计学的基本概念，随便找本概率论基础都可以找到这些概念，看不懂的就看多几遍，重点在记住和知道应用场合，知识点之间的衔接很重要，理解为王。 文章目录 1. 随机变量分类 2. 常见的离散分布 2.1 伯努利分布(0-1分布) 2.2 二项分布 2.3 泊松分布 3. 连续分布 3.1 均匀分布 3.2 正态分布 3.3 指...
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- 文章目录 线性代数的基础操作 简单生成一个行向量 行向量的转置 (无效做法) 行向量的转置 直接生成一个列向量 (二维数组) 向量的内积 向量的外积 生成一个零矩阵 生成一个对角矩阵 生成一个单位矩阵 矩阵和矩阵相乘 利用Python求矩阵的秩 利用Python求矩阵的逆 利用Python求解线性方程 方程无解，使用投影来找到最佳近似解 ... 文章目录 线性代数的基础操作 简单生成一个行向量 行向量的转置 (无效做法) 行向量的转置 直接生成一个列向量 (二维数组) 向量的内积 向量的外积 生成一个零矩阵 生成一个对角矩阵 生成一个单位矩阵 矩阵和矩阵相乘 利用Python求矩阵的秩 利用Python求矩阵的逆 利用Python求解线性方程 方程无解，使用投影来找到最佳近似解 ...
- 数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番，完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文，2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们，数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示，到2020年，每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长，出现了与处理和处理数据相关的新术... 数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番，完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文，2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们，数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示，到2020年，每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长，出现了与处理和处理数据相关的新术...
- @Author：Runsen 图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。 在开始阅读本文之前，建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。 CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集：‘airplane... @Author：Runsen 图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。 在开始阅读本文之前，建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。 CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集：‘airplane...
- 随机森林与支持向量机 随机森林 目的 随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其随机性主要体现在两个方面：(1)训练每棵树时，从全部训练样本(样本数为N)中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练(即BootStrap取样)；(2)在每个节点，随机选取所有特征的一个子集，用来计算最佳的分割方式。 优点 能够处理高维(即特征很多)的... 随机森林与支持向量机 随机森林 目的 随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其随机性主要体现在两个方面：(1)训练每棵树时，从全部训练样本(样本数为N)中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练(即BootStrap取样)；(2)在每个节点，随机选取所有特征的一个子集，用来计算最佳的分割方式。 优点 能够处理高维(即特征很多)的...
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