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Greenplum

...MADlib扩展,客户可以在udw上使用MADlib的扩展功能,从而让机器学习变得简单,支持PostGIS,可以方便的支持空间、地理位置应用。最新支持greeplum5.17版本。

机器学习理论问答精选

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 1025人阅读

如果你是一个面试者,怎么判断一个面试官的机器学习水平?

回答:如果面试官始终问你,机器学习是什么?要学什么课程?发展方向是什么?诸如此类泛泛的问题,这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你,人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么?Boosting与Bagging算法的主要区别是什么?这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图,并让你指出每张的含义,现场用计算机编程,或者搜一段算法程序,估计你要很重视他了,应当是个高手。总结:千万不要小看面试官,即使他是个...

Apollo | 1311人阅读

请试从理论和实践两方面讨论一下,go语言能否实现Linux?

回答:从一般专业认知来说,Linux这样多用户并行网络操作系统需要用C语言或汇编语言这些偏底层的语言去实现。也许某一天go语言会集成一套自己的汇编语言,实现操作系统也就可行了。不过,不管现在go语言能不能实现操作系统,我认为它都是一门优秀的既确保开发效率又能确代码运行效率的开发语言,非常值得学习,尤其是开发高并发服务端应用,选择go语言,会事半功倍。

MycLambert | 1068人阅读

如何远程登录linux机器

问题描述:关于如何远程登录linux机器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李义 | 818人阅读

如何同步两个linux机器?

回答:在日常开发运维工作中,经常会遇到多台服务器上的数据同步问题,特别是集群部署时,如果不是自动化同步数据,全靠人工同步那工作量就会很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系统下的一款数据备份工具,使用它可以增量备份,不光光支持本地复制还支持远程同步,功能十分强大。1、Rsync优点:Rsync在第一次同步时是全量同步,后面同步时只会传输修改过的文件;在传输过程中还可以进行压缩传...

wangtdgoodluck | 661人阅读

为什么海外虚拟机器不要钱

问题描述:关于为什么海外虚拟机器不要钱这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李昌杰 | 823人阅读

机器学习理论精品文章

  • 机器学习 刀光剑影 之屠龙刀

    机器学习是一个大武林,这里面江湖人士颇多,发明出来的算法兵器也是五花八门,浩瀚如海,足够你数上三天两夜了。然而,这些兵器行走江湖能用的不多,真正无敌的更是屈指可数,或许只有屠龙刀倚天剑了。正如江...

    CloudwiseAPM 评论0 收藏0
  • 这里是纯干货!2018年深度学习的10个发展预测

    ...看到更多与自对弈(Self-play)相关的进步。 5、直觉机器将弥合语义鸿沟 这是我最大胆的预测。我们将弥合直觉机器和理性机器之间的语义鸿沟。 双过程理论(两个认知机器的概念,一个是无模型的,另一个是基于模型的...

    zero 评论0 收藏0
  • 这里是纯干货!2018年深度学习的10个发展预测

    ...看到更多与自对弈(Self-play)相关的进步。 5、直觉机器将弥合语义鸿沟 这是我最大胆的预测。我们将弥合直觉机器和理性机器之间的语义鸿沟。 双过程理论(两个认知机器的概念,一个是无模型的,另一个是基于模型的...

    miya 评论0 收藏0
  • 这里是纯干货!2018年深度学习的10个发展预测

    ...看到更多与自对弈(Self-play)相关的进步。 5、直觉机器将弥合语义鸿沟 这是我最大胆的预测。我们将弥合直觉机器和理性机器之间的语义鸿沟。 双过程理论(两个认知机器的概念,一个是无模型的,另一个是基于模型的...

    hiyayiji 评论0 收藏0
  • 王飞跃等:生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望

    ...门的研究方向, 著名学者 LeCun 甚至将其称为过去十年间机器学习领域最让人激动的点子. 目前, 图像和视觉领域是对 GAN 研究和应用最广泛的一个领域, 已经可以生成数字、人脸等物体对象,构成各种逼真的室内外场景, 从分割...

    xiaokai 评论0 收藏0
  • 论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(一)

    摘要: 这是机器学习研究人员和从业人员所学到的12个关键经验教训的总结,包括避免陷阱,重点问题以及常见问题的答案。 机器学习算法可以通过从数据中归纳出如何执行类似任务的方法。在手动编程不适用的情况下,这...

    wqj97 评论0 收藏0
  • 开始学习机器学习之前你必须要了解的知识有哪些?机器学习系列入门篇

    ... 往期回顾:统计学习方法第二版 李航 距离上次介绍机器学习相关的内容,已经过了一年的时间了,而这篇博客目前的阅读量也将近3000k,这样数据看起来似乎也还算不错,可惜因为我当时没有足够的时间和精力去完整把这...

    leoperfect 评论0 收藏0
  • “信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍

    利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车,在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军,还能做梦、画画,帮助进行科学发现,但同时它们也深深地让其发明者困惑,谁也没有料到所谓的深度学习算法能做得这么好。...

    wuyumin 评论0 收藏0
  • 深度学习是否以蛮力取胜?

    ...室一直工作到 2002 年,之后加入了普林斯顿的 NEC 实验室机器学习研究组,同时任哥伦比亚大学特聘教授。2006 年,Vladimir 称为美国工程院院士。2014年 Vladimir Vapnik 加入 Facebook 人工智能实验室。Vladimir Vapnik 在机器学习上有很多奠...

    CarlBenjamin 评论0 收藏0

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