王立英

统计分析、机器学习即人工智慧必读书目系列之数学之美我们已经进入了全新的数据时代,大数据、云计算、物联网、机器学习、人工智慧等等一系列技术纷至沓来,数据的管理和应用已经渗透到每一个行业和业务领域,成为当今以及未来商业运作的基础资产。对于海量数
识别相同或相似的图像,有什么好的方法么?我虽然乐于帮助读者解决问题,但实话实说,一开始不太理解这种需求。我文章里的样例图片(哆啦a梦和瓦力),都是从网络搜集来的。如果你需要从网上找到跟某张图片近似的图像,可以使用Google的「以图搜图」功
《测绘学报》构建与学术的桥樑拉近与权威的距离郑卓1,2,方芳1,刘袁缘1,龚希1,郭明强1,罗忠文11.中国地质大学(武汉)信息工程学院,湖北武汉430074;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079收稿日期:201
本文简要讲解了交叉验证和嵌套交叉验证,并介绍了针对单个时序数据和多个时序数据的嵌套交叉验证方法。本文讨论了对时序数据使用传统交叉验证的一些缺陷。具体来说,我们解决了以下问题:1)在不造成数据泄露的情况下,对时序数据进行分割;2)在独立测试集
编者按:特征(features)的构建对推荐系统来说至关重要,直接关系到推荐系统的精准性。在传统的推荐系统中,高阶交叉特征通常由工程师手工提取,不仅人力成本高昂、维度空间极大,而且不可泛化。因此自动学习特征的交互是十分有必要的,但目前已有的
CDA考试大纲是CDA命题组基于CDA数据分析师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。考纲规定并明确了CDA数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点,考生可按照CDA考试大纲进行相关知识的复习。数据分析概念与统计学基础(占比
大数据不仅是一种庞大数据资料的称谓,也是一种获取和分析资料的方法。在社会学研究领域,大数据的引入被认为是定量研究的范式下所做出的收集和分析资料方法的创新。但是大数据在多大程度上反映人群的状况、能否解决被研究者的主观性问题、如何洞悉变量间关系
过拟合是指(机器)学习到了因偶然造成并且不能被后续研究复制的的虚假结果。我们经常看到报纸上的报导推翻之前的研究发现,像鸡蛋不再对你的健康有害,或饱和脂肪与心脏病无关。这个问题在我们看来是很多研究人员,特别是社会科学或医学领域的,经常犯下的数
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