如何在Keras中开发最大化生成对抗网络(InfoGAN)的信息？

2019-11-13

作者 | CDA数据分析师 生成对抗网络（GAN）是一种用于训练深度卷积模型以生成合成图像的体系结构。 尽管非常有效，但默认GAN无法控制生成的图像类型。信息最大化GAN（简称InfoGAN）是GAN架构的 ...

机器学习的敲门砖：kNN算法（下）

2019-10-21

作者 | Japson 来源 | 木东居士 0x00 前言 在上一篇文章《机器学习的敲门砖：kNN算法（中）》中，我们借助kNN分类算法，学习了如下知识点： 将数据集划分为训练数据集和测试数据 ...

你真的懂对抗样本吗？一文带你重新认识对抗样本背后的含义

2019-10-10

作者 | Alex Adam 来源 | 机器之心 很多人都大概了解对抗样本是什么：在数据中加入人眼不可察觉的扰动，使得模型对数据的标签预测发生混淆和错误。但是，这句话背后的技术细节是什么？怎样才 ...

如何避免机器学习中的三大陷阱？

2019-09-16

▲利用机器学习来优化生产高能等离子体的设备 随着来自无数领域的科学家急于进行算法分析，谷歌的Patrick Riley呼吁在研究和报告方面制定明确的标准。 作者 | Patrick Riley 出品 ...

数据挖掘知识点串烧：逻辑回归

2019-09-12

作者 | DD-Kylin 来源 | 木东居士 0x00 前言 我们知道，回归模型可以解决因变量为连续变量的问题，但是，如果因变量为分类变量的话，用回归的方法就行不通了。这个时候我们就得选择用其 ...

在CDA学成之后，终于拿到了我的理想offer！

2021-12-13

上海57期数据分析就业班学员 姓名：谭同学 毕业院校：湖南大学 专业：软件工程 入职信息：上海某汽车公司，数据分析师，薪资保密，上海 各位同学大家好，很荣幸接到李智老师的邀请，分享一些 ...

梯度下降算法详解

2019-07-16

原创 | CDA数据分析研究院，转载需授权 介绍 如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我 ...

让机器像人类一样学习？伯克利 AI 研究院提出新的元强化学习算法

2019-06-19

如果要让机器人拥有人的学习能力，应该怎么做？伯克利 AI 研究院给出了一个很好的答案——元强化学习（meta-RL）。但这一次伯克利 AI 研究院不只是使用了元强化学习，还考虑POMDP、异步策略梯度等等知识体系，最终 ...

一文带你用可视化理解卷积神经网络

2019-06-17

“你的神经网络是如何生成这个结果的？”这个问题也曾让许多数据科学家陷入了困境。其实，让我们去解释一个层数较少的简单神经网络工作原理并不难，但是当我们将计算机视觉项目中的神经网络层数增加到1000层时，它 ...

简单介绍机器学习建模过程

2019-05-20

在机器学习中，我们会遇到很多算法，而这些算法都是能够帮助机器学习解决很多问题， 可以说，机器学习是整个人工智能的核心。当然，机器学习的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道机器学习建模的过程是什 ...

机器学习中需要了解的概念

2019-04-26

机器学习有大块的知识，也有零碎的知识，我们在学习机器学习的时候不能忽视这些零碎的知识。如果对这些知识忽视，那么就容易让自己的知识架构残缺不全。如果对这些知识的了解充分，我们就能够更好地理解机器学 ...

机器学习的要素是什么？

2019-04-01

我们在深入学习人工智能的时候会走进一个新世界，而这个新世界被称为机器学习。当然，机器学习也被称为人工智能的核心。正是由于这个原因，机器学习逐渐被大家所关注，那么大家知道不知道机器学习的要 ...

深度学习如何改进（二）

2019-02-20

我们在上一篇文章中给大家介绍了关于深度学习中的前馈神经网络的相关知识，而前馈神经网络是神经网络中最朴素的一个内容，这是因为前馈神经网络的知识是比较简单的。而我们在上一篇文章中给大家提到了一 ...

机器学习中的基础知识（五）

2019-02-19

在上面的文章中我们给大家介绍了机器学习的基础知识，其实我们在前面的文章中提到了很多的概念，通过对这些概念的了解，我们也知道了机器学习有很多的功能都是由一部分一部分的知识结构搭建而成的，下面 ...

机器学习中的基础知识（三）

2019-02-19

通过前两篇文章我们给大家介绍了机器学习的相关概念，我们不难看出，机器学习的知识是十分零碎的，这是因为机器学习涉及到的知识有很多，在这篇文章中我们继续为大家介绍机器学习的知识，希望这篇文章能 ...

机器学习中的基础知识（入门下篇）

2019-02-16

机器学习作为人工智能的核心学科，倍受大家的关注，所以对于机器学习的知识掌握的要求是比较严格的，只有扎实的基础知识我们才能够学好机器学习。虽然说机器学习知识是十分广泛的，但我们还是要一步一步 ...

机器学习中的基础知识（入门上篇）

2019-02-16

前面我们已经给大家讲述了很多有关机器学习的概念，这些概念都是十分重要的，我们如果要学习人工智能的话就需要重视这些知识。在这篇文章我们接着给大家介绍机器学习中的基础知识，希望这篇文章能够给大 ...

机器学习中的基础知识（入门中篇）

2019-02-16

机器学习涉及到的知识有很多，我们在前面的文章中也给大家列举了大量的机器学习的概念，想要了解这些概念不是一个十分简单的事情，但是我们只要理解了这些我们就能够更好地去做机器学习工作，从而为人工 ...

机器学习中几个常见模型的优缺点

2018-08-20

机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。 决策树：优点：计算量简单， ...

我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用

2018-08-16

我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们 ...