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矩阵 | Matrix

matrix tensor vector 数学

矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。

2021-12-24

1.1K0

训练集、验证集、测试集（附：分割方法+交叉验证）

在《一文看懂机器学习》里我们介绍了机器学习的7个步骤，训练集（Training Dataset）主要在训练阶段使用。

2019-12-24

32.1K0

长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

神经网络机器学习深度学习人工智能

长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。

2019-12-18

2.2K0

Attention 机制

机器学习神经网络深度学习人工智能

Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。

2019-12-18

2K0

机器人编程算法强化学习

假设机器人必须越过迷宫并到达终点。有地雷，机器人一次只能移动一个地砖。如果机器人踏上矿井，机器人就死了。机器人必须在尽可能短的时间内到达终点。

2019-12-18

3.6K0

卷积神经网络 – CNN

神经网络机器学习人工智能卷积神经网络深度学习

目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。

2019-12-18

1.3K0

深度学习 – Deep learning | DL

目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》

2019-12-18

1.5K0

强化学习-Reinforcement learning | RL

强化学习编程算法监督学习机器人游戏

强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步「强化」这种策略，以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。

2019-12-18

1.2K0

Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

语音识别机器翻译 NLP 服务编程算法

Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。

2019-12-18

1.5K0

简单来说，向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量，然后利用向量之间的运算来进一步表达向量间的关系。比如，一个比较常用的运算就是计算查询关键字所对应的向量和文档所对应的向量之间的 “相关度”

2019-12-18

1.4K0

循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

神经网络语音识别机器学习深度学习

卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。

2019-12-18

1.3K0

机器学习 – machine learning | ML

编程算法机器学习监督学习无监督学习深度学习

1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：

2019-12-18

1.1K0

Boosting是一种集合技术，试图从许多弱分类器中创建一个强分类器。这是通过从训练数据构建模型，然后创建第二个模型来尝试从第一个模型中纠正错误来完成的。添加模型直到完美预测训练集或添加最大数量的模型。

2019-12-18

8710

判别式模型（Discriminative model）

机器学习神经网络深度学习人工智能

在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ，判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。

2019-12-18

1.7K0

遗传算法（Genetic algorithm | GA）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

2019-12-18

1.3K0

K邻近 – k-nearest neighbors | KNN

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

2019-12-18

7430

产生式模型（Generative model）

在概率统计理论中，生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。

2019-12-18

1.4K0

学习向量量化 – Learning vector quantization | LVQ

K邻近算法的缺点是你需要坚持整个训练数据集。学习向量量化算法（或简称LVQ）是一种人工神经网络算法，允许您选择要挂起的训练实例数量，并准确了解这些实例应该是什么样子。

2019-12-18

1.5K0

线性判别分析 – Linear Discriminant Analysis | LDA

机器学习神经网络深度学习人工智能模式识别

逻辑回归是一种传统上仅限于两类分类问题的分类算法。如果您有两个以上的类，则线性判别分析算法是首选的线性分类技术。

2019-12-18

8980

元学习 – Meta learning

机器学习人工智能深度学习神经网络

深度学习：深度学习相比机器学习来说，在复杂问题上的效果更好，但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了，智能处理一对一的映射问题；

2019-12-18

1.2K0

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