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    一边吃瓜看球,一边完成AI应用实践——手写体识别入门

    作者 | 邹欣 编辑 | 姗姗 【人工智能头条导读】又是一个很有热度的周末,除了炎热的天气,还有火热的世界杯。今天人工智能头条为大家准备的技术干货,让大家可以在空调下,吃瓜看球两不耽误就可以轻松完成AI应用实践入门。多少次,在我们查找很多资源、技术指导后,实操时还是会被一个报错而终止了前进的道路。小编也曾经历过这样的心路历程,所以一份好的指南对于刚开始实践操作的同学来说简直太有爱了,不仅节约了很多时间,操作和思路也都是清晰的。如果你是刚入门的AI小白,想通过一些简单的应用实践对AI应用有更深入的了解,现在就

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    机器学习系列:(九)从感知器到支持向量机

    从感知器到支持向量机 上一章我们介绍了感知器。作为一种二元分类器,感知器不能有效的解决线性不可分问题。其实在第二章,线性回归里面已经遇到过类似的问题,当时需要解决一个解释变量与响应变量存在非线性关系的问题。为了提高模型的准确率,我们引入了一种特殊的多元线性回归模型,多项式回归。通过对特征进行合理的组合,我们建立了高维特征空间的解释变量与响应变量的线性关系模型。 随着特征空间的维度的不断增多,在用线性模型近似非线性函数时,上述方法似乎依然可行,但是有两个问题不可避免。首先是计算问题,计算映射的特征,操纵高维的

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    领券