当大多数人还仅仅把VR/AR目光聚焦于在游戏、视频以及线下娱乐领域时，殊不知，VR/AR的触角早已深入各行各业。VR/AR与传统行业的激情碰撞，让我们看到了更多机会的花火。那些曾经的理所当然，在VR/AR面前不堪一击，在VR/AR的助力下，许多事情都变得高效快速，且更为方便。 作为最早拥抱VR/AR的一批传统行业，汽车对于VR为其带来的改变最有发言权。传统的试驾需要用户到店才能体验，而现在用户只需一个VR头显即可随时随地开上新车来场速度与激情。不仅如此，VR+汽车，还突破了原来试驾的局限，用户拿起手柄轻
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析，使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种非常有用的工具，被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史，而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。
评估指标 Evaluation metrics 可以说明模型的性能，辨别模型的结果。 我们建立一个模型后，计算指标，从指标获取反馈，再继续改进模型，直到达到理想的准确度。在预测之前检查模型的准确度至关
人工智能（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。
来源：尤而小屋 R语言统计与绘图本文约5500字，建议阅读11分钟本文梳理了机器学习最常见的知识要点。 图解机器学习算法系列 以图解的生动方式，阐述机器学习核心知识 & 重要模型，并通过代码讲通应用细节。 1. 机器学习概述 1）什么是机器学习 人工智能（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。 大概在上世纪50年代，人工智能开始
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主要是使用数据去提升程序本身的理解能力。机器学习程序能够在数据中检测出相关模式并相应的进行程序行为的调整。 现在,你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的技术
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。
机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score, Balanced F Score
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主要是使用数据去提升程序本身的理解能力。机器学习程序能够在数据中检测出相关模式并相应的进行程序行为的调整。 现在,你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
面试官人比较友好，自己项目细节一定要熟悉，简历上的东西最好清楚掌握，数据结构和常用算法一定要掌握，这是我的第一个面试经历，不管接下来的面试能否通过，都还是值得纪念和自省的。
在实际应用中，移动机器人和可能会处于一些危险的环境中。这些危险环境可能导致机器人任务操作的中断，也可能导致机器人崩溃、卡住，从而经常性地导致其任务失败。机器人通常能够感知系统开发过程中预期的危险，因为在设计感知子系统时可以明确考虑这些危险。但是，在实际工作过程中，机器人很可能会遇到系统设计时没有预料到的情况(异常)。
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系统，而不是用目的很明显的规则去编程。而统计学是数学的一个分支，侧重的是用数学公式建立变量之间的联系。近年来，随着计算机硬件成本的不断降低和数据量的极大增加，数据科学家得以充分利用机器学习手段来分析和挖掘数据。另一方面，统计建模技术则早在计算机问世前就已经存在。
知乎上有很多关于「如何判断女朋友是否生气」之类的问题，有人回答：字越少，事越大；还有人说：真生气，一个月不联系；假生气，会撒娇说「我生气了」。
100多年来，统计学在医学研究中一直扮演着极为重要的角色。对药物进行假设检验，利用随机临床试验进行治疗效果的比较、使用ROC曲线评价疾病诊断系统或算法等等，极大地推动了医学研究的发展。人工智能正在成为临床医生做决定时的一种重要补充。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程： [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
翻译 | 王柯凝 出品|人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产品的公司。作者希望他的面试经验能够为求职者提供一些有用的信息，因而撰写了此文。希望你读后能够有所收获！ 首先自我介绍一下： 我在机器学习（语音分析、文本分析和图像分析领域应用）领域有4年以上的从业经验。总的来说，我认为这个领域的大多数工作职位主要包括文本分析（自然
AI 科技评论按：在大数据时代，标注足够多的训练样本往往耗费巨大。弱监督学习方法往往能够减轻对正确标签的过度依赖，达到与监督学习相近的性能。然而，在设计弱监督学习方法时，我们需要理解无标签样本的分布情况（比如 semi-supervised learning），或者带噪声标签样本的噪声大小（比如 learning with label noise），这些问题的本质就是混合比例估计。因此，混合比例估计在弱监督学习中占有至关重要的作用。
场景描述：利用 AI 技术判断一个人的情绪通常有两种途径，一种是通过面部表情，另一种是通过语音。前者已经比较成熟，而语音识别情感方面的研究，正在快速发展。近期，一些科研团队提出了新的方法，来更准确地识别用户声音中的情绪。
Receiver Operating Characteristic Curve 是评价二值分类器的重要指标
第一部分 | NLP的诞生史 《圣经》关于巴别塔的故事 1.从前，巴比伦人想建造一座塔直通天堂。 建塔的人都说着同一种语言，心意相通、齐心协力。上帝看到人类竟然敢做这种事情，就让他们的语言变得不一样。
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
ROC即Receiver Operating Characteristics, 中文一般翻译成“受试者工作特性曲线”。
ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。
一直在学习机器学习的项目；学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析，将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中，构建机器学习模型的流程。为了更适合无基础的人快速了解整个流程框架，本文省去机器学习模型的原理及公式部分，如果需要了解，请戳 Here 。
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
在训练模型时，我们需要使用各种评价指标评估模型的效果。然而，在我初入门时，很多概念都搞不清楚，网上大部分总结或者比较简单，或者杂糅在一起，有点凌乱，甚至可能还有错误，在此抛砖引玉，总结一下各种常用的评价指标，以备使用时查阅，如有错误欢迎指出。
ROS1、ROS2是机器人操作系统，涉及到很多复杂的概念和技术，需要有一定的编程和机器人知识基础才能学习。此外，ROS1和ROS2的架构和设计也有很大的不同，需要花费一定的时间和精力去学习和适应。但是，一旦掌握了ROS1、ROS2的基本概念和技术，就可以方便地进行机器人开发和应用。
模型上线之前可以利用测试数据集进行离线评估，主要指标可以根据具体的问题类型可以有以下的方案。
在机器学习领域中，对模型的评估非常重要，只有选择和问题相匹配的评估方法，才能快速发现算法模型或者训练过程的问题，迭代地对模型进行优化。
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。ROC曲线的面积就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能（泛化能力）。 Python中sklearn直接提供了用于计算ROC的函数[1]，下面就把函数背后的计算过程详细讲一下。 计算ROC需要知道的关键概念 首先，解释几个二分类问题中常用的概念： True Positive, False Positive, True Negative, Fals
机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些：
blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554
作者丨杨文明，殷乐，邹佳丽 编辑丨陈彩娴 2022年8月26日，第十六届全国知识图谱与语义计算大会（以下简称“CCKS”）在秦皇岛成功召开。 CCKS技术评测旨在为研究人员提供测试知识图谱与语义计算技术、算法、及系统的平台和资源，促进国内知识图谱领域的技术发展，以及学术成果与产业需求的融合和对接。 根据官方公布，今年的评测任务共14个，涵盖5个主题，涉及金融、教育、军事、化学等领域；总计5362支队伍、吸引近2.3万人参赛。 在今年的 CCKS 比赛中，来自剂泰医药（METiS Pharmaceutical
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。
尽管神经网络在图像识别、自然语言等很多领域大放异彩，但回到表格数据的数据挖掘任务中，树模型才是低调王者，如论文《Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need》提及的：
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ TP, FP, TN, FN 1. True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 2. False Positives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数 3. True
ARIAC 2022 是在带有 Gazebo 9.15 的 ROS Melodic 上开发的，并在 Ubuntu 18.04 上运行。
事实上机器学习训练好的模型在对测试样本进行预测的时候，输出的原始结果是模型预测该样本为正样本的概率，而不是我们平时经常听到的Positive或Negative，而概率如何转化为机器学习的输出靠的是一个阈值，当概率大于阈值则判断其为正样本，反之为负样本。
公众号决定从2020年7月开始，每周一将推出一期有关全球对冲基金、量化投研、金融机器学习、机构招聘等方面的周刊。为大家带来最新、最前沿的投研、资讯内容，希望各位读者能够喜欢。
今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。
在 LWN.net 发布的 Linux 内核报告中，常年可以看到一个贡献者 —— “Yue Hai Bing”，自 2018 年底以来，TA 对每个版本都会贡献大量的补丁，帮助 Linux 内核不断迭代。为了找到这个来自华为的优秀贡献者，我开始找到朋友圈的华为同学，了解相关信息。每次提到 “Yue Haibing” ，大家都是神秘的一笑，就不再说话。
我们很多人喜欢一些网站或者博客，有时候会错过好东西或者福利，今天介绍下如何用 Telegram 做一个自己的 RSS 订阅机器人，这样我们可以非常方便的通过它来实现在 Telegram 里订阅网站并快速推送 RSS 内容。
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