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AIGC背后的技术分析 | 机器学习？机器如何学习？

作者：TiAmo发布时间：2023-05-26
AIGC机器学习

简介： 通过Julia的语法、函数、编译器使机器学习技术变得更加简单。...【查看原文】

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AIGC背后的技术分析 | 机器学习中的卷积神经网络

简介： 卷积神经网络(convolutional neural network)是一种前馈神经网络, 广泛应用于图像识别领域。进行图像识别任务时,若使用传统的全连接神经网络,网络的第一层参数会非常多。针对此问题,人们考虑是否能够结合图像识别任务的特点来简化全连接神经网络。

AIGC机器学习

TiAmo 2023-05-20

如何快速入门机器学习、深度学习、数据分析

首先我们需要先梳理一下三者的关系：机器学习、深度学习和数据分析都是人工智能（AI）领域中的重要技术，但又存在一些不同：机器学习：机器学习是从大量数据中自动地提取模式、规律和知识，并利用这些模式和知识来进行预测和决策的一种方法。通常使用训练数据来训练模型，然后使用测试数据来评估模型的性能。深度学习：深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过多层神经网络模拟人脑神经系统来实现自动化的模式学习和分类。深度学习可以处理大规模、高维度和非线性的数据，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。数据分析：数据分

机器学习深度学习人工智能

无心同学1 2023-06-22

因果推断与机器学习必知ChatGPT背后的技术

链接：https://pan.baidu.com/s/1fSCze1k-yWgAzSNb1akHjQ?pwd=686n 提取码：686n编辑推荐华人学者刘欢（ACM Fellow）联合业界和学界多位因果机器学习专家倾力打造。因果推断和机器学习的理论与实际应用相结合；系统介绍因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。内容简介本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学

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菜菜机器学习+深度学习+数据分析

机器学习的基本思路：把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的3步。当我们理解了这个基本思路就能发现：不是所有问题都可以转换成数学问题的，那些没有办法转换的现实问题就无法通过机器学习来解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。

机器学习深度学习

网课学习技巧 2023-09-30

《机器学习算法竞赛实战》：如何看到机器学习竞赛问题

机器学习算法竞赛实战-竞赛问题建模 更新《机器学习算法竞赛实战》一书的阅读笔记，更多详细的内容请阅读原书。本文的主要内容包含： 竞赛问题的3个主要部分 -如何理解竞赛问题 机器学习的样本选择 如何线下

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皮大大 2023-02-21

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随着国内汽车越来越多，停车难几乎成为每个城市的共性问题。而随着前几年共享经济兴起的共享车位，也无法治好这个问题。这篇文章，我们来讨论下，共享停车到底怎么了？如何才能运营好共享停车？

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