特征提取是机器学习和深度学习中的一个重要步骤，用于从原始数据中提取出有用的、能够表征数据特征的表示。在许多任务中，原始数据可能是高维的、复杂的，通过特征提取可以将其转化为更加简洁、信息丰富的表示形式。...【查看原文】
在机器学习中，数据清洗是指对原始数据进行预处理，以去除数据中的错误、重复、缺失值和异常值等问题。数据清洗可以提高数据质量和模型性能，从而使机器学习算法更加准确地分析和预测。
机器学习
欧阳胖胖 2023-04-28
在机器学习领域，有两种方法：监督学习和无监督学习。这完全取决于您的数据是否被标记。标签决定了模型的训练方式，并影响我们从中收集见解的方式。在本文中，我们将探讨监督学习和无监督学习的概念，并强调它们的主要区别。机器学习中的学习类型（更|多优质内|容：java567 点 c0m）监督学习：以标记数据为指导监督学习就像你身边有一位乐于助人的老师。在这种方法中，我们对数据进行了标记，这意味着每条数据都带有特殊的标签或标签。可以把它想象成在大考试之前找到问题的答案。您可以从这些带标签的示例中学习，并对新的、未见过的
秋叶Motivation 2023-07-04
监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定的输入和输出数据集中训练模型，使模型能够根据新的输入数据预测期望的输出。在监督学习中，模型的输出是已知的，因此模型能够学习如何将输入映射到输出。常见的监督学习算法包括线性回归，逻辑回归和支持向量机。 半监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定部分标记和部分未标记的数据集中训练模型。半监督学习的情况通常出现在标记数据集很小，但未标记数据集很大的情况下。半监督学习算法尝试从未标记数据集中学习，并借此提高模型的泛化能力。 无监督学习是机器学习的一种方法，它的目
人工智能
算法星球 2023-01-04
学习机器学习不仅能够帮助我们解决复杂问题，还能够赋予我们创造创新解决方案的能力。机器学习的应用已经渗透到各个领域，包括医疗保健、金融、交通、娱乐等，为我们的生活带来了巨大的改变和便利。
机器学习医疗金融
汐攸攸 2023-05-12
要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度学习特征提取技术，所以这方向同样也成了发文热门选择，想发论文的同学可以考虑。最近这方向一些阶段性的结果已经发表
深度学习
深度之眼官方账号 2024-09-05
算力提高50%，显存也提高50%
量子位 2024-12-26
诚通科创基金投资新兴产业，首期100亿元。
36氪的朋友们 2024-12-26
开店放缓、闭店增加，有时候不是一件坏事。
茶咖观察 2024-12-26
银行推出升金活动，吸引客户提升资产。
丰田11月销量增2%，产量降6%。
日经中文网 2024-12-26
美元强势加剧全球经济分化，K型复苏风险显著。
苏州“芯片全科医院”冲刺上市。
智东西 2024-12-26
苹果拒用英伟达GPU，因历史恩怨和生态系统战略。
圣诞老人的故乡没有“紧人”。
新周刊 2024-12-26
雪季刚到，这些景区已经赚翻了。
旅界 2024-12-26
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