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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生?

分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前,可能会犹豫不决,但对机器而言,则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择,而且保证误差最小。充足的样本,合适的算法可以透过表象的类别,进而挖掘其内在的联系、区别,找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。

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AI学习路线

阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会 本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。

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新功能:日志服务IPython/Jupyter Notebook扩展发布

日志服务发布IPython/Jupyter Notebook扩展,可以轻松地使用Python对海量数据进行深度加工(ETL)、交互式分析(通过SQL、DataFrame)、机器学习与可视化等。

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入行AI,你需要一本Python机器学习入门

点击此处添加图片说明文字 ​ 目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型,分类器,神经网络和吴恩达。你也想成为一份子,但你该如何开始? 今天小编推荐这本《Python机器学习》教你快速入门。

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最详细版本|UI2Code智能生成Flutter代码——版面分析篇

闲鱼技术-上叶,仝辉,深宇 开篇:   在《UI2CODE--整体设计》篇中,我们提到UI2CODE工程的第一步是版面分析,如果是白色的简单背景,我们可以像切西瓜一样,将图片信息切割为GUI元素。但是在实际生产过程中,UI的复杂度会高很多。

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重磅系列文章|UI2Code智能生成Flutter代码--整体设计篇

UI2CODE项目是闲鱼技术团队研发的一款通过机器视觉理解+AI人工智能将UI视觉图片转化为端侧代码的工具。

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Spark排序算法系列之GBTs使用方式介绍

在本篇文章中你可以学到: Spark MLLib包中的GBDT使用方式 模型的通过保存、加载、预测 PipeLine ML包中的GBDT

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一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系(必看)

近些年,人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等,人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业,其前景是毋庸置疑的,未来绝对是一个万亿级市场。

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SQLflow:基于python开发的分布式机器学习平台, 支持通过写sql的方式,运行spark, 机器学习算法, 爬虫

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机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践

(本实验会用到流式机器学习算法,正处于邀测状态,需要申请开通)PAI地址:https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请:https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端,往往会收到热点新闻推送相关的内容。

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机器学习数据集哪里找:最佳数据集来源盘点

很难找到一个特定的数据集来解决对应的机器学习问题是痛苦的。下面的网址列表不仅包含用于实验的大型数据集,还包含描述、使用示例等,在某些情况下还包含用于解决与该数据集相关的机器学习问题的算法代码。

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一份关于机器学习端到端学习指南

本文是一份关于机器学习端到端过程的指导指南,其中列出了实现机器学习模型所需遵循的步骤及对应的参考文章;

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【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类

伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布,快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。

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SAP人工智能服务Recast.AI的一个简单例子

关于这个例子的完整介绍,请参考公众号 “汪子熙”的两篇文章: SAP C/4HANA与人工智能和增强现实(AR)技术结合的又一个创新案例 和使用Recast.AI创建具有人工智能的聊天机器人: 本文介绍如何用Java代码同recast.AI网站上创建好的模型交互。

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2018年自然语言处理最值得关注的研究、论文和代码

NLP 与情感分析、增强学习、深度学习的交叉领域,全年干货大合集。

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