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机器学习者都应该知道的五种损失函数!

还不知道这五种损失函数?你怎么在机器学习这个圈子里面混?

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机器学习和数据科学领域必读的10本免费书籍

暑期来了,别出去溜达了,看书学习一波~

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仅用四行代码实现RNN文本生成模型

想要在没有任何问题的情况下生成文本,而无需自己构建和调整神经网络吗?赶紧来看看textgenrnn项目吧,它只需几行代码就能轻松地在任何文本...

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你不应该忽略的五个机器学习项目一览

本文介绍5个新的机器学习项目,这些项目你可能还没有听说过,但确实对项目开发有所帮助,感兴趣的读者可以动手实践一下。

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结合Apache Ignite探索机器学习

Apache Ignite新版本发布,支持机器学习和深度学习!

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GAN要取代深度学习了?请不要慌!

深度学习的世界要“变天”了?不要慌,我们这里由安心丸!

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别把机器学习和人工智能搞混了!

原来机器学习就是人工智能的一小部分啊!

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三招提升数据不平衡模型的性能(附python代码)

本文的主要目标是处理数据不平衡问题。文中描述了用来克服数据不平衡问题的三种技术,分别是集成交叉验证、类别权重以及过大预测 。

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教程:用强化学习玩转恐龙跳跳

本文用强化学习做一个类似障碍跑的小游戏

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机器学习在实时性欺诈检测中的应用案例

机器学习和人工智能正在对企业、品牌乃至整个行业进行深刻的变革,它在金融业务中防止身份盗用、财务欺诈以及数字广告反欺诈等领域中有着重要的应用前景。

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人工智能与大数据的完美结合

人工智能是一种在大数据世界中指引方向和获取规律的方法。

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老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)

照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散,这确实有些可...

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人工智能让边缘计算更有价值!

继云计算之后,边缘计算这把火你了解多少?来了解一下吧。

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入行数据科学,仅需6步

数据科学转型之旅,打有准备的仗,规划一定要做好!

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关于深度学习,这些知识点你需要了解一下

想要学习深度学习,不了解这些知识点,怕是学不好哦~

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进入深度学习之前,想清楚这些问题!

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深度学习任务面临非平衡数据问题?试试这个简单方法

对于数据科学或机器学习研究者而言,当解决任何机器学习问题时,可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文使用最简单的过采样方法解决驼...

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入门项目数字手写体识别:使用Keras完成CNN模型搭建

本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践。

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语义图像分割概览

本文讨论如何利用卷积神经网络进行语义图像分割的任务。

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