深度学习的文章 - SegmentFault 思否

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CROSS Mystery Box盲盒游戏手机版+网页版操作教程

CyberVein 2月25日发布于 self.文章
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为了让用户更直观和更全面地了解CROSS盲盒游戏，现推出完整版的教程，该教程适用于第一期的CROSS盲盒游戏，游戏于2月26日10:00正式启动。

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机器学习(五)：通俗易懂决策树与随机森林及代码实践

caiyongji 2月25日发布于 caiyongji
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与SVM一样，决策树是通用的机器学习算法。随机森林，顾名思义，将决策树分类器集成到一起就形成了更强大的机器学习算法。它们都是很基础但很强大的机器学习工具，虽然我们现在有更先进的算法工具来训练模型，但决...

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R语言建模收入不平等：分布函数拟合及洛伦兹曲线(Lorenz curve)

拓端tecdat 2月25日发布于拓端数据
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洛伦兹曲线来源于经济学，用于描述社会收入不均衡的现象。将收入降序排列，分别计算收入和人口的累积比例。本文，我们研究收入和不平等。我们从一些模拟数据开始

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R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析

拓端tecdat 2月24日发布于拓端数据
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执行多项式回归使用age预测wage。使用交叉验证为多项式选择最佳次数。选择了什么程度，这与使用ANOVA进行假设检验的结果相比如何？对所得多项式拟合数据进行绘图。

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CVer想知道的都在这里了，一起分析下《中国计算机视觉人才调研报告》吧！

老潘 2月24日发布于 self.文章
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最近闲来无事，老潘以一名普通算法工程师的角度，结合自身以及周围人的情况，理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告。

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遥感资源大放送（下）| 11 个经典遥感数据集

超神经HyperAI 2月24日发布于超神经HyperAI
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在上一期《遥感资源大放送（上）：用开源代码，训练土地分类模型》中，我们详细介绍了遥感影像进行土地分类的常用方法，以及具体如何使用利 deeplab-v3+ 用于土地 7 分类的具体训练过程及代码。

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R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

拓端tecdat 2月24日发布于拓端数据
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原文链接：[链接]在标准线性模型中，我们假设。当线性假设无法满足时，可以考虑使用其他方法。多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数，同样，在标准线性模型方法（使用GLM的条件正态分布）中，参数可以使...

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CROSS NFT盲盒2月26日10:00上线最高奖励0.5个BTC

CyberVein 2月24日发布于 self.文章
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CROSS由CyberVein基金会支持打造，是全球首个去中心化的NFT发行&拍卖平台，也是NFT种类最为丰富的发行和交易平台，集合了最全面的NFT市场，NFTs包括加密艺术品、数据通证、AI训练模型、数据金融衍生品，截止...

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Python使用神经网络进行简单文本分类

拓端tecdat 2月24日发布于拓端数据
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原文链接：[链接]深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。-准备数据集出于演示目的，我们将使用 20个新闻组数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：通常，对于深...

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拓端tecdat荣获腾讯云+社区年度最佳作者奖

拓端tecdat 2月24日发布于拓端数据
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回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。突发事件、流量洪峰、协同开源……一轮又一轮的挑战背后，是技术从业者们默默的努力。然而，技术的发展，不仅需要默默努力，更需要站...

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AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

flydean 2月23日发布于程序那些事
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奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。

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遥感资源大放送（上）：用开源代码，训练土地分类模型

超神经HyperAI 2月23日发布于超神经HyperAI
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遥感影像是开展测绘地理信息工作的重要数据，对于地理国情监测、地理信息数据库更新等意义重大，在军事、商业、民生等领域发挥了越来越重要的作用。近年来，随着国家卫星影像获取能力的提升，遥感影像数据采集效...

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R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性

拓端tecdat 2月23日发布于拓端数据
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原文链接：[链接]本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 )，例如道路上的交通流量， {代码...} 如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差 {代码...} 我们可以看到这里有一些季节性。...

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理解深度学习:神经网络的双胞胎兄弟-自编码器(上)

老潘 2月22日发布于 self.文章
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例如我们输入图像，自编码器可以将这个图像上“人脸”的特征进行提取(编码过程)，这个特征就保存为自编码器的潜变量，例如这张人脸的肤色以及头发颜色，自编码器在提取出这些特征之后还可以通过这些特征还原我们的...

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ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现

拓端tecdat 2月22日发布于拓端数据
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Python中可用的一种用于建模和预测时间序列的未来点的方法称为 SARIMAX，它表示带有季节性回归的季节性自回归综合移动平均线。在这里，我们将主要关注ARIMA，用于拟合时间序列数据以更好地理解和预测时间序列中...