题目:深度学习框架"计图"的创新与探索 报告人:胡事民 报告人简介:胡事民,清华大学计算机系教授,主要研究方向为计算机图形学.虚拟现实.智能信息处理和系统软件等. 报告简介:深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的基本支撑框架,自主可控的深度学习框架是推动中国人工智能更好发展的必然要求.国外主流深度学习框架基于开源开放的生态环境,已经构建起了完整的产业链和庞大用户群体.计图是国内首个由高校主导的开源深度学习框架.计图基于所提出的"统一计算图",创新地使用了元算子融

机器学习基础算法理解和总结 KNN算法 理解 KNN其实是最好理解的算法之一,其实就是依次和空间中的每个点进行距离比较,取距离最近的N个点,看这N个点的类别,那么要判断的点的类别就是这N个点中类别占比最大的点的类别了(投票表决),这就是暴力的KNN方法.还有一种是通过构造kd树的方式实现.kd树算法并没有从一开始就去计算测试样本和训练样本之间的距离,而是先去训练构造一个kd树,然后用kd树对测试样本进行预测(平衡二叉树). 实现步骤 对于分类问题,实现步骤为 不需要训练,需要提供超参数k 取样本

来自:https://www.zhihu.com/question/35649122 其实这里所说的数据量不足,可以换一种方式去理解:在维度高的情况下,数据相对少.举一个特例,比如只有一维,和1万个数据,那么这种情况下,我们可以认为数据量其实是足够的,因为数据密度相对来说很高.如果数据的维度有1000维,数据量仍然有1万,这种情况下,数据的密度就相当低了. 引用wiki里的两句话:- The common theme of these problems is that when the dime

最近在<机器学习实战>里学习了一些基本的算法,对于一个纯新手我也在网上找了写资料,下面就我在书上所看的加上在其他博客上的内容做一个总结,博客请参照http://www.cnblogs.com/BaiYiShaoNian/p/4567446.html K-近邻算法 K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类. 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高. 适用范围:数值型和标称型. 工作原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本

1.基础工程:挖槽.垫层.基础底板.基础墙.地圈梁.暖气沟.回填土等:2.主体工程:梁.板.柱.墙等:3.屋顶工程:挑檐.女儿墙.保温.防水.压顶等:4.装修工程:外墙抹灰.墙裙.门窗套.内墙抹灰.粉刷.踢脚线.顶棚.地面等:5.门窗工程:外墙门窗.内墙门窗.阁楼壁柜门.窗帘杆盒等:6.室外工程:坡道.散水.道路.暖气沟.化粪池.各种井等. 先算各种基数,再按工程分部分项逐项计算,算的时候从左到右,从上到下依次进行,以免漏掉.

1. KNN 分类 load fisheriris X = meas; Y = species; % 3 分类问题 % 通过训练集进行训练 Mdl = fitcknn(X, Y, 'NumNeighbors', 4); % 对 mean of dataset 进行预测 flwr = mean(X); % an average flower flwrClass = predict(Mdl,flwr)

CAD迷你看图http://www.aec188.com/CAD迷你看图 2016R12超快.超小的CAD多功能看图工具,完全脱离AutoCAD浏览R14-R2016各版本DWG/DXF/DWF的二三维图纸,天正格式的原生态支持: 新版改进:显示和操作优化,Win8/win10进一步适配 [1]优化界面UI,方便易用:[2]新增VIP会员中心入口,包含众多效率工具:[3]修复些许BUG,优化部分交互流程. 特色功能超小.超快的CAD多功能看图工具,完全脱离AutoCAD浏览R14-R2016各版

引子 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客,记得有一次看Ng大神的訪谈录,假设每周读三篇论文,那么经年以后,必定成为对某个领域非常熟悉的人. 可惜,在忙忙碌碌中,我居然做不到这一点. 可是,我眼下的打算是尽心尽力的去做,哪怕一周仅仅读一篇呢. 胡适先生曾说过:"怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜".然而.这当中的差别在于,我还没有达到追求真理的高度,我就是想看看这个技术是咋子回事

如何通过Python入门机器学习 我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题,对数学知识要求很高.因此,对于非学术研究专业的程序员,如果希望能入门机器学习,最好的方向还是从实践触发. 我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助.因此希望以此作为突破口入门机器学习. 我将会记录一个系列的学习与实践记录.记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频,有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下. 下面介绍一下我将如何通过Python入门机器学习. 学习Python基本语法 首先我在Pyt

  一.机器学习概述 1.1.什么是机器学习? 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 1.2.为什么需要机器学习? 解放生产力,智能客服,可以不知疲倦的24小时作业 解决专业问题,ET医疗,帮助看病 提供社会便利,例如杭州的城市大脑 1.3.机器学习应用场景 自然语言处理 无人驾驶 计算机视觉 推荐系统 二.数据来源与类型 2.1.数据的来源 企业日益积累的大量数据(互联网公司更为显著) 政府掌握的各种数据 科研机构的实验数据 2.2.数据的类型 数据的类型将

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

将Mahout on Spark 中的机器学习算法和MLlib中支持的算法统计如下: 主要针对MLlib进行总结 分类与回归 分类和回归是监督式学习; 监督式学习是指使用有标签的数据(LabeledPoint)进行训练,得到模型后,使用测试数据预测结果.其中标签数据是指已知结果的特征数据. 分类和回归的区别:预测结果的变量类型 分类预测出来的变量是离散的(比如对邮件的分类,垃圾邮件和非垃圾邮件),对于二元分类的标签是0和1,对于多元分类标签范围是0~C-1,C表示类别数目: 回归预测出来的变量是

  目标: 快速理解什么是混淆矩阵, 混淆矩阵是用来干嘛的. 首先理解什么是confusion matrix 看定义,在机器学习领域,混淆矩阵(confusion matrix),又称为可能性表格或是错误矩阵.它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果,通常是监督学习(非监督学习,通常用匹配矩阵:matching matrix). 大白话来讲,就是对机器学习算法的运行结果进行评价,效果如何,精确度怎么样而已. 举个例子,在什么场景下需要这个confusion matrix 假设有一个用来对猫(ca

我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题,对数学知识要求很高.因此,对于非学术研究专业的程序员,如果希望能入门机器学习,最好的方向还是从实践触发. 我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助.因此希望以此作为突破口入门机器学习. 我将会记录一个系列的学习与实践记录.记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频,有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下. 下面介绍一下我将如何通过Python入门机器学习. 学习Python基本语法 首先我在Python官网找到入门教程,快速过了一

Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD, DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态, 不再添加新特性. 本文将重点介绍pyspark.ml, 测试环境为Spark 2.1, Python API. 首先介绍pyspark.ml中的几个基类: ML Da

然后看的是机器学习这一块,因为偏理论,可以先看完.其他的实践,再看. http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747761.html “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P,

我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题,对数学知识要求很高.因此,对于非学术研究专业的程序员,如果希望能入门机器学习,最好的方向还是从实践触发. 我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助.因此希望以此作为突破口入门机器学习. 我将会记录一个系列的学习与实践记录.记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频,有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下. 下面介绍一下我将如何通过Python入门机器学习. 学习Python基本语法 首先我在Python官网找到入门教程,快速过了一

前言 Spark MLlib是Spark对常用的机器学习算法的实现库,同时包括相关的测试和数据生成器.

Java机器学习软件介绍 编写程序是最好的学习机器学习的方法.你可以从头开始编写算法,但是如果你要取得更多的进展,建议你采用现有的开源库.在这篇文章中你会发现有关Java中机器学习的主要平台和开放源码库包. 环境 本节描述可用于机器学习的java环境或工作台.他们被称为环境,因为他们为执行机器学习任务提供了图形用户界面,但也提供了Java api供使用者开发自己的应用程序. Weka Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) 是一个机器学

线性回归 线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系.这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值. 线性回归中最常见的就是房价的问题.一直存在很多房屋面积和房价的数据,如下图所示: 在这种情况下,就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系,从而就可以根据房屋面积推测出房价. 线性回归模型 通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型.线性回归模型的函数一般写作为: 使用markdown不好描述数学公式,所以大家就讲究看吧 代价函数 通过线性回

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS