数据分析平台 01|数据平台概况图示 上面图中所示就是微软人工智能数据平台的相关的技术. 02.1| Cortana Intelligence Suite 从上面图中可以看到, 其中有一个Cortana Intelligence Suite,翻译过来叫做人工智能套件, 是微软在azure上面对于人工智能的一整套套件. 02|Azure数据湖泊 数据湖泊解决方案 数据湖泊的解决方案是目前很火的一个解决方案, 主要分为三个步骤, 导入, 存储, 以及分析.其中导入的数据类型可以支持很多种并且存储支持…

微软Azure机器学习服务 01|机器学习概述 首先上一张图, 这个图里面的大神是谁我也不清楚反正,但是看起来这句话说得很有哲理就贴出来了. 所以在人工智能领域下面的这个机器学习,到底是一个什么样的概念? 机器学习面对的对象是海量数据,使用的工具是计算机,通过计算机的计算资源,去运行一些机器学习的算法, 发掘海量数据背后的规律, 从而预测未来的行为和趋势. 那么机器学习和传统的数据分析有何区别? 传统的数据分析是人显示的去输入计算公式,让计算机机械化的通过这些公式去分析数据的特征和规律.数据学习…

微软R服务 01|开源的R R实际上是统计学的编程语言,主要作用是对数据挖掘,统计,分析,可视化,机器学习等. 02|微软R 03| HDInsight R Spark集群存储在azure blob storage上面. 04| SQL Server R…

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异…

1.关系 人工智能>机器学习>神经网络>深度学习 2.机器学习-两个过程 训练/学习过程:样本数据.学习器.模型参数 测试/预测过程:预测.预测值 3.神经网络 机器学习模拟人脑神经元构成神经网络学习算法 数百亿的神经元,链接构成神经网络,受制于数据量和计算能力 得益于大数据.云计算的发展和普及 4.深度学习 极其复杂的模型.自动提取特征.海量/全样本.GPU加速 传统机器学习依赖数据特征工程.人工规则 5.人工智能应用领域 语音识别:Siri.小啦.小冰.智能音响........ 图像…

1,学习基本Python语句规范: print('Hello world') print() 为函数 ‘Hello world’为字符串 2,表达式和语句的区别: 表达式有结果,运算就是表达式的一种:语句是一段可执行的代码,例如赋值语句. 3,…

一.人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现.对未来数据的预测. 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型. 流程:原始数据-->特征提取-->模型.机器学习偏向于算法. 人工智能:Artificial Intelligence, AI,亦称机器智能,是指利用计算机来对人的意识.思维信息过程.智能行为进行模拟(如学习. 推理. 思考. 规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能基于机器学…

本文内容包含以下章节: Chapter 2 AI Methods Chapter 2.1 General Notes 本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的人工智能算法.这些算法大部分都出现在一些人工智能和机器学习的入门书籍中.在讲解算法在游戏中的应用的时候,会以吃豆人(Ms Pac-Man)作为样例,讲解怎么用行为树算法,树搜索算法,监督学习算法,无监督学习算法…

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络 第二章 改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

AI学习笔记   第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体.在绘图是选中一个物体,就可以将它自由的移动.和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点,你可以通过这些控制点对物体进行变形.   而第二个白箭头是用于挑选和移动节点,这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似,可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制,从而达到控制线段形状的目的.   仔细察第二个箭头我们会发现在它的有下角有一个向右的小箭头,按住这个按键几秒钟就会 弹出一个隐藏的工具——组选工具 ,它…

一.TensorFlow 简介 TensorFlow 是 Google 开源的一款人工智能学习系统.为什么叫这个名字呢? Tensor 的意思是张量,代表 N 维数组:Flow 的意思是流,代表基于数据流图的计算. 把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程. 话说在 Android 占领了移动端后,Google开源了 TensorFlow,希望占领 AI 端. TF的特点是可以支持多种设备,大到 GPU.CPU,小到平板和手机都可以跑起来 TF. 而…

AI人工智能学习数据集,列表如下. 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135—4855__4328,xiexiaokui#qq.com boston_house_prices.csvbreast_cancer.csvdata.rardatalist.txtdiabetes_data.csv.gzdiabetes_target.csv.gzdigits.csv.gziris.csvlinnerud_exercise.csvlinnerud_physiological.csvwine_data.…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

耳熟能详的人工智能   深蓝Deep Blue是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑,重1270公斤,有32个大脑(微处理器),每秒钟可以计算2亿步."深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局.   Siri是一款内建在苹果iOS系统中的人工智能助理软件.此软件使用自然语言处理技术,使用者可以使用自然的对话与手机进行互动,完成搜寻资料.查询天气.设定手机日历.设定闹铃等许多服务. 在全球四大语音助手中,微软的Cortana和苹果Siri目前处于落后水平,谷歌助手和亚马逊Alexa已经进…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]如果你对智能推荐感兴趣,欢迎先浏览我的另一篇随笔:智能推荐算法演变及学习笔记 [最后再说一下]本文只对智能推荐算法中的CTR预估模型演变进行具体介绍! 一.传统CTR预估模型演变 1. LR 即逻辑回归.LR模型先求得各特征的加权和,再添加sigmoid函数. 使用各特征的加权和,是为了考虑不同特征的重要程度 使用sigmoid函数,是为了将值映射到 [0, 1…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

公告 ApacheCN 翻译预计将于半年内恢复. 我们的开源项目必须有中文的 README,如果是文档类项目,必须全部中文,否则将会被清理.请大家贡献项目时一定要留意. 我们目标是[财务自由+情感自由+技术普及],始终没有变过.如果你与我们的目标相同,请加入我们的财务情感交流群(915394271). 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战.我们还会提供一切必要的技术支持. 我们全力支持科研开源(DOCX)计划.希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情. 请关…

CSS学习笔记 2016年12月15日整理 CSS基础 Chapter1 在console输入escape("宋体") ENTER 就会出现unicode编码 显示"%u5B8B%u4F53" 就是\5B8B\4F53 font-family: 中文,英文,最好的是unicode编码 eg. font-family: "SimSun","SimHei",sans-serif; 字体名称 英文名称 Unicode 编码 宋体 S…

第一周学习笔记: 一.Python介绍      1.Python的创始人为吉多·范罗苏姆.1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.  最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第五, Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言. 2.Python主要应用领域:云计算.WEB开发.科学运算.人工智能.系统运维.金融.图形GUI. 3.Python是一门动态解释性的强类型定义语言. 4.Pyt…

目录 WeX5学习笔记... 1 1.轻松看透WeX5产品能力和技术... 1 2.WeX5可以怎么玩?... 3 一.纯本地App. 3 二.关联一个网站,希望默认就打开某页... 4 三.UI设计器... 4 四.打包神器... 4 五.标准玩法... 4 3.WeX5 App与服务端交互原理... 4 4.Account示例程序... 5 5.Takeout示例程序... 7 5.1Index.w.. 7 5.2mapActivity.w.. 13 问题... 13 6.页面间交互视频..…

RAC学习笔记 ReactiveCocoa(简称为RAC),是由Github开源的一个应用于iOS和OS开发的新框架,Cocoa是苹果整套框架的简称,因此很多苹果框架喜欢以Cocoa结尾. 在学习ReactiveCocoa之前,先学习一下概念 ReactiveCocoa 是一套开源的基于Cocoa的FRP框架 .FRP的全称是Functional Reactive Programming,中文译作函数式响应式编程,是RP(Reactive Programm,响应式编程)的FP(Functiona…

一.浏览器兼容 1.1.概要 世界上没有任何一个浏览器是一样的,同样的代码在不一样的浏览器上运行就存在兼容性问题.不同浏览器其内核亦不尽相同,相同内核的版本不同,相同版本的内核浏览器品牌不一样,各种运行平台还存在差异.屏幕分辨率不一样,大小不一样,比例不一样.兼容性主要可以分类为: 1).CSS兼容2).JavaScript兼容3).HTML兼容 这三类也是前端的主要组成部分,都存在一定的兼容性问题,知己知彼,百战百胜,我们先了解浏览器的发动机—内核. 多年前我们一直为IE6兼容烦恼,为它没少加…