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而在机器学习中的一个庞大分支就是神经网络，严格来说深度学习属于机器学习的一个类别，但是随着近年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学习领域的一个重要部分。机器学习（Machine Learning）是关于计算机系统使用的算法和统计模型的科
空间，也造就了后来机器学习发展过程的不同研究路线，并且这两种假设都对机器学习研究有相当重要的引导作用。基于这两种假设，机器学习的发展历程被分为了两类，一类是以感知机、BP和SVM等为主导的，另一类是以样条理论、K-近邻、符号机器学习、集群机器学习和流形机器学习等代表的。本书中的重
这就好像你做语文的阅读理解，你能保证每次都能拿满分吗？如果不能的话，那就应该对机器有时候显得有些智障多一些理解。 语义理解是自然语言处理中的最大难题，这个难题的核心问题是**如何从形式与意义的多对多映射中，根据当前语境找到一种最合适的映射**。以中文为例，这里面需要解决四个困难，
机器学习介绍 机器学习是一个跟“大数据”一样近几年格外火的词汇。而机器学习究竟是一个什么过程或者行为呢？接下来，让我们来看看什么是机器学习。1.什么是机器学习 谈到机器学习，我们先想想人类学习的目的是什么？是掌握知识、掌握能力、掌握技巧，最终能够进行比较复杂或者高要求的工作。
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LTE 中，下行（downlink）传输可以简单地理解为由 eNodeB 发送，而 UE 负责接收的传输； 上行（uplink）传输可以简单地理解为由 UE 发送，而 eNodeB 负责接收的传输。在空口上，与下行相关的流程UE 在开机前并不知道小区（cell）是否存在，也不知道小区是如何工作的。UE
华为云ModelArts居中国机器学习公有云市场份额第一 新闻报道 华为云ModelArts居中国机器学习公有云市场份额第一 2020-12-25 近日，国际权威研究机构国际数据公司（IDC）最新发布的《中国AI云服务市场（2020上半年）跟踪》报告显示，华为云ModelArts位居机器学习公有云服务中国市场份额第一位。
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集成学习不是一种具体的算法，而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略。其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型。集成学习简单的示例图如下： 通过训练得到若干个个体学习器，并通过一定策略得到一个集成学习器。 集成方式因为学习算法的不同
教程中的原理讲解过于抽象，不是很明白
决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判
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分类结果的可靠程度。 意图理解 针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类8个领域进行意图理解。意图理解包括对用户的问题，陈述进行领域识别以及对所对应领域所包含的实体进行抽取。 输入参数 用户配置意图理解执行动作，相关参数说明如表16所示。 表16 意图理解输入参数说明 参数
由于工作的关系，开始接触机器学习这个技术领域，虽然自己的工作看似和机器学习关系不大，但是利用机器学习进行大数据的分析却是至关重要的。因此从今天开始自己再开始一个关于“机器学习”的系列笔记，将主要记录整理自己学习的收获。今天是对于机器学习的一个基本的介绍。一、什么是机器学习？为什么需要机器学习？ 所谓机器学习，英文就是Machine
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通用性，因为它有特殊函数——核函数，因而可以同时适合线性和非线性模型。核函数的特点是能够使用有限的计算量将输入特征映射到一个新且更复杂的特征向量。核函数可以非线性地重组原始特征，使得以非常复杂的函数来映射响应成为可能。从这个意义上说，SVM与神经网络相当，就像通用逼近器一样，因此
26794919]，对应的特征向量分别为 [[0.85065081, 0.4472136], [-0.52573111, 0.89442719]]。每个特征向量对应于一个特征值。 解释输出 特征值是复数或实数，表示矩阵变换时对特征向量的伸缩倍数。 特征向量是矩阵的列向量，表示在变换过程中保持方向不变的向量。
一、关于张量 1.张量（Tensor）是MindSpore中的基本数据结构。张量是现代机器学习的基础。它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串。可以理解为张量=容器。 有一些存储在各种类型张量的公用数据集类型： 3维=时间序列 4维=图像 5维=视频 2
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