PCA & Autoencoders通俗解析
來源:FK Films 自動編碼器(Autoencoder)通過將資料對映到低維空間,提取資料的顯著特徵。該過程會對資料進行壓縮編碼,即“encoder”, “auto” 則體現在其能決定如何重組資料
來源:FK Films 自動編碼器(Autoencoder)通過將資料對映到低維空間,提取資料的顯著特徵。該過程會對資料進行壓縮編碼,即“encoder”, “auto” 則體現在其能決定如何重組資料
降維 機器學習領域中所謂的降維就是指採用某種對映方法,將原高維空間中的資料點對映到低維度的空間中。降維的本質是學習一個對映函式 f : x->y,其中x是原始資料點的表達,目前最多使用向量表達形式。
1 特徵工程是什麼? 有這麼一句話在業界廣泛流傳:資料和特徵決定了機器學習的上限,而模型和演算法只是逼近這個上限而已。那特徵工程到底是什麼呢?顧名思義,其本質是一項工程活動,目的是最大限度地從原始資料中
火星財經(微信:hxcj24h)報道,9月12日,第四屆區塊鏈全球峰會在上海舉行,民生保險健康險事業部總經理,萬向區塊鏈分散式商業創新諮詢合夥人 程羽發表了主題為“ 民生健康“區塊鏈+網際網路保險”創
編者按:WWW 2019(The Web Conference)於5月13-17日在美國舊金山召開,今年會議共收到投稿1247篇,錄取225篇,錄取率為18%。微軟亞洲研究院共有6篇論文入選,內
原文連結 重拾RunLoop之原始碼分析1 雖然自己很早前就看過RunLoop的原始碼,當時看得時候,有點地方還是比較生澀的。所有抽了個時間,重新整理了一下之前RunLoop的筆記。CoreFound
使用 Android Studio 作為 IDE 的開發者可能會遇到一個現象,就是在程式碼中如果聲明瞭Map<Integer, Object> 型別的變數的話,Android St
由於篇幅原因,這次先聊三個問題。首先就是我們應該“先寫DB還是快取?”。我想,只要你開始運用快取,這會是你第一個要好好思考的問題,否則在前方等待你的就是災難…… 一、先寫DB還是快取? 一個程式可以沒有
本篇部落格主要是記錄自然語言處理中的文字分類任務中常見的基礎模型的使用及分析。Github上 brightmart 大佬已經整理出很完整的一套文字分類任務的基礎模型及對應的模型程式碼實現。網上也有部分部落格將
前言 分散式事務是幾乎所有分散式微服務系統中,最棘手也是最重要的一個點了。在講解分散式事務前,先了解下資料庫事務的特性;資料庫事務的幾個特性:原子性(Atomicity )、一致性( Consistency
點選藍色“喬志勇筆記”關注我喲 加個“星標”,第一時間獲取推送的文章哦! 一、基本概念: 1、關聯資料之間的邏輯關係是否正確 (資料約束一致). 理解為垂直方
封面 筆者簡介,目前在一箇中等企業做研發總監,負責公司產品的規劃設計和研發落地。平時也會做一些資料分析工作,分析工作只佔平時工作的一小部分,這裡給出一些平時工作中找資
編者按: 語義分析引擎是諸多人工智慧產品的核心模組,但由於標註成本高、難度大,學術界現有的語義分析資料集存在資料規模小、問題種類少、問題模板結構過於單一等缺陷。為此,微軟亞洲研究院自然語言計算組與微
至頂網CIO與應用頻道 05月13日 編譯: American Family Insurance(AmFam)是一家美國私人互助保險公司,主要通過美國19個州的獨家代理商銷售保險產品,包括汽車保險、房
有一本書叫《烏合之眾》。 簡單來說就是,人越多的地方蠢貨越多。 所以,每年我都要空出一段時間來,讓自己獨處。 至少有那麼一段時間不會讓自己人云亦云。 比如成功學。 我認識的人裡,1