文化大學夜間部學費

機器學習中如何處理不平衡資料?

假設老闆讓你建立一個模型——基於可用的各種測量手段來預測產品是否有缺陷。你使用自己喜歡的分類器在資料上進行訓練後,準確率達到了 96.2%! 你的老闆很驚訝,決定不再測試直接使用你的模型。幾個星期後,他進入

為Nginx加入一個使用深度學習的軟WAF

一、前言 本文介紹如何向Nginx增加了一個使用Tensorflow C庫的軟WAF模組,模組主體基於Naxsi。 二、獲取資料及訓練資料 這裡,之前有Dalao發表過這樣一篇文章: 基於卷積神經

[譯] 資料工程師進階計劃,這有一份 2019 開年自學清單

大資料文摘出品 作者:王嘉儀 優質大型的公司對於資料分析以及機器學習類崗位的需求高居前列。本文給出了針對小白和有簡單資料科學基礎的同學的學習計劃,可以讓你在浩如煙海的資料科學學習資料中找到自己

提高模型準確率:組合模型

各位朋友,新年好! 隨著春節假期的結束,想必大家陸陸續續返回工作崗位,開始新的一年的拼搏。我也會繼續努力,爭取在深度學習方面更進一步,接下來,我將繼續聊一聊深度學習在計算機視覺中的應用。 在前面的《

為什麼說自動化特徵工程將改變機器學習的方式

沒有什麼是一成不變的,尤其是在資料科學領域。畢竟,一些庫、演算法、工具一直在更新迭代。 然而,一個永遠不會消失的趨勢就是提高自動化水平。 近年來在自動化模型選擇和超引數調整方面已經取得了進展,但機器學習

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