【机器学习】数据处理中白化Whitening的作用图解分析
之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，由于原始图像相邻像素值具有高度相关性，所以图像数据信息冗余，对于白化的作用的描述主要有两个方面：1，减少特征之间的相关性；2，特征具有相同的方差（协方差阵为1）；但是为什么这么做，以及这样做对于算法或
美团机器学习中的数据清洗与特征挖掘实践
综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=特征，标注数据生成=模型学习=模型应用”中的前两个步骤 灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是： 从原始数据，如文本、图像
深度学习的江湖已经能够被统一了吗？
你能想象某一天打开深度学习的词条，发现： 深度学习的江湖已经能够被统一了吗？ 几何学上的对称性可以玩转整个深度学习吗？ 通过对称性和的变换，可以提炼出覆盖CNNs, GNNs, LSTMs, Transformers, DeepSets, mesh CNN等一切你所需构建的架构吗？ 不要惊讶
深度学习与机器视觉的重要性解析！
深度学习是工业机器人的核心技术，能够推动机器人摆脱束缚，根据环境的变化，自主的进行工业操作，并且能够自主学习，充实自己，以适应不断变化的工业环境。 机器视觉是自动化生产装置转化为智能机器人的关键因素，最初主要是作为机器人生产的辅助工具，来
机器学习的五个成功实践
IT领导者们分享了使用人工智能和机器学习来获得业务洞察的方法。 随着组织越来越多地利用技术来更好地预测客户的偏好并支持业务运营，人工智能和机器学习(ML)越来越受企业青睐。 IDC的数据指出，2019年的支出为375亿美元，到2023年，人工智能系统方面的支
漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一
新手也能看懂的线程池学习分析
池化技术相比大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。 线程池提供了一种限制和管理资源(包括执行一个任务)。每个线程池还维护一些基本统
没在小红书做过推广的商家 需要学习这几种推广方式
1、小红书素人推广 小红书素人代表着非官方品牌账号，就是个人账号。通过这些小红书素人账号分享 笔记，宣传品牌真实性将远远高于KOL，小红书的用户对这类推广会更有信任感，因为KOL有许多商业合作这是众人皆知的。此类账号主要是用于更多的曝光品牌产品，
如何鼓励Windows管理员学习脚本？
当我在第一份工作中担任管理员时,我对使用 Windows服务器的管理流程是一系列点击操作感到沮丧;我们永远无法将效率水平与具有一组shell脚本的Unix服务器相匹配,以自动完成大量工作.我很快就读到了关于WSH和 ADSI的内容,并且没有浪费时间了解我通过脚本实现
到2023年，机器学习的收入将达到巅峰
医疗保健一直是推动机器学习发展的一个主要因素 据报道，从2020年到2021年，机器学习技术的发展主要是由医疗部门推动的。显而易见，自Covid-19大流行爆发以来，医疗保健行业出现了大量的人群。这导致医疗专业人员和工作人员无法为每位患者提供适当的护理。
