樸素貝葉斯算法是一種基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。它通過建立特征之間以及特征與類別之間的概率模型,利用已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類預(yù)測。樸素貝葉斯算法具有簡單、高效、準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn),因此在文本分類、垃圾郵件過濾等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹樸素貝葉斯算法的原理。
隨著大數(shù)據(jù)的興起,Python 和機(jī)器學(xué)習(xí)迅速成為時(shí)代的寵兒。本書在內(nèi)容編排上避免了枯燥的理論知識(shí)講解,依循“理論簡述——實(shí)際數(shù)據(jù)集——Python 程序?qū)崿F(xiàn)算法”分析數(shù)據(jù)的思路。
亞馬遜云科技自2006年推出對象存儲(chǔ)服務(wù)Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)至今,一直不斷根據(jù)客戶需求持續(xù)豐富Amazon S3的功能。目前,Amazon S3擁有超過 280 萬億個(gè)對象,平均每秒處理超過 1 億個(gè)請求。在Amazon S3 17周年之際,亞馬遜云科技宣布推出諸多新的服務(wù)及功能,包括Amazon S3 的開源文件客戶端Mountpoint for Amazon S3(內(nèi)測版),可輕松查找、訂閱和使用第三方數(shù)據(jù)文件的Amazon Data Exchange for Amazon S3,Amazon S3 Multi-Region Access Points支持跨多個(gè)亞馬遜云科技賬戶間復(fù)制數(shù)據(jù)集,以及Aliases for S3 Object Lambda Access Points自動(dòng)為客戶呈現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)視圖等。
機(jī)器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象,通過這篇文章,小編希望大家可以對機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解,詳細(xì)內(nèi)容如下。
Leddar PixSet是業(yè)界第一款包含完整傳感器套件(攝像頭、LiDAR、雷達(dá)、IMU)所提供數(shù)據(jù)并用于ADAS和AD研發(fā)的公開數(shù)據(jù)集,包括來自3D固態(tài)flash LiDAR傳感器的全波形數(shù)據(jù)
最近一個(gè)有意思的現(xiàn)象,是機(jī)器閱讀理解突然開始熱絡(luò)了起來。下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。 2月21日,百度自然語言處理團(tuán)隊(duì)研發(fā)的V-Net模型以46.15的Rouge-L得
腦細(xì)胞研究員的獨(dú)白:感謝人工智能,不用再每天對著顯微鏡苦干了 2007年,在進(jìn)入大三之前的那個(gè)夏天,我一直在做一件事:從小鼠身上取下小塊腦組織,放到培養(yǎng)皿中進(jìn)行培養(yǎng),仔細(xì)觀
人工智能的目標(biāo)是讓機(jī)器像人類一樣學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)。算法訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)等都需要大量數(shù)據(jù)支持,數(shù)據(jù)挖掘是人工智能做訓(xùn)練樣本的前提條件。如無人車需要大量的試車數(shù)據(jù)不斷地測試算法,并在業(yè)務(wù)場景上形成自我改進(jìn)的反
繼在三大主流單幀圖片行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集(Market1501,DukeMTMC-reID,CUHK03)刷新世界紀(jì)錄后,近日,澎思科技(Pensees)在基于視頻的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集(PRID-2011,
共享經(jīng)濟(jì)正處于如火如荼的發(fā)展?fàn)顟B(tài),但你有沒有想到,人工智能有一天也會(huì)步入共享經(jīng)濟(jì)時(shí)代?今年秋天,微軟的研究人員對外公開了新一組可用來測試AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集,以助力全世界的AI研究。
大約五年前,在機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了突破之后,科技公司開始嚴(yán)重依賴從成堆數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的軟件。最近,研究人員開始向世人揭露機(jī)器學(xué)習(xí)的冷酷無情。去年夏天,來自波士頓大學(xué)和微軟的研究人員表示,根據(jù)谷歌新聞進(jìn)行學(xué)習(xí)的軟件再現(xiàn)了人類的性別偏見。