Spark提供了常用機器學習算法的實現, 封裝於spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基於RDD的機器學習庫, spark.ml是基於DataFrame的機器學習庫. 相對於RDD, DataFrame擁有更豐富的操作API, 可以進行更靈活的操作. 目前 ...
概述 移動端所說的AI,通常是指 機器學習 。 定義:機器學習其實就是研究計算機怎樣模擬人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,並重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身。從實踐的意義上來說,機器學習是一類從數據中自動分析獲得規律,並利用規律對未知數據進行預測的算法。 目前,機器學習已經有了十分廣泛的應用,如:數據挖掘 計算機視覺 自然語言處理 語音和手寫識別 生物特征識別 搜索引擎 醫學診斷 檢測信 ...
2019-10-11 15:19 0 329 推薦指數:
Spark提供了常用機器學習算法的實現, 封裝於spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基於RDD的機器學習庫, spark.ml是基於DataFrame的機器學習庫. 相對於RDD, DataFrame擁有更豐富的操作API, 可以進行更靈活的操作. 目前 ...
在刷朋友圈時,總會被一些有趣的小游戲刷屏。這些游戲操作簡單,老少皆宜並且傳播速度非常快,分分鍾就霸屏朋友圈。你是否也想做出一款爆款有趣的小游戲呢?華為機器學習服務提供的人臉識檢測、手部關鍵點識別功能可以幫助你實現。 Crazy Rockets——這款游戲集成人臉識檢測、手部關鍵點識別功能。開發 ...
的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”。 機器學習 1. 什么是機器學習 根據等人事件 ...
目錄 本次示例:訓練一個追蹤紅球的白球AI 1. 新建Unity項目,導入package 2. 編寫Agent腳本 void OnEpisodeBegin() void CollectObservations(VectorSensor ...
優化與深度學習 優化與估計 盡管優化方法可以最小化深度學習中的損失函數值,但本質上優化方法達到的目標與深度學習的目標並不相同。 優化方法目標:訓練集損失函數值 深度學習目標:測試集損失函數值(泛化 ...
CNN-二維卷積層 卷積神經網絡(convolutional neural network)是含有卷積層(convolutional layer)的神經網絡。卷積神經網絡均使用最常見的二維卷積層。它 ...
深度卷積神經網絡(AlexNet) 在LeNet提出后的將近20年里,神經網絡一度被其他機器學習方法超越,如支持向量機。雖然LeNet可以在早期的小數據集上取得好的成績,但是在更大的真實數據集上的表現並不盡如人意。一方面,神經網絡計算復雜。雖然20世紀90年代也有過一些針對神經網絡的加速硬件 ...
機器學習算法原理、實現與實踐——機器學習的三要素 1 模型 在監督學習中,模型就是所要學習的條件概率分布或決策函數。模型的假設空間包含所有可能的條件概率分布或決策函數。例如,假設決策函數是輸入變量的線性函數,那么模型的假設空間就是這些線性函數構成的函數的集合。 假設空間 ...