摘要:多模態機器學習旨在從多種模態建立一種模型,能夠處理和關聯多種模態的信息。考慮到數據的異構性,MMML(Multimodal Machine Learning)領域帶來了許多獨特的挑戰,總體而言五種:表示、轉化、對齊、融合、協同學習。 本文分享自華為雲社區《多模態學習綜述》,原文作者 ...
機器學習 定義 機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。 還有其他幾種定義: 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能,特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。 機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。 機器學習是用數據或以往的經驗,以此優化計算機程序的性能標准。 研究現狀 機器學習的 ...
2021-05-28 15:52 0 237 推薦指數:
摘要:多模態機器學習旨在從多種模態建立一種模型,能夠處理和關聯多種模態的信息。考慮到數據的異構性,MMML(Multimodal Machine Learning)領域帶來了許多獨特的挑戰,總體而言五種:表示、轉化、對齊、融合、協同學習。 本文分享自華為雲社區《多模態學習綜述》,原文作者 ...
,了解線性回歸是如何工作的。 基礎概念 線性回歸為何叫線性?實際上,像在處理Google的股票統計 ...
1.python基礎的准備 本課程擬采用Python做為機器算法應用的實現語言,所以請確保: 1)安裝好Python開發環境, PyCharm 或 Anaconda等都可以,按個人習慣喜好。 2)基本庫的安裝,如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3)具備一定 ...
之前一篇筆記: Python機器學習筆記:不得不了解的機器學習知識點(1) 1,什么樣的資料集不適合用深度學習? 數據集太小,數據樣本不足時,深度學習相對其它機器學習算法,沒有明顯優勢。 數據集沒有局部相關特性,目前深度學習表現比較好的領域主要是圖像 ...
機器學習崗位的面試中通常會對一些常見的機器學習算法和思想進行提問,在平時的學習過程中可能對算法的理論,注意點,區別會有一定的認識,但是這些知識可能不系統,在回答的時候未必能在短時間內答出自己的認識,因此將機器學習中常見的原理性問題記錄下來,保持對各個機器學習算法原理和特點的熟練度。 本文 ...
一.什么是機器學習 在開始正式的學習之前,可能需要先了解幾個概念,機器學習(Machine Learning簡稱ML),人工智能(Artificial Intelligence簡稱AI)和深度學習(Deeping Learning簡稱DL),人工智能顧名思義通過人工的方式實現機器的智能 ...
機器學習錯題集 1. Some of the problems below are best addressed using a supervised learning algorithm, and the others with an unsupervised ...
目錄 一、機器學習是什么 二、常見概念 屬性 特征空間 特征向量 誤差 擬合 模型 調參 正則化 預測類型 三、算法分類 回歸 分類 聚類 ...