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本文作者: AI研習社 | 2017-02-16 11:28 |
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周志華:機器學習有這兩大派別,新人入門別跟錯隊
機器學習作為近年來非?;鸬囊粋€概念,關注者追隨者甚眾,然而它的淵源及由來卻鮮有人知曉。南京大學的周志華教授在近期的 AIDL2《機器學習前沿》會議上分享介紹了機器學習的兩大派別,以及入門需要注意的一些要點。雷鋒網(wǎng)整理如下:
詳情:http://www.ozgbdpf.cn/news/201702/z1aKZcHhkdKtQFoa.html
CitizenNet博客:商業(yè)系統(tǒng)中的隨機森林算法,集合和性能指標
本文由CitizenNet的首席科學家Arshavir Blackwell博士所撰寫。CitizenNet正在通過根據(jù)人口特征以及不同用戶的興趣點的不同來推送不同的消息。
在幕后,一個強大的預測系統(tǒng)為這些推送提供了支持。這個預測系統(tǒng)通過學習用戶的過往行為,然后進行對未來、未知的項目可能正是用戶的所好。預測系統(tǒng)的組件之一是分類器,這是當前的神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機森林算法的集合。
行為克?。▽W習駕駛模式)
行為克隆是一種可以在計算機程序中捕獲和重現(xiàn)人類認知技能的方法,當人類受試者執(zhí)行某技能時,他動作與引起該動作的情況一起都會被記錄。這些記錄的日志用作學習程序的輸入。學習程序輸出一組再現(xiàn)熟練行為的規(guī)則。這種方法可用于構建自動控制系統(tǒng),用于經(jīng)典控制理論不足的復雜任務。它也可以用于訓練。
本文通過行為克隆這一模式來逐漸生成一個自動駕駛系統(tǒng)。
詳情:https://medium.com/@gruby/behaviour-cloning-learning-driving-pattern-c029962a0bbf#.b1qwie1rm
機器學習中常用激活函數(shù)的總結與比較
本文為 CS231n 中關于激活函數(shù)部分的筆記。
激活函數(shù)(Activation Function)能夠把輸入的特征保留并映射下來。
這篇文章從激活函數(shù)的角度入手,對機器學習進行了數(shù)學角度的分析。
雷鋒網(wǎng)摘錄,文章詳情:https://livc.io/176
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