机器学习的发展史

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时间: 2024-10-28 19:42:50

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《人工智能教程(张仰森)》(四)

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国内杀毒软件的发展史

现在个人电脑普及程度非常高,而且由于互联网的爆炸式发展,电脑病毒已经入侵到我们手中的每一台电脑之中.这样就让杀毒软件有了生存的空间,所以说电脑病毒的发展也是杀毒软件的发展.而国内杀软的发展史更是充满了”血腥“,因为随着中国经济的发展,国内的互联网发展迅速,改朝换代的速度更是一快再快.在我看来,这也就造成了为什么现在杀软的畸形发展. 在中国,从90年代开始至今的杀毒软件市场,KILL一统天下的结局被终结后,瑞星.江民.金山等国内杀毒软件厂商逐渐把持了大部分市场.随后,杀 毒引擎经历几代更迭,由最初

斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的《机器学习》公开课观后感

课程设置和内容 视频课程分为20集,每集72-85分钟.实体课程大概一周2次,中间还穿插助教上的习题课,大概一个学期的课程. 内容涉及四大部分,分别是:监督学习(2-8集).学习理论(9集-11集).无监督学习(12-15集).强化学习(16-20集).监督学习和无监督学习,基本上是机器学习的二分法:强化学习位于两者之间:而学习理论则从总体上介绍了如何选择.使用机器学习来解决实际问题,以及调试(比如:误差分析.销蚀分析).调优(比如:模型选择.特征选择)的各种方法和要注意的事项(比如,避免过早优

[读书笔记]数学之美里的机器学习

这几天陆陆续续把吴军博士的<数学之美>看完了. 整体来说,<数学之美>是一本非常适合于数学不好的人入门机器学习和理解计算机算法原理的科普书.作者结合他多年搞研究和在GOOGLE的经验,把他所理解的机器学习/自然语言处理的发展史一一得梳理了出来,颇有提纲挈领的功效. 在看完这本书后,可以按着里面的线索再去搜相关资料来看,比以前直接上手就看数据挖掘.算法啥的靠谱多了.作者在书里多次推崇[简单的数学模型可以做大事],[换个思路],[做搜索的人要经常研究一下不好的结果/异常值分析],[道]

【机器学习】神经网络实现异或(XOR)

注:在吴恩达老师讲的[机器学习]课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下,一直到一周前才开始动手实现.自己参考[机器学习]课程中数字识别的作业题写了代码,对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度.但是改成训练异或的网络时,怎么也无法得到正确的结果.后来查了一些资料才发现是因为自己有一个参数设置的有问题,而且学习率过小,迭代的次数也不够.总之,异或逻辑的

机器学习: 专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。

机器学习 编辑 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 . 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能. 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳.综合而不是演绎. 中文名 机器学习 外文名 Machine Learning

机器学习大神 Michael Jordan:人工智能还只是一个雏形

原文链接 说到人工智能,不得不提到一个关键词就是机器学习,机器学习领域的突破和爆发,使人工智能领域有了飞跃的发展.人工智能的时候会特别关注机器学习领域将会以什么层级的速度向未来发展?在 2017 腾讯"云+未来"峰会上,机器学习大神 Michael Jordan 教授从人工智能发展史出发全面阐述机器学习现状及未来的挑战. 60年代,"智能"这个词刚刚出现,机器人进入到人的世界,被定义为像一个人存在.到80.90年代,"智能"走向另一种趋势,演变为

机器学习笔记1 - Hello World In Machine Learning

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深入了解机器学习

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