DayDayUp：本博主预计2019下半年将会出两本书(关于人工智能算法及其实战案例应用方向、计算机算法竞赛集锦方向)，如有合作意向，请留言告知
关于人工智能算法及其应用方向的目录概要(目前进行度80%)
NLP之TEA：自然语言处理之文本情感分析的简介、算法、应用、实现流程方法、案例应用之详细攻略
TEA的简介 文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网(如博客和论坛以及社会服务网络如大众点评)上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此,潜在的用户就可以通过浏....
DL之GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
GoogleNet算法的架构详解DL之GoogleNet：GoogleNet算法的架构详解、损失函数、网络训练和学习之详细攻略https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/979179381、网络架构网络配置：深度增加到22层。网络改进的地方包括9个Inception模块的堆叠、采用辅助分类器、无全连接层而采用平均池化层。网络规模：总的参数仅为Al....
DL之GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
GoogleNet算法的简介 GoogleNet，来自Google公司研究员。以GoogleNet(Inception v1)为例，于2014年ILSVRC竞赛图像分类任务第一名(6.67% top-5 error)。GoogLeNet设计了22层卷积神经网络，依然是没有最深，只有更深，性能与VGGNet相近。Abstract ....
ML之MaL： 流形学习MaL的概念认知、算法分类、案例应用、代码实现之详细攻略
MaL的概念认知 流形学习，全称流形学习方法(Manifold Learning)，自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上，流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出....
DL之FasterR-CNN：Faster R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
3、R-CNN Test-Time Speed整个比较来说，Faster R-CNN的提速是非常明显的！而基于VGG的Fast R-CNN也只需要2.3秒左右即可！2、三者架构对比——R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNR-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN算法的架构详解DL之FasterR-CNN：Faster R-....
DL之FasterR-CNN：Faster R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
Faster R-CNN算法的简介(论文介绍) Faster R-CNN，顾名思义，相对R-CNN有非常大的提高！Abstract State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesiz....
ML之GB：GB算法相关论文、相关思路、关键步骤、代码实现、配图集合、案例应用之详细攻略（二）
GB案例应用1、GB用于回归sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 类的构造函数函数API官方解释：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor.html#sklearn.ensemble.GradientBoo....
ML之GB：GB算法相关论文、相关思路、关键步骤、代码实现、配图集合、案例应用之详细攻略（一）
GB算法相关文献、论文后期更新……GB算法关键步骤后期更新……1、算法流程GB算法代码实现1、Scikit-learn中的 GBMsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, &n...
ML之RF：利用Js语言设计随机森林算法【DT之CART算法(gain index)】&并应用随机森林算法
输出结果设计思路代码实现(部分代码)var doTest = function() { option = {}; option.treeNumber = 100; option.bagNumber = g.samples.length.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
