浅谈“知识蒸馏”技术在机器学习领域的应用
什么是知识蒸馏技术?知识蒸馏技术首次出现是在Hinton几年前的一篇论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》。老大爷这么大岁数了还孜孜不倦的发明各种人工智能领域新名词,让我这种小白有很多可以去学习了解的内容,给个赞。那什么是知识蒸馏技术呢?知识...
MediaPipe: Google Research 开源的跨平台多媒体机器学习模型应用框架
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术本文转载自TensorFlow。CV君:今天跟大家分享一篇来自谷歌的文章,介绍了Google Research 开源的多媒体机器学习模型应用框架MediaPipe。推荐的原因虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌...
【六 (4)机器学习-回归任务-鲍鱼年龄预测xgboost、lightgbm实战】-一、xgboost简介
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升决策树的优化分布式梯度提升库。它是大规模并行boosting tree(提升树)的工具,它是用于解决许多数据科学问题(如分类,回归,排名等)的有效,便携和灵活的机器学习算法。 XGBoost通过并行化实现了更快的...
大创项目推荐 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python-2 深度学习-人脸识别过程
不同于机器学习模型的人脸识别,深度学习将人脸特征向量化,以及人脸向量分类结合到了一起,通过神经网络算法一步到位。 深度学习-人脸识别系统都包括: 人脸检测人脸对其人脸识别人脸检测 深度学习在图像分类中的巨大成功后很快被用于人脸检测的问题,起初解决该问题的思路大多是基于CNN网络的尺度不变性,对图片...
机器学习的特征选择方法
有时候特征太多了也是一个问题,容易过拟合。为了降低模型的复杂程度,降低过拟合的可能性,我们会减少需要的学习的特征。 特征选择法主要有三种,分别是过滤法,包裹法和嵌入法。 1.过滤法 这种方法主要是基于统计检验,根据特征之间的关系去掉具有线性相关的特征,还有根据特征和标签的关系,筛选关系大的特征。 这...
机器学习笔记(十四)概率图模型
14.概率图模型14.1隐马尔可夫模型1、概率模型机器学习是根据一些已观察到的证据(如训练样本)来对感兴趣的未知变量(如类别标记)进行估计和预测。概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算变量的概率分布在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为推...
机器学习之路四:CNN综述(Lenet,AlexNet,GoogleNet,VGG,ResNet,ResNeXt,DenseNet)
CNN的发展历史Lenet,1986年Alexnet,2012年GoogleNet,2014年VGG,2014年Deep Residual Learning,2015年ResNeXt, 2016年DenseNet,2017年 ImageNet历年冠军和相关CNN模型https://www.cnblo...
机器学习——支持向量机SVM之基本型
闲谈分类超平面1、分类超平面(齐次)方程: a) x为n+1维的向量, w为 的矩阵(分类平面的法向量) b) w的作用是通过与样本向量x点乘,将向量映射到1维空间中(即原空间与分类超平面垂直的数轴) c) 公式 在几何上表示样本映射到数轴上的值(分类超平面对应数轴原点) ...
[四]机器学习之支持向量机SVM
4.1 实验数据本数据集来源于UCI的Adult数据集,并对其进行处理得到的。数据集下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult。本实验使用LIBSVM包对该数据进行分类。原始数据集每条数据有14个特征,分别为age,workclass,fnlw...
Github上最受欢迎的7个开源AI机器学习框架
在过去的几年中,人工智能正在占领技术的许多领域。 来自不同背景的开发人员最终意识到了AI为他们带来的机遇,而不管他们的需求如何。在今天的文章中,我们列出了7种最佳的开源AI /机器学习系统和框架。1、TensorFlowTensorFlow可能是世界上最著名的机器学习开源框架。它由Google开发,...
简单说下什么是机器学习
概念机器学习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。机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学...
局部加权回归Loess对比MFCC三角滤波(吴恩达机器学习中说,Loess算法用到了aircraft的自动驾驶中)
局部加权回归(Loess):Loess的目标是最小化, 其中的作用是使预测点的临近点在最小化目标函数中贡献大:Loess更加注重临近点的精确拟合。这个算法中最神奇的就是这个w,局部相关性w很像高斯模板中心到边缘(3*sigma+1)/2的局部相关性,也就相关性关注(起作用),其他不关注(不起作用);...
Github 上有趣的项目,用机器学习训练 AI 下五子棋
谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 发布了一篇新论文,它讲述了团队如何利用 AlphaGo 的机器学习系统,构建了新的项目 AlphaZero。AlphaZero 使用了名为「强化学习」(reinforcement learning)的 AI 技术,它只使用了基本规则,没有人的经验,从零开始训练...
机器学习(十七)- SVMs - Large Margin Classification
Large Margin ClassificationOptimization Objective对于SVMs,我们从目标函数开始讲起,由于SVM的目标函数和逻辑回归的目标函数很相似,所以我们从逻辑回归的目标函数开始一点点给出区别。 第一,不再使用−log11+e−z−log11+e−z,而是将其...
吴恩达机器学习:week3
title: ‘吴恩达机器学习:week3’date: 2019-11-20 15:37:28mathjax: truecategories:机器学习tags:机器学习线性代数回顾(Linear Algebra Review)3.1 矩阵和向量参考视频: 3 - 1 - Matrices and V...
机器学习与数据挖掘学习笔记(4)异常分析
目录一、异常的定义二、异常挖掘三、异常检测的难点四、异常挖掘常用方法五、异常挖掘——分类六、异常挖掘——聚类七、异常挖掘——最近邻7.1基于距离7.2基于密度 一、异常的定义异常是在数据集中偏离大部分数据的样本,使人怀疑这些样本的偏离并非由随机因素产生,而是产生于完全不同的机制。异常数据在大多数领域...
吴恩达网易机器学习第6课:判别模型,生成模型以及朴素贝叶斯模型
本文结合网易云吴恩达机器学习公开课中文课件内容以及个人理解,对这一章节进行介绍。红色部分为关键部分或个人的一些理解。1. 生成模型与判别模型1.1 两种模型的区别我们首先假设x为特征,y为类别结果。那么分以下几种方式来理解生成模型与判别模型。(1)官方定义:判别模型是根据特征值来求结果的概率。形式化...
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理(四):拟牛顿法、BFGS、L_BFDS、DFP、共轭梯度法
拟牛顿法拟牛顿法可以克服牛顿法计算量大的缺点,不在计算目标函数的 Hesse 矩阵,而是构造一个近似 Hesse 矩阵的对称正定矩阵,根据近似矩阵来优化目标函数,不同的近似构造 Hesse 的方法决定了不同的拟牛顿法,构造 Hesse 矩阵是需要满足拟牛顿条件的,拟牛顿条件是这样求得的,首先将 f(...
为强化机器学习性能,ARM推出两款新GPU Mali-G52和Mali-G31
ARM于近期推出了两款图形处理器产品,分别为Mali-G52以及Mali-G31,主要应用于主流移动市场。由于移动端AI计算、图形处理需求的与日俱增,GPU之于手机SoC的作用日渐凸显,ARM全新的图形核心也呼之欲出。近日,据媒体报道,ARM于推出了两款图形处理器产品,分别为Mali-G52以及Ma...
机器学习的要素是什么?
我们在深入学习人工智能的时候会走进一个新世界,而这个新世界被称为机器学习。当然,机器学习也被称为人工智能的核心。正是由于这个原因,机器学习逐渐被大家所关注,那么大家知道不知道机器学习的要素是什么呢?下面我们就给大家介绍一下这个问题。首先,机器学习的三要素简单来说就是模型、策略和算法。那么具体是什么意...