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<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>的明天——迁移<font color="red">学习</font>

机器学习的明天——迁移学习

而背后,从机器学习的角度,充分证明了深度强化学习和大数据的重要意义。DeepMind就是将深度学习应用到强化学习的范例,DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上,使强化学习能够应付大数据,因此可以在围棋上把人类完全击倒,它做到这样是通过完全的自学习、自优化,然后一直迭代

CSDN - 机器学习,迁移学习 - 2018-02-05

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的

MedSci原创 - 机器学习,算法 - 2017-03-13

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>:从多元拟合,神经网络到深度<font color="red">学习</font>

机器学习:从多元拟合,神经网络到深度学习

机器学习,或者更大的一个概念,数据科学这个领域中,同样是学了忘忘了学。不可否认,数学是机器学习的一个基石,但是也是无数人,包括笔者学习机器学习的一个高的门槛,毕竟数学差。而在这篇文章中,原作者并没有讲很多的数学方面的东西,而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习

36大数据 - 机器学习,概念 - 2016-07-12

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>和统计模型的差异

机器学习和统计模型的差异

在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。在这篇文章中,我将尽最大的努力来展示机器学习和统计模型的区别,同时也欢迎业界有经验的朋友对本文进行补充。 在我开始之前,让我们

数据工匠 - 机器学习,统计模型 - 2015-11-30

JPD : <font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>,辅助帕金森疾病预测

JPD : 机器学习,辅助帕金森疾病预测

机器学习可以通过问卷调查和简单的非侵入性测试来识别可能在前驱期发展为PD的人

MedSci原创 - 帕金森病 - 2021-10-19

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型 - medscizl - 2017-05-29

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>:生成COVID-19抗体序列

机器学习:生成COVID-19抗体序列

Lawrence Livermore国家实验室(LLNL)的研究人员通过机器学习已经确定了一套初始的治疗性抗体序列,旨在结合和中和引起COVID-19的病毒(SARS-CoV-2)。

MedSci原创 - 机器学习,Covid-19 - 2020-05-02

Google如何用<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>帮助药物研发?

Google如何用机器学习帮助药物研发?

从在搜索中回答与健康相关的问题,到给开发者提供健身数据平台,Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作,Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。该文章描述了如何用不同来源的数据,更好地确定哪种化合物将作为“治疗多种顽疾的有效药物”。 文章本身并没有显示任

雷锋网 - 药物研发,Google - 2015-03-05

临床研究中<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>分析报告的建议

临床研究中机器学习分析报告的建议

鉴于复杂临床数据集的可用性不断增加,机器学习 (ML) 在临床研究中的使用正在稳步增长。 机器学习在预测性能和识别具有特定生理学和预后的患者的未发现亚群方面具有重要优势。 尽管很受欢迎,但许多临床医生

Circ Cardiovasc Qual Outcomes . 2020 Oct;13(10):e006556. - 机器学习 - 2023-10-13

CELL:<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>揭示抗生素作用机制

CELL:机器学习揭示抗生素作用机制

最近,研究人员开发了一个集成的“白盒子”生化筛选,网络建模和机器学习方法,以揭示因果机制,并应用这种方法来理解抗生素的功效。

MedSci原创 - 机器学习,抗生素 - 2019-05-20

预测建模、监督<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>和模式分类概览

预测建模、监督机器学习和模式分类概览

本文全面地介绍了机器学习里的监督学习的主要概念,并对监督学习的典型工作流程进行了详细的解析,具有很好的实践指导意义。模式分类(pattern classification)和机器学习(machine learning)是非常热的话题,几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用:例如邮局中的光学字符识别(OCR),电子邮件过滤

csdn - 建模,机器学习 - 2015-11-30

详解:如何用Python实现<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法(1)

详解:如何用Python实现机器学习算法(1)

Python是实现机器学习的最主要语言,下面详细介绍各类相关算法。

AI科技大本营 - 机器学习,Python - 2017-12-25

详解:如何用Python实现<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法(5)

详解:如何用Python实现机器学习算法(5)

六、PCA主成分分析(降维) 全部代码 1、用处 数据压缩(Data Compression),使程序运行更快 可视化数据,例如3D-->2D等 ...... 2、2D-->1D,nD-->kD 如下图所示,所有数据点可以投影到一条直线,是投影距离的平方和(投影误差)最小  注意数据需要归一

MedSci原创 - 机器学习,Python - 2017-12-25

大牛笔记:机器学习算法概览

机器学习(Machine Learning, ML)是什么,作为一个MLer,经常难以向大家解释何为ML。久而久之,发现要理解或解释机器学习是什么,可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说。十个机器学习问题样例想入门机器学习的同学,经常会去看一些入门书,比如《集体智慧编程》、《机器学习实战》、《数据挖掘》、《推荐系统

CSDN - 机器学习 - 2016-03-10

机器学习的新玩法:可做医疗监控

也许现在多数人们还认为“机器学习”(Machine Learning)是一个相当前沿的概念,但事实上,你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的,Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。对于很多互联网用户来说,电子邮件和搜索引擎几乎是每天都在使用的产品,但除了这些以外,一些新的机器学习应用已经开始涌现,福布斯就列举了如下六

生物探索 - 机器,医疗监控 - 2014-01-17

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