机器学习的算法

图像数据增强是一种在计算机视觉和深度学习领域中广泛使用的技术，它通过对原始图像进行变换操作来扩充训练数据集。这个过程可以增加数据的多样性，提高深度学习模型的泛化能力，并有效解决数据稀缺问题。据报道，微美全息正在研究用于图像数据增强的特征变换技术，在图像数据增强中，特征变换技术是一种常用的方法，通过对图像进行一系列的特征

随着 互联网 和信息技术的快速发展，数据的多样性和复杂性越来越高。多模态数据的兴起，图像、文本、音频等多模态数据也得到越来越广泛的应用，传统的单一视图算法难以充分利用多种数据源提供的信息，也难以有效地处理不同类型的数据。为了解决这些问题，微美全息（NASDAQ:WIMI)将机器学习算法运用到图

编译 | 黄楠编辑 | 陈彩娴最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算，他最终选择了神经网络，在很长的

字幕组双语原文： 机器学习最优算法：XGBoost 英语原文： XGBoost Algorithm: Long May She Reign! 翻译：雷锋字幕组（ yhfwww ） 仍然记得15年前参加工作的第一天，刚完成研究生学业的我，加入

本文作者通过Knn算法进行了一次用户判断预测的流程，文章为作者根据自身经验所做出的总结，希望通过此文能够加深你对Knn算法的认识。knn算法简介K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。knn的基本思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最

MIT 的机器学习算法认为社会隔离措施是有效的2020年04月18日 20时42分 大部分 Covid-19 预测是基于过去的疫情如 SARS 或 MERS 的数据。现在 MIT 的一群工程师开发了一个机器学习模型，使用 Covid-19 疫情数据和神经网络去判断隔离措施的有效

能自我演化的机器学习算法2020年04月15日 15时55分 研究人员创造了一种新软件，借用达尔文进化论“适者生存”等概念构建了人工智能程序，在没有人类输入的情况下，后者也能一代又一代地改进。这个程序在几天内重复了数十年来的人工智能研究，设计者认为，有一天它可能会带来人工智能的

大数据时代的隐私泄露如达摩克利斯之剑，高悬在每个网民头上，而关于如何保护数据隐私我们也走了很长的路。1977 年，统计学家 Tore Dalenius 给出关于数据隐私的严格定义：攻击者不能从隐私数据里获取任何在没有拿到数据之前他们所不知道的个人信息。 2006 年，计算机学者 Cynthia Dwork 证明

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按： 「水可载舟，亦可覆舟」，这句老话相信我们都很熟悉，套用到机器学习上，即是带给我们诸多便利的机器学习算法，一个不小心，将因为意想不到的理由带到我们「惊喜」。原作者对一篇论述此现象的论文进行了解读，雷锋网 AI 科技评论将之编译如下。 机器