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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》(四)【图文】

可爱多又多发布于 2021-06-15 19:16
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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》(四) 导读：数据人生，还原人性底色，造就可信任2020年3月30日将数据作为生产要素，数据作为生产要素参与分配意义重大！“We can only see a short distance ahe..

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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》(二)【图文】

荼靡发布于 2021-06-15 19:16
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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》(二) 导读：区块链和人工智能融合的影响力：人工智能喜欢干净的大数据，区块链系统生成干净、清晰的“记录系统” 数据。使用区块链来追踪溯源和许可使用链..

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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》(三)【图文】

想和月亮私奔发布于 2021-06-15 19:16
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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》(三) 导读：金融领域应用价值：降低信用成本，推进协作创新目录 2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛》演讲嘉宾演讲内容 ..

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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛演讲集锦》以及《2020全球区块链创新50强》【图文】

今夜月影如卿发布于 2021-06-15 19:16
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BlockChain：2020年7月10日世界人工智能大会WAIC《链智未来赋能产业区块链主题论坛演讲集锦》以及《2020全球区块链创新50强》博主总结：2020年3月30日将数据作为生产要素，数据作为生产要素参与分配意义重大！以人工智能、大数据、物联网、区..

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【小白学AI】随机森林全解（从bagging到variance）【图文】

俗野. 发布于 2021-05-19 21:05
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为什么现在还要学习随机森林？随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及随机森林和bagging的方法是否有区别。随机森林(Random Forest)就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法。基本单..

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【小白学AI】XGBoost推导详解与牛顿法【图文】

海棠蚀发布于 2021-05-19 21:05
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文章来自微信公众号：【机器学习炼丹术】[TOC]1 作者前言在2020年还在整理XGB的算法，其实已经有点过时了。不过，主要是为了扩大知识面和应付面试嘛。现在的大数据竞赛，XGB基本上已经全面被LGB模型取代了，这里主要是学习一下Boost算法。之前已经..

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【小白学AI】八种应对样本不均衡的策略【图文】

夏末未央。发布于 2021-05-19 21:05
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文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】1 什么是非均衡2 8种解决办法2.1 重采样（四种方法）2.2 调整损失函数2.3 异常值检测框架2.4 二分类变成多分类2.5 EasyEnsemble

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【小白学AI】梯度消失（爆炸）及其解决方法【图文】

难寻梦中人发布于 2021-05-19 21:05
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文章来自【机器学习炼丹术】梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】.1 出现..

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【小白学AI】GBDT梯度提升详解【图文】

哈利路亚· 发布于 2021-05-19 21:05
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文章来自微信公众号：【机器学习炼丹术】文章目录：[TOC]0 前言先缕一缕几个关系：GBDT是gradient-boost decision treeGBDT的核心就是gradient boost，我们搞清楚什么是gradient boost就可以了GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost..

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【小白学AI】(反)卷积输出尺寸计算【图文】

じ☆ve萌爱灬发布于 2021-05-19 21:05
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文章目录：[TOC]1 给我背住【卷积计算公式】output=input+2∗padding−kernelstride+1output=\frac{input+2*padding-kernel}{stride}+1output=strideinput+2∗padding−kernel+1【反卷积计算公式】output=stride∗(input−1)+2∗padding−kernel+..

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