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机器学习

机器学习新隐写术：伪装训练集，隐藏任务意图: 将信息隐藏在显而易见的地方，使其存在不被怀疑，这就是隐写术。隐写术并不新鲜。早在公元前5世纪，信使们就会剃光头发，并在头上写下信息。等到他们重新长出头发，就能隐藏信息。只有预定的收信人知道要剃光信使的 ...

伯克利研究人员“教会”显微镜如何更好的成像: 计算成像系统架起了硬件和图像重建间的桥梁，让很多复杂的光学成像系统包括断层扫描、超分辨和相位成像等，都在计算成像的助力下得以通过对商业显微镜和计算重建的简单改造而实现。传统的方法要求用大量的测量来保证 ...

基于机器学习预测Airbnb的城市旅行成本: 不知道你是否会为钱而烦恼，但对于作为学生的我来说，预算一直是阻碍我出行的一个顾虑。我已经使用Airbnb很长一段时间了，这个产品已经成为我的旅行伙伴，相比酒店或者其他的商业产品，我喜爱这个产品的原因在于我可 ...

永远的金大侠-人工智能的江湖: 金庸先生已离我们远去，笔者当天在朋友圈看到这一消息时心情非常沉痛。作为在小学时就开始读金庸小说的80后，先生给我们的，不仅仅是一个个鲜活的人物，跌宕起伏的故事情节，正义与侠义，而是一个时代的印记。总想着 ...

为了这个羞羞的机器学习项目，我差点成为“鉴黄师”: 在这个机器学习项目中，研究者研究包括108小时的色情视频的训练数据，并基于这些数据建立了一个模型（当然这也就意味着，研究者需要对这108个小时的视频进行详细标注）。之后，模型对视频中的口情色内容分成了十六种 ...

8月份最热门的机器学习开源项目TOP5: 当我去年初开始使用 GitHub 时，从未想过它会对我有多大用处。最初我只使用它来上传我自己的代码，本以为这就是 GitHub 最大的用处了。但是当我加入 Analytics Vidhya 并且扩大研究范围时，真正地为这个平台的强大而 ...

加州全美首个废除保释金制度，用算法评估取代: 从2019年10月开始，加州将取消保释金制度，在加州被控犯罪的人将使用一种算法进行打分评估，而不再使用巨额保释金作为自由的抵押品。然后，县官员将根据算法的打分决定被告是应该释放，还是应该关进监狱。上周，加州 ...

Yoshua Bengio：在蒙特利尔，我如何让机器学习“平地起高楼”: Yoshua Bengio，听到这个名字，相信不少人心中会升起一股钦佩。Hinton、Bengio、LeCun，曾经的加拿大学术界“三剑客”，也是公认的北美地区深度学习“三巨头”。如今他们一个去了Google，一个去了Facebook，连曾经梦 ...

机器学习如何提高搜索新粒子的能力: 在大型强子对撞机中，每秒会有十亿对质子撞击。有时，机器会干扰现实状况，在碰撞中产生一些前所未有的东西。由于这些事件本身是意外出现的，物理学家们并不清楚自己要寻找什么。从数十亿次碰撞的数据里，筛选出方便 ...

使用机器学习投篮，轻松搞定篮筐投球！: 在这款游戏中，玩家的主要目标就是将球投入篮筐中。乍一听，这不难做到，但当您热血沸腾、心跳加速，旁边又有观众在热情欢呼时，投中的难度就会加大。我现在谈的是经典美式篮球比赛吗？不，没这回事。我所讲的是 Mid ...

Spark团队开源新项目MLflow发布0.2版本，内置TensorFlow集成: MLflow 让开发者可以基于任意机器学习库进行模型训练，只要可以将它们包装在 Python 函数中，但对于常用的库，MLflow 团队希望能够提供内置的支持。该版本增加了 mlflow.tensorflow 包，借助这个包，开发者可以轻松 ...

机器学习 —— 浅谈贝叶斯和MCMC: 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程， ...

揭秘：机器究竟是怎么学习的？: 从算法的角度看，机器学习有很多种算法，例如回归算法、基于实例的算法、正则化算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚合算法、关联规则学习算法和人工神经网络算法。很多算法可以应用于不同的具体问题；很多具体的问题也 ...

原创翻译 | 使用MLBox的自动机器学习教程: 目录 MLBox 是什么? MLBox 与其他机器学习框架的对比安装 MLBox MLBox 的布局/流水线使用 MLBox 构建一个机器学习回归器对 Drift （漂移）的基本理解对 Entity Embedding （嵌入式实体）的基本理解 MLBox 的优势 ...

原创翻译 | 用LIME来解释复杂的机器学习模型: 机器学习模型做出的分类决策通常很难--如果不是不可能--我们的大脑就很难理解。一些最精确的分类器（如神经网络）的复杂性使它们表现得如此出色—往往比人类获得更好的结果。但这也使得它们本身很难解释，特别是对非 ...

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