「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们早上好哇，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 梦依丹出品 | CSDN（ID：CSDNnews）一分
作者/文龙伴随着人工智能的飞速发展，以神经网络为代表的深度学习宛如饥饿的猛兽，无论你喂多少的数据给它，它都不嫌多。但在现实中，有很多数据存在着丢失、不完整。再者，虽然神经网络可以实现很高的精度，但是它
水木番 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI使用机器学习时，你是不是经常因为有太多无关特征而导致模型效果不佳而烦恼？而其实，降维就是机器学习中能够解决这种问题的一种好方法。知名科技博主Be
作者 | Ben Dickson策划 | 刘燕过去的几年中，Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python，要么再带上 R
机器之心报道编辑：杜伟一直以来，对机器学习（ML）社区的吐槽没有断过。但总是提出的问题多，解决方案却很少。所以，如何改造并建立一个相对健康的 ML 社区仍将是一个长期存在的问题。机器学习（ML）在不断
来源：王宏琳科学网博客如今，当有人提到人工智能引起社会变革潜力时，他们很可能是在谈论机器学习中的人工神经网络。当一篇文章谈人工神经网络突破性进展时，作者很可能指的是深度学习。人工神经网络是一种非线性统
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，
大数据文摘授权转载自AI科技评论编译 | 青暮、陈大鑫 关于如何攻读机器学习博士学位，这个嘛，主要是不要重蹈我的覆辙，哈哈。你已经开始了博士的学习课程，恭喜恭喜。在这篇文章里，我们将讨论在攻读博士学位
来源：IEEE Spectrum作者：Kathy Pretz编译：机器之心编辑：小舟、张倩「人工智能系统还远远不够先进，无法在涉及推理、运用现实世界知识和社交互动等许多任务中替代人类。」机器学习先驱迈
机器之心报道编辑：陈萍、蛋酱机器学习内卷了吗？「没有博士学位，在机器学习领域就业会变得越来越难吗？」最近，一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。对于单个研究者、从业者来说，毫无疑问，机器学习领域确实
