机器学习的应用
机器学习是人们曾经遇到过的最令人兴奋的技术之一。从名称可以明显看出，它为计算机提供了与人类更相似的能力：学习能力。如今，机器学习正在被积极使用，也许在比人们期望的更多的地方。我们可能甚至不知道就使用学习算法数十次。机器学习的应用包括：Web搜索引擎： Google，Bing等搜索引擎之所以如此出色的原因之一是因为该系统已通过复杂的学习算法学习了如何对页面进行排名。照片标记应用程序：无论是Faceb
用于机器学习的Azure虚拟机
某些机器学习和深度学习算法可能需要很高的计算能力，而本地机器或便携式计算机可能不支持这些能力。在这种情况下，在云平台上创建虚拟机可以为您提供预期的计算能力。我们可以拥有一个具有高RAM，高存储容量，最新图形的系统，从而可以加快训练阶段，并且可以在更短的时间内对模型进行试验。在本文中，我们将学习在Microsoft Azure上创建虚拟机。Microsoft Azure为新用户提供了免费试用版。要免
人工智能vs机器学习vs深度学习
人们对机器学习，深度学习和人工智能（AI）一词有很多误解，大多数人在听到AI一词时都认为所有这些都是相同的，他们直接将其与机器学习相关，反之亦然，是的，这些东西是相互关联的，但并不相同。让我们看看如何。机器学习：在谈论机器学习之前，让我们先谈谈另一个称为数据挖掘的概念。数据挖掘是一种检查大型现有数据库并从该数据库中提取新信息的技术，这很容易理解，对，机器学习也是如此，事实上，机器学习是一种数据挖掘
为什么Python是最适合机器学习的编程
机器学习是现代最热门的趋势。据《福布斯》报道，机器学习专利在2013年至2017年期间以34％的速度增长，并且未来只会增加。和Python的是用于多的研究和开发的主要编程语言的机器学习。如此之多，以至于Github认为Python是机器学习的顶级编程语言。但是，尽管显然Python是最受欢迎的，但本文着重探讨了一个重要的问题：“为什么Python是最适合机器学习的编程语言？”为什么使用Python
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