机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

ANN和BNN的区别

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ANN和BNN的区别 建立类似大脑的东西是什么样子的?这些东西是如何工作的,或者它们是做什么的?下面来看看节点如何与神经元沟通,以及人工和生物神经网络之间有哪些区别。 人工神经网络 人工神经网络(ANN)是一种基于Feed-Forward策...

lookker和Tableau的区别

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lookker和Tableau的区别 Looker Looker是一个有效的数据发现平台,可以帮助大型和小型企业从他们的数据中收集价值,并帮助组织通过实时获取数据做出更高的商业企业选择。无论规模大小,信息都可以在Looker的百分之百数据库...

机器学习和预测模型的区别

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机器学习和预测模型的区别 机器学习 机器学习是计算机科学的一个分支,除了需要明确的编程外,还利用认知掌握的策略对其结构进行编程。换句话说,这些机器被正确地识别出来,随着经验的积累而发展得更好。 预测模型 预测模型是一种数学方法,利用统计数据...

机器学习和统计学的区别

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机器学习和统计学的区别 机器学习 机器学习是对人工智能(AI)的使用,它使框架有能力自然地吸收和改进,而不需要明确地修改。机器学习的核心是推进能够获取信息并利用信息进行自我学习的PC程序。 学习的方式从感知或信息开始,例如,模型、直接洞察力...

机器学习和预测分析的区别

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机器学习和预测分析的区别 机器学习 机器学习是人工智能的学科,它利用统计学、计算机科学的基础知识和算术,为算法构建良好的判断,以操作预测和分类等项目。 预测性分析 预测性分析需要对来自当前记录单元的统计数据进行某些操作,目的是找出一些新的特...

PyTorch和TensorFlow的区别

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PyTorch和TensorFlow的区别 有各种深度学习库,但最著名的两个库是PyTorch和Tensorflow。虽然这两个库都是开源库,但有时却很难搞清楚这两个库的区别。它们在商业代码和学术研究中被广泛使用。 PyTorch PyTo...

人类专家和专家系统的区别|极客教程

人类专家和专家系统的区别

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人类专家和专家系统的区别 1. 专家系统: 专家系统的另一个名字是基于知识的系统。它们被用于解决现实世界的问题,如专家质量咨询、诊断和建议。基本上,它是一种计算机程序,用于模拟人类或组织的判断和行为,这些人拥有特定领域的专家知识和经...

描述性统计和推断统计的区别|极客教程

描述性统计和推断统计的区别

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描述性统计和推断统计的区别 统计学 是数学的一个分支,处理大量数字数据的收集、分析、解释和表述。它基本上是一个定量数据的收集。 统计学的类型: 理论统计 应用统计学 1. 描述性统计: 描述性统计是对数据分析的一个术语,有助于以有意...

数据科学家和软件工程师的区别

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数据科学家和软件工程师的区别 数据科学家 数据科学家是一个专业的分析数据专家,他有解决复杂问题的技术能力,并且还能找到发现真正需要解决的问题的方法。他们负责收集数据,检查数据,并为大量的数据提供解释,以发现独特的方法来协助和改善业务,从而获...

BigDL和Caffe的区别

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BigDL和Caffe的区别 1. BigDL BigDL是Apache Spark的一个分布式深度学习库框架。在这里,用户可以把他的深度学习应用写成标准的Spark程序。为了使构建Spark和BigDL应用程序变得容易,为端到端分...

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