朴素贝叶斯深度学习
社区干货
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
** 作为一类基础的贝叶斯机器学习模型,在工程与统计等领域的回归问题中有着广泛应用。传统的高斯过程回归模型需要大量有监督数据进行训练才可发挥好的效果,但在具体实践中,收集和标记数据是一项昂贵且费时的工程。... 用两个基础核函数深度网络来区别域内与域间的计算,每个基础核函数深度网络由线形层与乘积层交替组成,例如上述例子中包括三层线形层和两层乘积层;线形层的每个节点为上一层的输出的线形组合,乘积层的每个节点为上一...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 解决这个问题的思路也很朴素:拆成多个 KV 对。但如何拆呢?ByteGraph 的方式就是把所有出度和终点拆成多个 KV 对,所有 KV 对形成一棵逻辑上的分布式 B-Tree,之所以说“逻辑上的”,是因为树中的节点关系是靠 KV 中...
第一现场 | ClickHouse为啥在字节跳动能这么火?
> > > 从ClickHouse到ByteHouse,字节跳动在数年内构建了下一代云原生数仓。本文通过与ByteHouse团队深度对话,揭秘大数据计算引擎的进化之路。> > > > 
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朴素贝叶斯深度学习-优选内容
朴素贝叶斯深度学习-相关内容
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作... 深度强化网络、蒙特卡洛学习...## 如何理解深度学习常说的深度学习是一种使...
机器学习
1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成... 朴素贝叶斯分类器容易构建且适合大数据集,但是它的缺点是需要对先验分布作出假设。本算子支持二分类和多分类问题,支持分类和非负 连续特征,但类别特征需要提前做字符串索引处理。 支持向量机 一种统计学习分类模型...
机器学习
1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的... 朴素贝叶斯分类器容易构建且适合大数据集,但是它的缺点是需要对先验分布作出假设。本算子支持二分类和多分类问题,支持分类和非负 连续特征,但类别特征需要提前做字符串索引处理。 支持向量机 一种统计学习分类模型...
干货 | 如何打造企业专属A/B平台?火山引擎DataTester开放平台技术揭秘
可以嵌入到企业中与业务场景深度贴合;能增强企业的一部分核心功能和服务;能在每个企业最核心的场景上,去实现价值的最大化。 火山引擎A/B测试(DataTester)作为一个辅助用户增长的工具,在实际使用场景中,已... 开放平台最朴素的思路是做配置化,DataTester能够根据客户的需要,以自身已有的能力为基础,去做一些差异化的配置。比如说一些模块的显示/隐藏、默认选择项、文案等等的调整。  了解更多
ClickHouse 为啥在字节跳动能这么火?
字节跳动基于开源的 ClickHouse 做了大量二次开发和深度投入。这部分投入到今天也还在继续,使得字节跳动在 ClickHouse 的积累上相对领先业界,并最终沉淀出了去年在火山引擎平台正式发布的商业化产品 ByteHouse。... 一是对 OLAP 非常朴素又简单的要求:高可用和强性能。不论给 OLAP 加上多少复用、赋予多少身份,最核心且首要的诉求是能存储足够多的数据、足够稳定,并且可以非常快地查到数据。这是第一个要求——要好用,即满足海量...
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