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  • necther

    发布于:1 天前

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    2018平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险中遇到的问题及解决方案
    1、数据需要清洗注意在读取csv格式文件之后需要对空值进行补全类似如下代码:2、特征工程此处选取以下几个指标作为分类和回归的特征3、深度模型失效通过日志发现正样本即Y>0的样本所占比例在14%左右,深度分类模型可能将所有的数据分为Y=0导致没有数据进行回归所以此处采用传统方法使用SVM方法和决策树进行分类进过测试发现SVM效果较好4、正样本过少考虑将回归模型改为广义线性回归放弃深度模型
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  • 双歧杆菌

    发布于:2 天前

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    老司机,了解一下
    直接运行,拿走不送import requests as req from bs4 import BeautifulSoup import lxml import re import os import aiohttp import asyncio u="D:/test"
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  • 猫耳2333

    发布于:2 天前

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    AI 一体机,满足新时代的新需求
    摘要: AI 变革带来哪些 IT 的新要求? 深度学习的突破和硬件的突飞猛进,使得人工智能“第n春”焕发蓬勃生机。这是历史上第一次,机器可以在如人脸识别等‘人类’工作上做得比我们人类更好。 人工神经网络有许多‘隐藏’或计算层,实现深度学习要对特定人工神经网络架构进行一系列的特定配置,可以提供数据让系统自我训练(training)或推断(inference),最终从输出神经元层读取数值结果
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  • kkings

    发布于:4 天前

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    如何用TensorFlow和Swift写个App识别霉霉?
    访问flyai.club,一键创建你的人工智能项目github | https://github.com/sararob/tswift-detection在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开
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  • necther

    发布于:5 天前

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    pytorch深度学习参加平安银行数据大赛,从驾驶行为预测驾驶风险
    比赛链接http://www.datafountain.cn/#/competitions/284/intro本赛题提供部分客户1分钟级驾驶行为数据及对应客户的赔付率作为训练集,包括经纬度定位及驾驶状态等(已脱敏),参赛队伍需要对其进行数据挖掘和必要的机器学习训练。另外,我们会提供同期其他部分客户的驾驶行为数据来做评测,检测您的算法是否能准确的识别出当时客户的驾驶风险。与以往比赛不同的是,由于数据
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  • 迪哥有点愁

    发布于:5 天前

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    唐宇迪-机器学习/深度学习 系列课程福利大发送!不单优惠 还送机器学习必备实战书籍!
    唐宇迪 深度学习与机器学习系列福利
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  • 猫耳2333

    发布于:8 天前

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    【F3简介】一张图看懂FPGA-F3实例
    摘要: 阿里云宣布全新一代FPGA云服务器F3正式上线,并且开通邀测!近期,阿里云宣布全新一代FPGA云服务器F3正式上线,并且开通邀测。实现云上 FPGA 加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩能力。为人工智能产业、图片视频转码、基因计算提供强有力的加速服务。在FPGA Shell架构上,F3不仅沿用了前代的技术,并且充分支持OpenCL,HLS以及RTL的开发流程,能够让多
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  • 我是吴文华

    发布于:8 天前

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    人工智能之机器学习与数据挖据之WEKA使用与实践
    本文尽量通过例子和直观描述,来说明人工智能中机器学习和数据挖据的主要概念,分类,和使用方法,并通过例子描述如何使用它来促进公司业务发展。虽然标题偏技术,但内容涵盖面较广,涉及业务,产品,技术等多方面。主要目的是说清楚公司如何使用数据挖据为业务提速,所以推荐的阅读对象,是公司中高级运营管理人员,创始人。但并不一定合适人工智能,数据挖据的技术专家。
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  • janwool

    发布于:9 天前

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    Javascript实现BP神经网络
    BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络误差反向传播神经网络:置各权和阈值的初始化给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p)和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p)信息前向传递:计算网络各层的输出4.误差反向传播5.修改权和阈值6.重复2~5步,直至P个样本都训练一边7.判断是否满足精度要求。若满足,则停止训练,否则重复第2步。
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  • 猫耳2333

    发布于:9 天前

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    【F3使用场景】F3经典使用场景
    摘要: 概括F3经典使用场景1. 人工智能深度学习客户,推理应用最近两年,人工智能在全球掀起了巨大的应用热潮,除了互联网巨头,如Google,Facebook,Alibaba之外,涌现出众多的Start up公司,也都逐渐成为行业翘楚。在人工智能技术方案选择上,GPU无疑是现阶段的首选,这其中的主要原因,一方面,GPU完善的生态,高并行度的计算力,很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线
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