自适应学习

试题自动匹配知识点,并根据使用者的使用情况,为其推送相应的试题。 知识图谱 什么是知识图谱 知识图谱是一种结构化的语义网络,是用来表示实体与实体之间关联的结构化语义网络。 在使用知识图谱的时候,会用图的形式来描述知识工程中知识实体的关系。其中节点表示实体,边用来表示实体之间的关系。在这里引入三元

线性判别分析 Linear Discriminant Analysis,LDA

线性判别分类器由向量$w$和偏差项$b$构成。给定样例$x$,其按照如下规则预测获得类别标记$y$,即$y=sign(w^Tx+b)$后面统一使用小写表示列向量,转置表示行向量。分类过程分为如下两步: 首先,使用权重向量w将样本空间投影到直线上去 然后,寻找直线上一个点把正样本和负样本分开。 为了寻

机器学习---算法基础(六)线性回归与逻辑回归

@TOC 线性回归 对于分类的问题,数据是离散的。对于回归,目标值是连续的。线性回归其目的是为了寻找一定的趋势。 在一个n维的模型中。其模型可以使用 $$f(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b$$表示模型称为线性模型。w称为权重,b称为偏置项。 回归是一种迭代的算法,对于预测

Google 面馆营业啦!揭秘拉面背后的机器学习技术

代码不止,活力不止!谷歌面馆正式“营业” 想体验一把拉面大师的快感?现在前往 2020 Google 开发者大会官网马上创建自己的“代码拉面”! 来谷歌面馆体验虚拟拉面 劳逸结合身心更健康 连续六天的谷歌开发者大会不仅带来了满满的技术干货,更鼓励日夜与代码奋战的开发者们劳逸结合,在观看

Web ML+ WebAssembly 支持实现 Google Meet 背景模糊功能

文 / Google研究院软件工程师,Tingbo Hou & Tyler Mullen 译者 / Alpha 技术审校:斗鱼前端专家,王兴伟 原文 /https://ai.googleblog.com/202... 在人们的工作和生活中,视频会议变得越来越重要。我们可以通过增强隐私保护,或

得物技术谈谈机器学习在图形验证码识别上的应用

偶然看到小伙伴们的讨论:具体内容还不太了解,但似乎在说登录界面验证码的事儿。 验证码是测试过程中经常遇到的一个问题,于是不禁思考:如何在自动化测试的过程中对验证码进行高效的识别和处理,以此来提升测试效率? 首先,对于简单的拖放验证码(drag-and-drop),可以使用selenium的拖放函数

矩阵特征向量与特征值

最近学习LDA,需要计算特征值与特征向量,就重新学习了一波 特征值的计算使用Python比较简单,需要导入numpy的linalg计算。linalg是linear algebra的缩写吧。 先导入Numpy import numpy as np 随机生成一个矩阵A A = np.random.ran

Load more