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机器学习性能改善备忘单：32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门
机器学习最有价值(实际应用最广)的部分是预测性建模。也就是在历史数据上进行训练，在新数据上做出预测。 而预测性建模的首要问题是：如何才能得到更好的结果？这个备忘单基于本人多年的实践，以及我对顶级机器学习专家和大赛优胜者的研究。有了这份指南，你不但不会再掉进坑里，而且会提升性能，甚至在你自己的一些预测难题中取得世界领先
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机器真的已经战胜人类医生了吗？医学AI标题党文章中的三大陷阱
序关于“机器人战胜人类医生”的文章铺天盖地，正高居各类科技网站首页。例如《通过辐射变化，计算机程序的脑肿瘤辨识能力战胜医生（神经科学新闻，2016）》,《在肺癌的类别和严重程度预测方面，计算机击败了病理学家（斯坦福医学新闻中心，2016），《人工智能阅读乳腺影像的精确度达到了99%（Futurism,2016）》，《
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斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时15-卷积神经网络详解（下）
编者按：本节课讲述了卷积神经网络方面涉及的一些内容。卷积网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现，其包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者
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斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时16-迁移学习之物体定位与检测（上）
◆ ◆ ◆视频概览在大数据文摘后台回复“斯坦福”，下载本期及过去五期课程完整版ppt。◆ ◆ ◆原版PPT（部分）大数据文摘后台回复“斯坦福”下载完整版PPT 来源：大数据文摘智造家
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视觉研究的前世今生（下）
大数据文摘基于大数据垂直领域50万粉丝的优势想要发起一次众包的行业调研。我们诚挚的邀请您用5分钟填写《大数据行业从业者调研报告》共同促成整个大数据行业的一次调研 本文作者王天珍（武汉理工大学）授权转载自人机与认知实验室 作者用一篇近三万字的长文，从古希腊开始，娓娓道来了人类在视觉研究上的前世今生。鉴于一条图文可以推
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视觉研究的前世今生（上）
大数据文摘基于大数据垂直领域50万粉丝的优势想要发起一次众包的行业调研。我们诚挚的邀请您用5分钟填写《大数据行业从业者调研报告》共同促成整个大数据行业的一次调研序▼视觉是人类最重要的知觉，没有视觉人类很难定位，识别物体，了解坏境，得以生存发展。20世纪两次世界大战，使得西方各国，不论是为了飞机安全着陆，还是导弹精确制
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PCB设计：如何减少错误并提高效率
设计电路板设计是一项关键而又耗时的任务，出现任何问题都需要工程师逐个网络逐个元件地检查整个设计。可以说电路板设计要求的细心程度不亚于芯片设计。典型的电路板设计流程由以下步骤组成：前面三个步骤花的时间最多，因为原理图检查是一个手工过程。想像一个具有1000条甚至更多连线的SoC电路板。人工检查每一根连线是冗长乏味的一项