此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，主要体现机器学习方法和逻辑关系，理清机器
2018-12-17 15:10
Static vs. Non-static Representations: 在大部分的语料上，CNN-non-static都优于CNN-static，一个解释：预训练词向量可能认为‘good’和‘bad’类似（可能它们有许多类似的上下文），但是对于情感分析任务，good和bad应该要有明显的区分，如果使用CNN-static就无法做调整了；
2018-07-17 17:03
疾病风险预测核心解决的问题是预测个体在未来一段时间内患某种疾病（或发生某种事件）的风险概率。疾病预测会根据某个人群定义，例如全人群、房颤人群、心梗住院人群等，针对某个预测目标，例如脑卒中、心衰、死亡等，设定特定的时间窗口，包括做出预测的时间点，和将要预测的时间窗，预测目标的发生概率。
2018-05-07 09:36
近年来，通信信息诈骗造成的损失逐年递增，且诈骗形式和剧本层出不穷。通信信息诈骗已形成了一条非常完整的犯罪产业链。根据有关机构测算，通信信息诈骗从业者达上百万人，年产业规模已经高达千亿元。目前通信信息诈骗案例集中呈现出了一些新的特征。
2020-08-17 10:40
“情感在我们的生活中扮演着重要的角色，定义着我们的经历，塑造着我们看待世界和与他人互动的方式，”作者在论文中写道。“由于感知情感在日常生活中的重要性，自动情感识别在许多领域都是一个关键问题，比如游戏和娱乐、安全和执法、购物、人机交互等。”
2019-07-07 07:46
你可能会考虑为什么我们要使用LSTM-CNN模型而不是基本的机器学习方法？ 机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端
2022-08-01 10:46
接触机器学习有一年了，是从上张敏老师的课开始的。后来师兄推荐了一本《统计学习理论的本质》，还记得第一印象觉得“统计”二字很奇怪。之后就渐渐习以为常了，接触到的机器
2018-07-07 09:40
。当数据量有限的时候，选用统计方法比选用机器学习方法往往更加切实有效。比如大部分的医疗临床案列样本量都较小，这个时候选用数据科学来直接分析十分有效。
2018-07-03 14:51
所有的服务都广泛应用机器学习，其中计算机视觉只占资源需求的一小部分。此外，Facebook 依赖多种机器学习方法，包括但不限于神经网络。硬件方面，用CPU 做推理，CP
2017-12-31 00:38
在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法：监督学习(Supervised learning)、非监督
2018-05-07 09:09
