全部 人工智能学科动态 人工智能技术资讯 人工智能常见问题 技术问答

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    人工智能技术发展的五个主要分支

    通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别、机器人 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-05-07 |传智教育 |人工智能技术分支

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    人工智能的起源和人工智能发展历程

    测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。多次测试(一般为5min之内)，如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-05-07 |传智教育 |什么是人工智能,人工智能的应用

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    什么是线性回归?线性回归有什么特征？

    线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-05-04 |传智教育 |什么是线性回归

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    什么是聚类算法?【机器学习入门】

    聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-04-30 |传智教育 |什么是聚类算法

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    boosting集成原理：什么是boosting?

    什么是boosting?随着学习的积累从弱到强，简而言之：每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升。代表算法：Adaboost，GBDT，XGBoost。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-04-30 |传智教育 |boosting集成原理

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    什么是集成学习？集成学习算法简介？

    集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-04-30 |传智教育 |什么是集成学习

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    K-近邻算法(KNN)概念：什么是K-近邻算法?

    K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-04-28 |传智教育 |K-近邻算法(KNN)

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    《基于图卷积神经网络的3D多目标跟踪》论文解读

    多目标跟踪领域是当前目标跟踪领域的研究热点，在CVPR2020发表一篇题为《GNN3DMOT: Graph Neural Network for 3D Multi-Object Tracking with Multi-Feature Learning》论文，将卷积神经网络应用到最具有落地价值的3D多目标跟踪中，接下来我们对该论文进行解读。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2020-09-14 |传智播客 |图卷积神经网络,3D多目标跟踪

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