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苏州城市数大脑实践之一:交通事故预测模型,早高峰预测准确率达到34%

以下为精彩视频内容整理: 城市大脑的起点,就是对数据的认知,数据是城市大脑的核心。苏州城市大脑项目的探索与实践,给城市大脑赋予了新内容和新含义。在苏州,我们按照系统性的思维,把城市大脑定位成苏州整个城市的信息化体系框架下,以重点领域的突破,整体推进城市大数据的“创新工程”。 一、数据驱动 城市大脑为什么会落地在苏州呢? 近年来,城市人口对于互联网、甚至互联网+的新型产业运用的越来越多,产生的数据也越来越多。数据的作用在日趋显现,它正在推进苏州的信息化进入到一个新的发展阶段——在原有的业务驱动的模式下,加载了数据服务功能,形成了以业务和数据双轮驱动的一种信息化发展模式。在苏州,城市大脑是一项前瞻性的决策,把苏州现有的信息化基础,和当前世界最前沿的技术应用结合起来,让数据帮助城市来做思考和决策。 城市大脑是一项创新工程,它的一个重要特点是滚动

一份不可多得的深度学习技巧指南

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/221611 常言道,师傅领进门,修行靠个人,相信很多人或多或少是在别人的建议或带领下步入深度学习这个大坑,然后师傅说深度学习是个玄学,后面就靠个人修行,瞬间就懵了对不对?可能后面经过自己不断实验积累相关经验,会有一些自己的学习心得。本文可谓是深度学习中的一份秘籍,帮助你少走一些弯路。在本文中,列举了一些常用的机器学习的训练技巧,目的是对这些技巧进行简单的介绍并说明它们的工作原理。另外一些建议是斯坦福的CS231n课程及之前总结的网络结构。 本文的目录如下: 数据预处理 初始化 训练 正则化 网络结构 自然语言处理 增强学习 网络压缩 数据预处理 (本部分原作者没有写,以个人的理解及相关补充这部分内容) What:输入神经网络数据的好坏直接关系着网络训练结果,一般需要对数据进行预处理,常用的数据预处理方式有: 去均值:每个原始数据减去全部数据的均值,即把输入数据各个维度的数据都中心化到0; 归一化:一种方式是使用去均值后的数据除以标准差,另外一种方式是全部数据都除以数据绝对值的最大值; PCA/白化:这是另外一种形...

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