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言简意赅了解十大常见AI算法

感知机 二分类 二分类的线性分类模型,也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略:极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法,有原始形式和对偶形式。 K近邻法 K-nearest neighbor, K-NN 多分类和回归 是一种分类和回归方法,有监督学习。在训练数据集中找到和新的输入实例最接近的K个实例,这k个实例的多数类别就是这个新实例的类别。 三要素:K的选择,距离度量,分类决策规则。 实现方法:kd树(二叉树)快速搜索K个最近邻的点。 K值选择:反映了对近似误差和估计误差的权衡。交叉验证选择最优的K值,K小,模型复杂,K大,模型简答。 朴素贝叶斯法 多分类 用于NLP 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。首先学习输入输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 后验概率最大等价于0-1损失函数的期望风险最小化。 是典型的生成学习方法,由训练数据求出联合概率分布,再求出条件概率分布(后...

同盾科技 & 智能语音 | 你不得不知道的战略布局

语音识别想必大家都很熟悉,但是声纹识别可能了解较少。其实语音识别和声纹识别同属于智能语音的范畴,但是两个有着本质的区别。前者主要考虑语言的内容,而后者则更注重声音特征。简单来讲,语音识别解决“说了什么”的问题,而声纹识别回答“说话人是谁” 的问题。随着智能语音技术的普及,越来越多的应用场景得到实现。 与此同时,新一代用户对于隐私、安全、便利等需求的日益提升,使得金融、互联网风险管理和反欺诈领域需要提供更加人性化、个性化和便捷化的服务。智能语音技术的不断突破为更多场景落地打开了新世界的大门,作为国内智能风控和分析决策服务提供商,同盾科技也已开启了人才发展战略。 数据竞赛——挖掘高质量数据人才 10月22日,由同盾科技主办、科赛网承办,得意音通协办的“同盾科技声纹识别建模大赛”,经过3个多月的激烈角逐,从全国各地的参赛队伍中脱颖而出的10强战队汇聚杭州,一决高下。浙江大学计算机学院院长庄越挺、清华大学信息技术研究院副院长郑方、西北工业大学计算机学院教授谢磊、麦子金服副总裁李晓忠博士等作为重量级嘉宾评委出席了本次决赛路演会,并对10强选手进行了颁奖仪式。 决赛路演嘉宾评委及选手合影 大赛嘉宾...

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