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全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

    • 平衡二叉樹是什么？平衡二叉樹旋轉的4種情況

      二叉查找樹的作用是提高檢索數(shù)據(jù)的性能， 小的存左邊，大的存右邊，一樣的不存。但出現(xiàn)瘸子現(xiàn)象，導致查詢的性能與單鏈表一樣，拉低查詢速度。查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-10-23 |黑馬程序員 |二叉樹,紅黑樹,平衡二叉樹的作用

    • EM算法是什么？EM算法實現(xiàn)流程

      EM算法也稱期望最大化(Expectation-Maximum,簡稱EM)算法。 它是一個基礎算法，是很多機器學習領域算法的基礎，比如隱式馬爾科夫算法(HMM)等等。 EM算法是一種迭代優(yōu)化策略，由于它的計算方法中每一次迭代都分兩步， 其中一個為期望步(E步)， 另一個為極大步(M步)， 所以算法被稱為EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)。查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-09-22 |黑馬程序員 |EM算法實現(xiàn)流程,EM算法

    • 怎樣使用striplot()函數(shù)繪制類別散點圖？

      數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型有很多種，除了連續(xù)的特征變量之外，最常見的就是類別型的數(shù)據(jù)了，比如人的性別、學歷、愛好等，這些數(shù)據(jù)類型都不能用連續(xù)的變量來表示，而是用分類的數(shù)據(jù)來表示。 Seaborn針對分類數(shù)據(jù)提供了專門的可視化函數(shù)，這些函數(shù)大致可以分為如下三種:查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-08-29 |黑馬程序員 |類別散點圖,stripplot()函數(shù)語法格式

    • 怎樣理解算法的空間復雜度？

      空間復雜度是對一個算法在運行過程中所占存儲空間大小的度量，一般也作為問題規(guī)模n的函數(shù)，以數(shù)量級形式給出，格式如下所示：查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-07-26 |黑馬程序員 |空間復雜度格式,算法,算法原理

    • 什么是微調模型？微調模型實現(xiàn)熱狗識別

      如何在只有6萬張圖像的MNIST訓練數(shù)據(jù)集上訓練模型。學術界當下使用最廣泛的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集ImageNet，它有超過1,000萬的圖像和1,000類的物體。然而，我們平常接觸到數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常在這兩者之間。假設我們想從圖像中識別出不同種類的椅子，然后將購買鏈接推薦給用戶。一種可能的方法是先找出100種常見的椅子...查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-06-07 |黑馬程序員 |微調模型,微調原理,熱狗識別

    • 怎樣利用VGG實現(xiàn)手寫數(shù)字識別？

      VGG可以看成是加深版的AlexNet，整個網(wǎng)絡由卷積層和全連接層疊加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷積(3×3)，其網(wǎng)絡架構如下圖所示：查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-06-06 |黑馬程序員 |VGG網(wǎng)絡架構,VGG圖像分類
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