商圈搜索|帖子搜索|回复搜索
首页 > AI技术百科 > 搜索
444浏览
0点赞

Gaussian kernel function 高斯核函数

高斯核函数是一种常用的核函数，它可以将有限维数据映射到高维空间，高斯核函数定义如下：上述公式涉及到两个向量的欧式距离计算，而且，高斯核函数是两个向量欧式距离的单调函数。σ 是带宽，控制径向作用范围，换
385浏览
0点赞

贝叶斯概率（Bayesian Probability）

贝叶斯概率是由贝叶斯理论所提供的一种对概率的解释，它采用将概率定义为某人对一个命题信任的程度的概念。贝叶斯理论同时也建议贝叶斯定理可以用作根据新的信息导出或者更新现有的置信度的规则。
348浏览
0点赞

边缘化 Marginalization

边缘化是基于变量发现另一变量的方法，它通过对变量的可能值求和以判定另一个变量的边缘贡献，这个定义相对抽象
357浏览
0点赞

层次聚类 Hierarchical clustering

层次聚类是一类算法的总成，即通过从下往上不断合并或者从上往下不断分裂以形成嵌套的簇，这种层次的类通过「树状图」来表示，而 Agglomerative Clustering 算法便是其中之一。
310浏览
0点赞

博弈论 Game theory

博弈论又称对策论、赛局理论等，既是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。主要研究激励结构间的相互作用，其考虑游戏中个体的预测行为和实际行为，并研究相关优化策略。
308浏览
0点赞

超限学习机 Extreme Learning Machine

超限学习机是机器学习领域的一种神经网络模型，它可以被用于求解单隐层前馈神经网络。
352浏览
0点赞

错误率 Error rate

错误率是指在预测中，预测错误所占的比例
296浏览
1点赞

查准率 Precision

查准率是用于信息检索和统计分类的一个度量值，指提取的正确样本相对于提取数量的比值。相近的概念有召回率，其是指提取的样本数与总样本数量的比值。
344浏览
0点赞

池化 Pooling

池化即空间池化，是卷积神经网络中用于提取特征的一种方法，通过对不同特征进行聚合统计处理以获得相对更低的维度，同时避免出现过拟合现象。池化在降低各个特征图维度的同时保留大部分重要信息，目前主要有最大化、平均化、加和等方式。常见的池化操作最常见的池化操作
上一页   1   2   …   3   4   下一页
相关搜索
今日排行
本周排行
本月排行
免费注册体验
联系我们

未来已至-为AI数据而生


关注服务号


关注订阅号

AI数据集

AI科学社区

AI数据标注工具

关于我们