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经典机器学习系列(十三)【结构化学习】（二）

此时问题又转变成了：上述问题就跟SVM一样，转换成了一个凸二次规划问题。现在的问题就是约束(constraints)太多了，在这么多约束的情况下如何来做呢？Cutting Plane Algorithm 虽然参数空间中有很多约束(constraints)，但是大部分的约束对我们找的结果是没有...

经典机器学习系列(十三)【结构化学习】（一）

机器学习中大部分问题考虑的输入都是一个向量，输出是另外一个向量。而现实生活中的问题往往比这复杂地多，输出可能是一个sequence，list，tree或者bounding box。如何处理这种结构化的数据呢？而这种结构化的数据在现实生活中又比比皆是。想语音辨识(Speech recognition，...

机器学习将非结构化二级存储数据变为可全局访问的数据

Cohesity的Helios可以将大量的二级存储从被浪费的资产转换成能够创造竞争优势的数据资产。查尔斯•达尔文曾说:“能够活下来的物种，通常既非最强的物种，亦非最聪明的物种，而往往是最能适应改变的物种。”把这个公理用来形容当下的商业世界是再贴切不过的了。能否适应市场趋势一直是决定企业最终能成为市场...

中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用 1.4 为什么要重视非结构化数据

1.4 为什么要重视非结构化数据接下来我想简单地介绍一下大家可能听过的一些内容，如果大家不熟悉我想再说明一下为什么非结构化的数据能够扮演如此重要的角色。在商业分析的领域中，人们希望能够借助时间序列、回归等听起来很酷炫的机器学习办法来分析问题，这可能是一些销售噱头，但是这个不重要。我想说的是，为什...

中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用 1.3 结构化的知识

1.3 结构化的知识我想说明一下图中的“小泡”，也就是开放数据连接“小泡”。我不知道你们有多少人从事这个领域，我之后可能会介绍。外部有很多东西，公司内部也有一些其他的东西，我们都知道公共知识有很大的增长，我们利用它可以做很多事情。如果说我们把整个维基百科中的东西都印刷出来，就像印刷出版《百科全书》...

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更新时间 2023-08-15 14:09:02

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