机器学习领域清华、北大和南大lamda实验室应如何选择 2024-05-09 203 清华大学、北京大学和南京大学Lambda实验室在机器学习领域均有显著的建树。在选择合作或者加入哪一个实验室时，主要应考虑实验室的研究方向、带头人的科研能力、团队的国际合作情况、以及自身职业规划。以实验 …
学习吴恩达的深度学习需要先学习他的机器学习课程吗 2024-05-09 56 不一定需要先学习吴恩达的机器学习课程，深度学习是机器学习的一个子集，而吴恩达的深度学习课程设计得相当自包含、易于理解，特别适合有一定数学和编程基础的学习者直接学习。从深度学习课程开始可以让你更快接触到 …
如何通过机器学习找出房间内满足照度的灯具安装位置 2024-05-09 61 通过机器学习找出房间内满足照度的灯具安装位置主要涉及到理解房间的几何结构、照度需求、不同类型的灯具的照射范围和强度、以及它们如何互相作用。机器学习模型可以通过分析大量的布光数据和房间布局，以智能地预测 …
毕业设计想做机器学习方面的，有什么比较好的课题吗 2024-05-09 63 毕业设计选择机器学习方向意味着你将步入一个快速发展、潜力无限的领域，对于课题的选择, 有几个方向值得考虑：图像识别、自然语言处理、预测模型构建、智能推荐系统。在这些方向中，自然语言处理无疑是一个十分热 …
对于机器学习新手来说，如何选择适合自己的编程语言 2024-05-09 68 对于机器学习新手来说，选择适合自己的编程语言关键在于考虑编程语言的流行度、社区支持、库和框架的可用性。首先，流行度决定了寻找解决方案和学习资源的容易程度。其次，一个活跃的社区意味着一旦遇到问题，你可以 …
澳国立大学新成立项目机器学习（mlcv）接受跨专业吗 2024-05-09 53 澳国立大学新成立的机器学习视觉计算（MLCV）项目确实接受跨专业申请者。该项目旨在培养具有强大机器学习和计算视觉技能的人才、解决现实世界问题的能力以及跨学科工作的灵活性。跨专业申请者必须展示他们对机器 …
机器学习中如何将位置信息非常自然地与状态进行融合 2024-05-09 73 机器学习中将位置信息与状态非常自然地融合，主要可以通过以下几个方法实现： 特征融合、经纬度嵌入、序列模型、注意力机制，以及图神经网络。其中，特征融合是一种常见的策略，通过将空间坐标转换为特征向量并与状 …
机器学习的入门难易度、就业、薪水以及发展前景如何 2024-05-09 65 机器学习的入门难度相对较高、要求具备扎实的数学基础和编程能力、就业市场竞争激烈但岗位需求增长迅速、薪水相对其他技术岗位较高、发展前景广阔并且持续热门。现在我们来详细探讨机器学习的入门难易度。机器学习是 …
机器学习中，只有一些正向样本，如何建立单分类模型 2024-05-09 95 在机器学习中，面对仅具有正向样本的情况，建立单分类模型的三个核心策略包括：使用单类支持向量机（One-Class SVM）、生成人工负样本以及利用异常检测算法。这些方法都是解决数据不平衡或缺失某一类数 …
新手一枚，大佬能解释下机器学习中什么是baseline吗 2024-05-09 95 在机器学习中，baseline是一个关键概念，它主要用作一个比较基准，帮助研究者或开发人员判断新模型的性能是否有实际的改进。构建一个baseline模型通常涉及使用简单和直观的方法，这些方法不需要花费 …
如何用机器学习、深度学习相关技术发气象方面的论文 2024-05-09 60 使用机器学习和深度学习技术发表气象学论文，关键在于理解和应用这些技术处理和解析气象数据的能力。机器学习和深度学习技术在气象领域被广泛应用，包括但不限于天气预报、气候变化模拟、灾害预警系统的建立、大气污 …
如何高效读懂机器学习相关paper并快速落地到应用上 2024-05-09 49 高效读懂机器学习相关的paper并快速将其落地到应用上，需要遵循几个关键步骤：彻底理解论文的核心贡献、跟踪和掌握相关的前沿技术、实践并反复试错、与社区保持紧密联系、持续学习和适应新知识。特别是，彻底理 …
