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集智专栏 - 数据科学

Cogito, ergo sum

Python是一款用途广泛的编程语言,配合第三方扩展库(Mumpy, Scipy, Matplotlib)使用,就可以成为科学计算的利器。 本文是斯坦福大学CS228——概率图模型(Probabilistic Graphical Models)的前置Python教程,也是技术图书《深度学习与图像处理》(胡博强 杨培文著)的指定前置阅读材料。

在大数据时代,信息的获取成本越来越低,但不仅对普通人,对不怀好意者也是如此。有的黑客已经应用机器学习、深度学习理念和技术,制造更强大的网络攻击。为了应对黑客们的惦记,网络安全人员也要以子之矛攻子之盾,把AI用在安全防护上。本文介绍了基于TensorFlow+Keras构建的恶意请求的简单实例。

“抠图”是PS中最常用的技巧,但也颇费工夫。除了静态的图片,目前很多影视剧中也应用了抠图技术配合出演。需求如此之大,当然会有人想到用AI来自动化、批量化,深度学习正是最流行的解决方案,本文介绍了利用深度神经网络进行程序化抠像的知识和应用案例。

在本系列的前集(Part4)中,我们的主人公——数据科学家费尔南多,首先建立了线性回归模型。但是准确度却远远不够,因为车辆的价格不是单一因素所能决定的。那么,如何才能获得从数据中获得更加科学的预测?就需要今天我们所讲的话题:多元回归了。