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本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，带您一文搞懂回归和分类 Regression And Classification 。回归和分类一、回归和分类的本质回归和分类是机器学习中两种基本的预测问题。它们的本质区别在于输出的类型：回归问题的输出是连续的数值，分类问题的输出是有限的、离散的类别标签。回归（Regression）的本质：回归的本质是寻找自变量和因变量之间的关系，以便能够预测新的、未知的数据点的输出值。例如，根据房屋的面积、位置等特征预测其价格。回
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回归和分类 机械学习 AI
2月19日，国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。会议认为，加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求。中央企业要主动拥抱人工智能带来的深刻变革，把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，不断强化创新策略、应用示范和人才聚集，着力打造人工智能产业集群，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。会议强调，中央企业要把发展人工智
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国资委 AI 人工智能
随机森林简介随机森林是一种 基于决策树的集成学习算法，以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解，得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成：随机森林由许多决策树组成，每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统：在随机森林中，每个决策树都会对输入的数据进行预测，并产生一个结果。当所有决策树都完成预测后，随机森林会通过投票系统来综合各个决策树的预测选出最优结果。多样化学习：为了避免过于相似，随机森林里每棵树看到的都是数据的一个略有不同的子集，所以每棵树都提供了略微不同的视角或观点。这种多
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随机森林 机械学习 AI
如果你是搞 AI 算法的同学，相信你在很多地方都见过全连接层。无论是卷积神经网络（CNN），还是自然语言处理（NLP）网络，都能看到全连接层的身影。那么到底什么是全连接层，这一层在神经网络中有什么作用，以及它和矩阵乘法、卷积运算有什么关系呢？1、什么是全连接层全连接层（Fully Connected Layer），有时也被叫作密集层（Dense Layer）。之所以这么叫，是因为这一层的每个神经元都与前一层的每个神经元连接在一起，形成了一个全连接的网络结构。全连接结构：图源网络这种全连接的方式与卷积和池化
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全连接层 AI 机械学习
2月20日消息，在接受《连线》杂志采访时，Google DeepMind首席执行官戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，尽管人工智能领域已取得了显著的进展，但真正的突破尚未到来。他强调，简单地扩大规模无法推进行业的发展。在过去一年中，OpenAI通过ChatGPT等项目在业界独占鳌头。然而，在哈萨比斯的带领下，Google DeepMind并未因此气馁，而是在人工智能模型研发上展现了强大的竞争力和创新精神。自从Alphabet去年4月合并了其两个人工智能部门为Google Dee
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软银集团创办人孙正义计划筹资1000亿美元成立AI芯片企业，希望与集团Arm业务互补。孙正义将新人工智能芯片企业计划命名为「伊邪那岐」，这是日本神话中的创造和生命之神的名称，而且孙正义本人将直接领导该计划。在资金方面，目前在考虑中的一个方案是软银将提供300亿美元资金，另700亿美元资金可能来自中东的机构，但最终计划尚未公布。报道指出，孙正义相当看好 AI 发展，声称是 ChatGPT 重度用户，几乎每天都和 ChatGPT 交流。 软银旗下英国芯片企业Arm上市之际，孙正义便表示，自己是人工智
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IT之家 2 月 19 日消息，AI 浪潮固然让英伟达、Arm 等公司股价节节攀升，但繁荣的背后也出现了不少的“溺水者”，而有“英国版英伟达”之称的 Graphcore 显然就是后者。IT之家援引 The Telegraph 报道，Graphcore 公司 2023 年营收下降 46%，进一步扩大亏损。Graphcore 公司去年 10 月曾希望从投资者那里吸引资金，以补充营运资金和弥补亏损，但谈判未果。而最新消息称 Graphcore 正在寻找英国以外的投资者，并准备让出大量股份，以换取资金注
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2月7日消息，美国时间周二，Facebook母公司Meta的全球事务总裁尼克·克莱格（Nick Clegg）宣布，未来几个月将推出一项新技术，利用文件内的隐形标记来检测和标记其他公司人工智能（AI）服务生成的图像。克莱格在一篇博客文章中详细介绍了这项计划。他表示，Meta将在其旗下的Facebook、Instagram和Threads等服务平台上，对所有带有标记的内容应用这些新标签。这将帮助用户识别那些看似真实照片，实则是由人工智能创作的图像。值得一提的是，Meta已率先对其自家人工智能工具生成的所有内容
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1. 简介基于监督学习的神经网络算法需要大量数据作为输入，模型完全由数据驱动，其数据质 量是算法有效的必要条件，所以如何高效的采集到数据，以及正确的标注或分析是极其重要的，如果第一步有问题，后续的所有工作都是徒劳。本文将介绍 PECC 的数据采集板，以及来自 GPM China 的数据采集工具，简单分析数据质量的一些方法，以及需要注意的一些事项。图1. PECC 硬件 V1.02. 上位机介绍图2. 上位机主界面2.1. 打开串口单击①找到相应的串口号，并通过②选择合适的波特率，点击③打开串口。注意：1.
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2 月 6 日消息，据路透社报道，英国政府当地时间周二宣布将斥资超过 1 亿英镑（当前约 9.05 亿元人民币）启动 9 个新的 AI 研究中心，并对监管人员进行技术培训。英国科学技术及创新部部长 Michelle Donelan 在一份声明中表示，“AI 的发展很快，但我们已经证明人类发展同样迅速。通过敏捷的、针对具体部门的方法，我们已经开始立即控制风险。”英国政府表示，这些 AI 研究中心将投入近 9000 万英镑（当前约 8.15 亿元人民币），重点为医疗保健、数学和化学等领域的人工智能
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当然，这一年发生了很多变化，其中的推动力来自于ChatGPT和Dall-E等工具的集体热情。数百万人现在正在我们的日常生活中使用它 - 正如我下面强调的一些统计数据所证明的。围绕着大型语言模型以及图像、声音和视频生成的新产品和服务每天都在出现。让我们来看一些事实和数字，重点关注我认为描绘生成式人工智能突破性一年的那些。然而，最让人震惊的是，随着投资（和炒作）继续流入该领域，我唯一能看到这些数字在未来一年里的发展方向就是上升！根据麦肯锡的研究，75%的专业人士预计在未来三年内，生成式人工智能将在其行业竞争的
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近年来AI技术的迅猛发展，趋势各行业开始了一场机器人革命。这场机器人革命给行业带来的深远影响，机器人不再仅仅是生产线上的刚性臂膀，而是成为智能化的合作伙伴，通过先进的人工智能技术，为人类社会带来了前所未有的创新和效率提升。大多数人都认为机器人和AI是可以互换的，其实这属于一个误解，尽管它们是具有不同应用的两个不同概念，因为AI是软件，而机器人是硬件。从技术上讲，机器人是用于以最快的速度和准确性自动执行一项或多项简单到复杂任务的设备，而人AI类似于计算机程序，通常表现出与人类智能相关的一些行为，例如学习、计
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12 月 28 日，赶在 2023 年的尾声，AI 芯片领域又诞生了一笔新的亿级融资。可重构数据流 AI 芯片头部企业深圳鲲云信息科技有限公司宣布完成数亿元 C 轮融资。此轮融资由普罗资本领投，鼎晖百孚、联通旗下联创基金、张科垚坤基金、钟楼金控集团跟投，主要用于支持下一代可重构数据流 CAISA AI 芯片的研发和规模落地，构建 CAISA 芯片在各垂直行业的产业化生态。2023 年，全球经济形势的复杂多变给投融资市场带来了巨大的压力，募投双降、估值下调、IPO 收紧、退出艰难等问题成为许多投资者和企业关
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