博客园  :: 首页  :: 联系 :: 管理
上一页 1 ··· 16 17 18 19 20 21 22 23 24 ··· 36 下一页

2017年12月2日

摘要: 参见 基于中文人员特征的性别判定方法 理论,告诉一个名字,来猜猜是男是女,多多少少有点算命的味道。此命题是一种有监督的学习方法,从标注好的训练数据学习到一个预测模型,然后对未标注的数据进行预测。 1、首先,有监督的学习方法,就需要这样一批标注数据:大量的人名,以及其性别。训练数据集参考 SofaSo 阅读全文

posted @ 2017-12-02 07:03 天戈朱 阅读(805) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 摘至小米大数据总监司马云瑞在2017年 11月4日中科院计算所举行大数据系统与应用研讨会上的分享主题。原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/95Zklj8ovheQV3Gnc-2h-Q , 小米公司经过7年的发展,积累了海量的日志和用户行为数据。基于全生态、多维度的数据资产 阅读全文

posted @ 2017-12-02 07:02 天戈朱 阅读(8335) 评论(0) 推荐(2) 编辑

摘要: 摘要:基于中文人名用字具有的较强的性别区分性,提出一种利用朴素贝叶斯分类器对中文人名性别进行判定的方法,该方法将每个中文人名中的第一个字(字1)、第二个字(字2)、第一和第二个字组合(字1字2)作为区分特征,利用朴素贝叶斯分类方法对该人名所属性别进行判定。在412775个中文人名语料上采用10重交叉 阅读全文

posted @ 2017-12-02 07:02 天戈朱 阅读(1049) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月29日

摘要: 伴随着大数据、精细化运营、人工智能、机器学习等一大波新技术和概念的崛起、普及,如今互联网产品又该如何运营、攻城略地?本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 用户画像数据定义 用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息/数据而抽象出的一个标签化的用户模型。 构建用户画像的核心工作即是给用户贴 阅读全文

posted @ 2017-11-29 22:37 天戈朱 阅读(3687) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 电动汽车负荷预测是充电站规划及调度的研究基础. 相比传统的负荷预测,大数据背景下的负荷预测具有待预测数据可快速观测的特点,此时负荷预测方法需要相应调整. 首先分析了充电站负荷预测所需数据及主要数据来源. 其次,针对单辆电动汽车,基于大量、快速更新、多种类的数据分析电动汽车的充电习惯,预测每一辆电动汽 阅读全文

posted @ 2017-11-29 22:36 天戈朱 阅读(2352) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 在研究中国电动汽车相关政策、发展趋势的基础上,基于调研结果,分析了不同类型电动汽车不同充电行为对应的充电方式及充电时段。根据不同类型电动汽车不同充电行为的充电功率,提出采用蒙特卡洛模拟抽取起始荷电状态、起始充电时间的电动汽车充电负荷计算方法。该方法将不同车辆的不同充电行为按充电需求进行分类,根据充电 阅读全文

posted @ 2017-11-29 22:35 天戈朱 阅读(8267) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 本标准规定了电动汽车非车载传导式充电机(简称充电机)与电池管理系统(Battery Management System,简称BMS)之间基于控制器局域网(Control Area NetWork,简称CAN)的通信物理层、数据链路层及应用层的定义 术语 Messages(报文):一个或多个具有相同参 阅读全文

posted @ 2017-11-29 22:32 天戈朱 阅读(12006) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年11月14日

摘要: PaddlePaddle源自于 2013 年百度深度学习实验室创建的 “Paddle”。当时的深度学习框架大多只支持单 GPU 运算,对于百度这样需要对大规模数据进行处理的机构,这显然远远不够,极大拖慢了研究速度。百度急需一种能够支持多 GPU、多台机器并行计算的深度学习平台。而这就导致了 Padd 阅读全文

posted @ 2017-11-14 08:36 天戈朱 阅读(1087) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 如果说机器是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么人工智能就是人类大脑的延伸,甚至可以帮助人类自我进化,超越自我。人工智能也是计算机领域最前沿和最具神秘色彩的学科,科学家希望制造出代替人类思考的智能机器,艺术家将这一题材写进小说,搬上银幕,引发人们无限的遐想。然而,作为一门严肃的学科,人工智能在 阅读全文

posted @ 2017-11-14 08:36 天戈朱 阅读(1116) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式(如 Java、.NET 或 Python)。机器学习并非新 阅读全文

posted @ 2017-11-14 08:35 天戈朱 阅读(1686) 评论(0) 推荐(0) 编辑

上一页 1 ··· 16 17 18 19 20 21 22 23 24 ··· 36 下一页