语音合成相关总结
语音合成哪个公司 科大讯飞就不错，因为这个公司都上市了，在语音行业又是老大，肯定贵，一般小公司人家肯定不接。可以尝试一些年轻企业，思必驰，云知声，出门问问。 离线语音引擎哪个好 NeoSpeech的语音引擎可以说是当前效果最好……
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人工智能产业链基本情况和相关上市公司
人工智能产业链基本情况和相关上市公司……
机器学习-监督学习2
监督学习 Logistic回归 概念 划分两个数据集之间的分界线，类似回归 梯度下降算法 随机梯度下降 减少计算量 优点 计算代价不高 易于理解和实现 缺点 容易欠拟合 分类精度可能不高 适用 数值型 标称型 案例 从病症预测死亡率 支持向量机 SVM 概念 将数据……
机器学习-回归
回归 线性回归 优点 易于理解 计算不复杂 缺点 对非线性数据拟合不好 适用 数值型 标称型 数据特征比样本多 岭回归 lasso 前向逐步回归 树回归 概念 对数据进行二元切分 节点为数值或线性函数 优点 可以对复杂和非线性数据建模 缺点 结果不易理解 适用 数值型 标称型……
机器学习-监督学习1
k-近邻算法 kNN 概念 采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优点 精度高 对异常值不敏感 无数据输入假定 缺点 计算复杂度高 空间复杂度高 适用 数值型 标称型 案例 约会网站效果匹配 手写识别 决策树 概念 按特征值划分法 二元划分法 划分数据集原则 信息……
机器学习-降维
降维 好处 使数据集更易使用 降低很多算法的计算开销 去除噪声 使结果易懂 PCA Principal Component Analysis 主成分分析 概念 以方差的大小来决定新的维度 优点 降低数据的复杂性 识别最重要的多个特征 缺点 不一定需要 可能损失有用信息 适用 数值型 案例 半导体制造数据降维 SVD Singular Value……
机器学习-无监督学习
无监督学习 K-均值聚类 概念 设定簇个数 随机确定初始簇心 寻找各点最近的簇心 避免收敛到局部最小 度量效果 SSE误差平方和 后处理 将最大SSE簇拆分 合并 最近质心 使SSE增加最小的两个质心 二分K-均值 有一个簇不断一分为二 优点 易实现 缺点……
AI人工智能市场分布
哪些职业最有可能被人工智能替代……
tensorflow各版本与CUDA版本及Cudnn的对应关系
版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.0.0-alpha02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.19.27.4.1以及更高版本CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本)tensorflow……
TensorFlow机器学习实战指南
TensorFlow机器学习进阶教程 第1章 TensorFlow基础 1.1 TensorFlow介绍 1.2 TensorFlow如何工作 1.3 声明张量 1.4 使用占位符和变量 1.5 操作(计算)矩阵 1.6 声明操作 1.7 实现激励函数 1.8 读取数据源 1.9 学习资料 第2章……
