本研究针对齿轮设计阶段接触应力预测耗时且依赖传统方法（如有限元仿真）的问题，研究人员开展了基于ISO 6336标准的机器学习代理模型预测渐开线齿轮副赫兹接触应力的主题研究。研究比较了弹性网络、支持向量机、集成方法和神经网络等多种回归模型 ...

斯坦福机器学习入门课程，讲师为Andrew Ng，适合数学基础一般的人，适合入门，但是学完会发现只是懂个大概，也就相当于什么都不懂。省略了很多机器学习的细节 Neural Networks for Machine Learning, Coursera上的著名课程，由Geoffrey Hinton教授主讲。 Stanford CS 229, Andrew Ng ...

Python 在过去的几年中已经成为机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 任务中最流行的编程语言之一。它已经取代了行业中许多现有的语言，并且与这些主流编程语言相比，它更高效。另外，Python 的类英语命令使其对初学者和专家都具有可访问性。 Python 的另一个基本特性 ...

一半基于sklearn的传统机器学习，一半基于tf2的深度学习，涵盖全，手把手，网站上配套代码随工具版本更新。 以后应该会时常翻一翻的手头必备字典。作者在在前沿里说只要会点python基础及大学数学水平的数学知识就可以看本书还是有些言过其实了，还是适合 ...

导语：当我第一次开始学习机器学习时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。 雷锋网按：本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Complete code examples for Machine Translation with Attention, Image Captioning, Text Generation, and DCGAN implemented with tf.keras ...

神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。

导语：如何用Keras从神经网络得到可重复的结果。 雷锋网按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家、教育者，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。雷锋网崔静闯、朱婷编译。 神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用 ...