第六届亚太图像处理、电子与计算机国际会议(IPEC 2025)成功举办

第六届亚太图像处理、电子与计算机国际会议(IPEC 2025)暨第二届智能计算与机器人国际会议(ICICR 2025)已于2025年5月16-18日在大连成功举办!会议汇聚了来自中国、英国、加拿大、瑞典、法国、俄罗斯、越南、印度等多个国家和地区的专家学者与会交流。

大会开幕式由大连交通大学电气工程学院院长李荣华教授主持,李院长向各支持单位致以衷心感谢,并对来自全国各地的参会专家和学者表示热烈欢迎。

大连交通大学党委常委、副校长张挺教授致开幕辞,张校长首先对莅临会议的各位专家学者表示诚挚欢迎,并介绍了学校建校近七十年在人才培养、学科特色、科技创新等方面的进展。张校长期待通过本次国际会议,分享最新研究成果,催动思想碰撞与智慧融合,推动产学研深度融合。

会议邀请了内蒙古工业大学电力学院学术院长王顺利教授、瑞典皇家理工学院王曦教授、西南石油大学汪敏教授、大连交通大学梁天添副教授、大连交通大学辛文凯博士、法国上阿尔萨斯大学Pascal Lorenz 教授、越南维新大学Anand Nayyar教授、英国爱丁堡龙比亚大学刘晓东教授、加拿大西部大学Hamed Taherdoost教授等做主讲报告和主题报告。

此外,多位学者以墙报的形式展示了自己的研究成果。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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