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a9
3
就是一点点缩小范围呗
我这两天把照片上传到了谷歌相册,发现它那个找人像的算法好像挺牛的
非常准确,不同年纪不同大小都找到了,甚至只在照片一角的也找出来了。

【在 x********e 的大作中提到】
: 像微软小冰读心术这样的智能搜索算法到底有多难?
: http://webapps.msxiaobing.com/MindReader?feid=20db43d98648759ac

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x*e
4
阿拉丁不限问题。这个微软小冰是十五个问题猜人,我觉得优化问题挺智能的

【在 d****o 的大作中提到】
: 这不就是七八年前那个阿拉丁猜人吗
: 简易版的弄个decision tree
: 高端点的上deep learning

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d*o
6
原理完全一样啊
阿拉丁也是猜人物
小冰这个虽说限15个但也不怎么猜得准

【在 x********e 的大作中提到】
: 阿拉丁不限问题。这个微软小冰是十五个问题猜人,我觉得优化问题挺智能的
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x*e
7
至少百分之五十的正确率,包括15个问题以下一次猜中
如果让猜三次,正确率还可以往上走
你可以自己试试

【在 d****o 的大作中提到】
: 原理完全一样啊
: 阿拉丁也是猜人物
: 小冰这个虽说限15个但也不怎么猜得准

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n*r
8
准不准要看你猜的人在不在训练数据里面
decision tree用15个feature可以分出32768份
猜三次正确率当然会高,一次猜中的概率是0.5的话三次至少猜中一次的概率是0.875
我问林书豪结果出来的孙志浩
张益唐肯定不在训练数据里面,猜三次问题都重复了还是猜不出来

【在 x********e 的大作中提到】
: 至少百分之五十的正确率,包括15个问题以下一次猜中
: 如果让猜三次,正确率还可以往上走
: 你可以自己试试

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n*r
9
这个肯定就是decision tree,因为是固定feature的,deep learning多用于原数据没
有确定feature的情况

【在 d****o 的大作中提到】
: 这不就是七八年前那个阿拉丁猜人吗
: 简易版的弄个decision tree
: 高端点的上deep learning

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