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「机器学习」
通俗易懂解释python和anaconda和pytorch以及pycharm之间的关系
这个工具箱里包括了Python语言,但还有其他许多数据科学和
机器学习
相关的工具和库,比如NumPy、Pandas、Matpl
qq_45091396
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2024-01-23 00:29
python
pytorch
pycharm
机器学习
-随机森林【手撕】
随机森林集成学习算法概述集成学习不是一个单独的
机器学习
算法,而是通过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果,基本上现在的所有
机器学习
都能看到集成学习的身影目标综合考虑多个弱评估器的结果,综合得到最终的结果
alstonlou
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2024-01-23 00:24
机器学习
机器学习
随机森林
集成学习
机器学习
实验报告——EM算法
目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法步骤二、算法公式推导2.1数学基础2.2EM算法推导三、算法实现3.1关于EM聚类3.2EM工具包的使用3.3实例测试四、算法讨论4.1EM算法的优缺点4.2EM算法的应用4.3对于EM算法框架,如何选择具体的算法五、实验总结一、算法介绍1.1算法背景EM的英文是ExpectationMaximization,所以E
长安er
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2024-01-23 00:16
搜索引擎
正则化(Regularization)
一、过拟合的问题到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的
机器学习
应用时,会遇到过度拟合(over-fitting)的问题
时间邮递员
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2024-01-22 21:32
机器学习
机器学习
回归
逻辑回归
线性回归
机器学习
大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别(DNN+CNN)
目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理3.2模型训练与测试3.2.1训练前期准备3.2.2训练模型的过程四、实验结果与分析4.1二元价态分类结果五、实验总结附录:实验代码prepare_deap.pyreduce_dim.pyd
长安er
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2024-01-22 20:22
机器学习
人工智能
DEAP
脑电信号识别
DNN
神经网络
CNN
深度学习笔记(九)——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署
首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具,可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型,以便实现设备端
机器学习
。
絮沫
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2024-01-22 20:20
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
机器学习
实验报告- SVM算法
目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法实现步骤二、算法关键点2.1核函数选择2.2支持向量的选取2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导3.3基于核函数的支持向量机公式推导四、算法实现4.1数据集描述4.2代码实现五、实验讨论5.1SVM算法优缺点5.2关于模型评估的讨论5.3关于支持向量机针对线性可分与非线性可分
长安er
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2024-01-22 20:20
机器学习
机器学习
算法
支持向量机
【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记
)算法的区别5、解释独立性和相关性;6、c++面试题.1.C中static有什么作用2.多态,虚函数,纯虚函数1.C++new和malloc的区别7、矩阵的特征值怎么求;8、C语言的三种分支;激活函数
机器学习
范式问题
echoliuy
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2024-01-22 20:27
2021计算机推免
人工智能
机器学习
c++
面试
【
机器学习
】强化学习(三)蒙特卡洛算法
策略迭代算法和价值迭代算法为什么可以得到理论上的最优解,在实际问题中使用价值有限?无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法是一种基于样本的强化学习算法,它通过执行和学习代理(也就是我们编程的AI)环境交互的样本路径来学习。它不需要初始知识的模型,只依赖样本结果。蒙特卡洛算法主要用于求解策略估计和控制问题。对于复杂的问题,通过采样方法,我们可以获得近似解。这就是为什么蒙特卡洛方
十年一梦实验室
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2024-01-22 19:17
机器学习
算法
人工智能
实现高效人力资源管理的完美搭档,聚道云与薪人薪事合作,助力企业数字化转型
同时,系统运用
机器学习
、大数据和区块链等高科技手段,科学构建企业、组织、员工三层效率模型,结合
聚道云连接器
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2024-01-22 19:46
案例分享
软件需求
大数据
2.
机器学习
-K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法原理讲解
2️⃣
机器学习
-K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法原理讲解个人简介一·算法概述二·算法思想2.1KNN的优缺点三·实例演示3.1电影分类3.2使用KNN算法预测鸢(yuan)
以山河作礼。
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2024-01-22 19:16
机器学习算法
机器学习
分类
人工智能
基于 python
机器学习
的中风患者疾病分析预测 完整数据代码可直接运行
数据分析结果展示:完整代码:importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsplt.rcParams['font.sans-serif']='simhei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseimportwarningswarnings.filter
甜辣uu
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2024-01-22 19:15
计算机毕设项目大全
人工智能
机器学习
疾病分析预测
python
数据分析
lgbm
程序员,想转型人工智能吗?先补补数学课吧!
人工智能很火,也很高端,深度学习、
机器学习
、视觉识别,听上去就很高大上。而且不仅仅是听上去高大上,现实当中确实也是实实在在的高大上。在互联网圈子里,有一句话流传甚广:得人工智能者得天下。
月落无敌
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2024-01-22 18:46
sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介
sklearn.svm.SVC是Scikit-learn(一个常用的
机器学习
库)中的一个类,用于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)算法中的分类任务。
我有明珠一颗
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2024-01-22 18:03
机器学习
sklearn
Python精修
支持向量机
sklearn
算法
鸢尾花
SVM
sklearn.svm.SVC
情感语音识别的入门解析
最传统的情感语音识别是基于
机器学习
下的有监督学习完成的。有监督,即:使用训练集训练处一个模型,然后使用该模型对测试集中的语音信号进行情感状态的正确判断。
夜幕下的光123
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2024-01-22 17:25
情感语音识别
语音信号
如何系统地自学Python?
它的简洁、易读性和强大的库支持,使得Python成为数据分析、
机器学习
、Web开发等多个领域的首选语言。如果你也对Python感兴趣,想要自学这门语言,那么这篇文章将为你提供一份系统的学习指南。
Dxy1239310216
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2024-01-22 16:15
Python
python
网络安全-终端防护设备
终端防护设备终端安全响应系统终端安全响应系统(EndpointDetectionandResponse,EDR)是传统终端安全产品在高级威胁检测和响应方面的扩展与补充,它通过威胁情报、攻防对抗、
机器学习
等方式
m0_73803866
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2024-01-22 16:11
web安全
网络
安全
数据挖掘实战-基于
机器学习
的电商文本分类模型
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验步骤4.1数据探索4.2数据预处理4.3文本归一化4.4特征工程4.5训练模型1.项目背景随着电子商务的蓬勃发展,电商平台上产生了海量的文本数据,包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的
艾派森
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2024-01-22 16:52
数据挖掘
python
数据挖掘
人工智能
unity3d在汽车领域的未来发展趋势浅谈
人工智能(AI)与
机器学习
(ML)的应用:Unit
MarkHD
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2024-01-22 15:18
汽车
适合初学者的
机器学习
资料合集(可快速下载)
AI时代已经来临,
机器学习
成为了当今的热潮。但是,很多人在面对
机器学习
时却不知道如何开始学习。今天,我为大家推荐几个适合初学者的
机器学习
开源项目,帮助大家更好地了解和掌握
机器学习
的知识。
GitCode官方
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2024-01-22 15:32
开源项目
机器学习
开源
github
09-29 Intro to Machine Learning
第一个
机器学习
模型使用Pandas读取数据
机器学习
的第一步是处理数据,对于很多表格数据(如.csv文件),我们使用pandas库来处理。
一只大鸽子
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2024-01-22 14:58
GBDT+LR探秘:构建高效二分类模型的初体验
在当今的
机器学习
领域,模型的选择和优化是提高预测准确性的关键。
uncle_ll
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2024-01-22 13:45
机器学习
分类
人工智能
数据挖掘
GBDT
LR
Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战
说明:这是一个
机器学习
实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。
胖哥真不错
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2024-01-22 11:02
机器学习
python
python
机器学习
稳健线性回归模型
rlm算法
项目实战
基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库, 我构建了一个电影推荐系统
电影推荐系统自从
机器学习
时代开始以来就不断发展,逐步演进到当前的transformers和向量数据库的时代。在本文中,我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件,以构建最佳的推荐引擎。
Python算法实战
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2024-01-22 10:00
大模型理论与实战
gpt
向量数据库
深度学习
推荐算法
LLM
大模型
《深度学习之美》读书笔记章三
这一篇文章介绍第三章
机器学习
的分类。
wenju_song
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2024-01-22 10:38
什么是迁移学习
迁移学习是一种
机器学习
技术,旨在将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务上。它通过将预训练的模型参数迁移到新任务上,从而加速新任务的训练过程并提高模型的性能。
Larry Chow
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2024-01-22 10:59
机器学习
深度学习
人工智能
【深度学习:数据增强 】提高标记数据质量的 5 种方法
机器学习
团队正在训练计算机视觉模型以更有效地解决问题,这使得标记数据的质量比以往任何时候都更加重要。质量差的标记数据,或者基于
jcfszxc
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2024-01-22 10:29
深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
[pytorch入门] 2. tensorboard
它包含在流行的开源
机器学习
库Tensorflow中.但是也可以独立安装,服务Pytorch等其他的框架可以常常用来观察训练过程中每一阶段如何输出的安装pipinstalltensorboard启动tensorboard
晴空对晚照
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2024-01-22 09:05
深度学习
#
pytorch
pytorch
人工智能
python
《
机器学习
》客户流失判断-python实现
客户流失判断题目赛题描述数据说明赛题来源-DataCastle问题描述解题思路Python实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系:服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机(SVM)K近邻(KNN)XGBoost-贝叶斯搜索超参数调优随机森林(
汐ya~
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2024-01-22 09:44
机器学习
python
人工智能
分类
机器学习
_正则化、欠拟合和过拟合
文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化
机器学习
中的正则化是在损失函数里面加惩罚项,增加建模的模糊性,从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势,调整到整体大概趋势。
you_are_my_sunshine*
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2024-01-22 09:14
机器学习
机器学习
人工智能
【
机器学习
300问】14、什么是特征工程?
与仅向
机器学习
提供原始数据相比,其动机是使用这些额外的
小oo呆
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2024-01-22 09:12
【机器学习】
机器学习
人工智能
机器学习
、深度学习、人工智能的区别与联系
大家好,如果没有接触过
机器学习
,往往对
机器学习
、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
python慕遥
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2024-01-22 09:41
机器学习系列
深度学习系列
人工智能
人工智能
机器学习
深度学习
专门为
机器学习
开发的jpy语言
这本来是一个为工科教学专门开发的附属品,并不是说Python或Java有多不好,根本上它就是一个Java工程教材,但又要结合人工智能。因此,出现了这样一个包容性的怪胎,可以用python一样的语法与Java一起编写。没流行起来的一个致命原因,它是基于Eclipse开发的一套DSL语言,胎生于xText技术,我甚至还开发了VsCode插件。Xtext-LanguageEngineeringMadeE
欣爸爸
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2024-01-22 09:41
python
开发语言
机器学习
周记(第二十六周:文献阅读-DPGCN)2024.1.15~2024.1.21
目录摘要ABSTRACT1论文信息1.1论文标题1.2论文摘要1.3论文背景2论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计(Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule,TADGModule)2.2.2时间卷积模块(TemporalConvolutionModule,TCModule)2.2.3动态个性化图卷积模块(Dyn
Slender2001
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2024-01-22 09:40
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
回归
gru
图论
机器学习
周报第29周
目录摘要Abstract一、文献阅读1.论文标题2.论文摘要3.论文背景4.论文方案4.1多视角自注意力网络4.2距离感知4.3方向信息4.4短语模式二、self-attention摘要本周学习了多视角自注意力网络,在统一的框架下联合学习输入句子的不同语言学方面。具体来说,提出并利用多种诱导性偏差来规则化常规的注意力分配。然后通过混合注意力机制聚合不同的视图,以方便地量化和利用特定的视图及其相关的
Ramos_zl
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2024-01-22 09:10
机器学习
人工智能
机器学习
-模型评估优化
过拟合与欠拟合任务:拟合反应速率(rate)与温度(temperature)数据,预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2:欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适,导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现,通过优化模型结果解决如何解决过拟合问题原因:模型结构过于复杂(维度过高)使用了过多属性,模型
小旺不正经
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2024-01-22 09:40
人工智能
机器学习
人工智能
【
机器学习
300问】15、什么是逻辑回归模型?
一、逻辑回归模型是为了解决什么问题?逻辑回归(LogisticRegression)是一种广义线性回归分析模型,尤其适用于解决二分类问题(输出为两个类别)。(1)二分类举例邮件过滤:判断一封电子邮件是否为垃圾邮件。结果为垃圾邮件(1)或非垃圾邮件(0);医疗诊断:判断病人是否患有某种疾病,如癌症。结果为患病(1)或健康(0);情感分析:针对一段文本评论,判断其情感倾向是积极(1)还是消极(0);用
小oo呆
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2024-01-22 09:09
【机器学习】
机器学习
逻辑回归
人工智能
基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与
机器学习
】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭
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2024-01-22 07:36
计算机视觉
深度学习实战
AI应用软件开发实战
深度学习
python
蝴蝶识别
YOLOv8
深度学习实战
机器学习
实战学习记录(github)
机器学习
实战学习记录(github)可见我的github:https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好,后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新
monkeyhlj
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2024-01-22 07:00
学习
阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台
对于深势的科学家和用户来讲,每天都要进行大量的仿真计算和实验,对应有数以万计的任务需要运行,于是深势科技构建了自己的
机器学习
任务平台,来实现任
阿里云云原生
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2024-01-22 07:44
阿里云
serverless
科技
基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现
基于线性回归的预测系统:这是简单而基础的
机器学习
项目,用于预测单变量或多变量问题。例如,预测房价、销售额等。
@斯里
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2024-01-22 06:38
分类
数据挖掘
人工智能
监督学习、半监督学习、无监督学习三者的本质区别是什么,代表算法有哪些?
问题解答:监督学习、半监督学习和无监督学习是
机器学习
中的三种主要学习范式,它们的本质区别主要在于训练数据的标签和学习目标。
神笔馬良
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2024-01-22 04:09
学习
算法
机器学习
湖南大学python头歌实训-慕课
文章目录概论-慕课学习与练习AI-智能决策-慕课学习与练习AI-
机器学习
-慕课学习与练习AI-
机器学习
-慕课学习与练习AI-机器感知-慕课学习与练习AI-智能应用-慕课学习与练习概论-慕课学习与练习AI
勤奋努力的野指针
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2024-01-22 04:07
python头歌实训
python
Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka
Experimenter界面针对基于不同数据集的不同
机器学习
方法的大规模性能比较。KnowlegeFlow界面是Weka的图形界面和命令行界
jenye_
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2024-01-22 03:00
支持
机器学习
的8个数据仓库
而随之而来的问题是:哪些数据仓库支持
机器学习
?它们是如何做到的?以下按字母排序对这些数据仓库进行分析和阐述。
鹤子青云上
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2024-01-22 03:57
2020-05-20
第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-
机器学习
最重要的是搜索--智能算法:遗传、免疫、蚁群算法。
bokli_dw
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2024-01-22 02:58
机器学习
中的集成方法简记(Bagging和Boosting)
机器学习
中的集成方法主要分为两种:Bagging和Boosting。
掉了西红柿皮_Kee
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2024-01-22 02:27
Anaconda超详细教程2023/7/10(windows)
在学习
机器学习
时,一般都会使用Anaconda。
caseyfh
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2024-01-22 01:23
机器学习
anaconda环境部署
python
conda
Scikit-Learn 中级教程——特征缩放
PythonScikit-Learn中级教程:特征缩放在
机器学习
中,特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围,以便模型能够更好地收敛和表现。
Echo_Wish
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2024-01-22 01:12
Python算法
Python
笔记
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python
sklearn中级教程——特征选择
sklearn中级特征选择教程在
机器学习
中,特征选择是一个重要的步骤,它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征,以提高模型的准确性和效率。
Echo_Wish
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2024-01-22 01:11
Python
笔记
Python算法
sklearn
机器学习
人工智能
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