「机器学习」

机器学习之泊松分布及均匀分布

泊松分布适合描述单位时间或单位面积内随机事件的平均发生率。泊松分布的概率质量函数为：P(X=k)=e−λλk/k!P(X=k)=e^{-\lambda}\lambda^k/k!P(X=k)=e−λλk/k!参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生频率。把一个随机变量X服从参数为λ的泊松分布，记作X～Poisson（λ），或X～P（λ）。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生次数的概率分
WEL测试·2024-01-18 16:13

使用Python处理Excel数据并生成词云

work_all.xlsx二、步骤1.处理数据找出自己喜欢的类别，我选的是岗位类别有：数据运营、机器学习、数据科学、数据分析师、数据产品经理、商业数据分析，将其统一替换为数据科学。
slaythedragon·2024-01-18 15:58

吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！

因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。需要原版
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程

文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）

它融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多学科内容，涉及从字、词、短语到句子、段落、篇章的多种语言单位，以及处理、理解、生成等不同层面的知识点，研究内容涉及的知识点多且复杂。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

浅谈数据流水线

当下我们听过很多热门的技术名词，例如：机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等，在这些技术背后一个关键的角色就是：数据。
ThoughtWorks·2024-01-18 15:05

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

什么是机器学习主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要结构。
草明·2024-01-18 14:37

【机器学习】机器学习变量分析第02课

当我们谈论用机器学习来预测咖啡店的销售额时，我们实际上是在处理一系列与咖啡销售相关的变量。这些变量就像是我们用来理解销售情况的“线索”或“指标”。
德天老师·2024-01-18 14:05

【机器学习】机器学习四大类第01课

一、机器学习四大类有监督学习(SupervisedLearning)有监督学习是通过已知的输入-输出对（即标记过的训练数据）来学习函数关系的过程。
德天老师·2024-01-18 14:29

专题介绍

首先，想要澄清一下：之所以取名这个专题，仅仅是一个噱头，其实我更愿意把这个专题称作机器学习专题。提到这里，就不得不向大家介绍一下目前比较火的一些技术及它们之间的关系。
斌斌爱学习·2024-01-18 13:30

逻辑回归 Logistic Regression

二、逻辑回归的优点和缺点三、逻辑回归的应用场景四、构建逻辑回归模型的注意事项五、逻辑回归模型的实现类库六、逻辑回归模型的评价指标七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子总结前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法
JasonH2021·2024-01-18 13:45

2024年腾讯云轻量服务器和CVM云服务器性能如何？

轻量应用服务器适合中小企业或个人开发者搭建企业官网、博客论坛、微信小程序或开发测试环境，云服务器CVM适合更复杂如高并发网站、大数据计算、机器学习等复杂应用场景。
暴富程序员·2024-01-18 13:11

机器学习基石课程总结

前前后后也磨蹭了有一个月左右吧，机器学习基石终于是看完了。其实还有很多东西并不很懂，尤其是好多数学问题，不会的依然很多。但是这个课程我是打算就这么结束了，带着一堆的坑。原因如下：不宜拉长战线。
半亩房顶·2024-01-18 13:27

搜索推荐系统的最佳实践：深入解析MovieLens电影评分数据集（数据构成、处理逻辑等）

MovieLens电影评分数据集（数据构成、处理逻辑等）MovieLens是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB（TheMovieDataBase）得到的用户对电影的评分信息，经常被用来做推荐系统、机器学习算法的测试数据集
汀、人工智能·2024-01-18 13:10

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限
北航程序员小C·2024-01-18 12:52

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

01语义解析的应用场景02语义解析和大模型的关系推荐语：购买链接参与方式往期赠书回顾什么是语义解析技术语义解析（SemanticParsing）是自然语言处理技术的核心任务之一，涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科
以山河作礼。·2024-01-18 12:45

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三
以山河作礼。·2024-01-18 12:08

机器学习之常用激活函数

人工神经网络中最基本的单元叫神经元，又叫感知器，它是模拟人脑神经系统的神经元（分析和记忆）、树突（感知）、轴突（传导）的工作原理，借助计算机的快速计算和存储来实现。它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=kx+c符号函数：f(x)={1x
WEL测试·2024-01-18 11:08

AI绘画认识

什么是AI绘画AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程，它使用机器学习算法和深度神经网络等技术，通过对现有艺术品、图像等大量数据进行分析和学习，生成新的艺术品或图像。
北辰Charih·2024-01-18 11:03

MOJO语言的诞生

如今，专用机器学习加速器的标准技术是MLIR。MLIR是一个相对较新的开源编译器基础架构，最初由Google（其主要负责人转到Modular）启动，已在机器学习加速器社区广泛应用。
是乔乔啊·2024-01-18 11:50

[Python从零到壹] 七十四.图像识别及经典案例篇之文字图像区域定位及提取分析

Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
Eastmount·2024-01-18 10:03

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo
绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

科技的成就（五十五）

SomeStudiesinMachineLearningUsingtheGameofCheckers”一文中给MachineLearning下了个非正式定义：没有明确编程指令的情况下，能让计算机学习的研究领域就是机器学习
zyhomepage·2024-01-18 09:57

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它通过数据流图的形式来表示计算过程，其中节点表示操作，边表示数据流动。
秉灬性·2024-01-18 09:20

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

机器学习（十） — 强化学习

Reinforcementlearning1keyconceptsstatesactionsrewardsdiscountfactorγ\gammaγreturnpolicyπ\piπ2returndefinition:thesumoftherewardsthatthesystemgets,weightedbythediscountfactorcompute:RiR_iRi:rewardofsta
绘梨衣吖·2024-01-18 09:12

机器学习与数据科学-专题1 Python正则表达式-【正则表达式入门-1】

文章目录第一关相关知识任务要求代码第二关相关知识任务要求代码第三关相关知识注意任务描述代码第一关相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：在Python中使用正则表达式；最基础正则表达式；正则匹配函数。在Python中使用正则表达式正可谓人生苦短，我用Python。Python有个特点就是库非常多，自然拥有正则匹配这种常见的库，并且此库已经嵌入在Python标准库中，使用起来非常方便，只需要在代码中导
Full Stack-LLK·2024-01-18 08:47

【机器学习故事】“超市货架上的智慧：如何通过机器学习优化商品布局，引爆销售热潮“

在一个明媚的早晨，阳光洒在你刚刚开张的超市上，货架上整齐地摆放着各式各样的商品，等待着顾客的光临。#导入必要的库，就如同你从超市的货架上挑选合适的商品和工具一样fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression你站在超市的入口，满怀期待地想象着顾客们满载而归的场景
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习】调配师：咖啡的完美预测

有一天，小明带着一脸期待找到了你这位数据分析大师。他掏出手机，屏幕上展示着一份详尽的Excel表格。“看，这是我咖啡店过去一年的数据。”他滑动着屏幕，“每个月的销售量、广告投入，还有当月的气温，我都记录下来了。我总觉得这之间有关联，但我就是说不清楚。你能帮我找出其中的奥秘吗？”你微微一笑，接过手机扫了一眼数据。“没问题，小明。这些数据就像咖啡店的DNA，隐藏着它的生命密码。而我们要做的，就是用线性
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

数学公式（最简单的一元线性方程）：其中的w是权重，b是偏置，他们在机器学习中就是要学习的参数。y是目标值，x是输入值或者叫做特征量。线性回
小oo呆·2024-01-18 08:43

机器学习（九） — 协同滤波与基于内容的滤波

CollaborativeandContent-basedfilter1collaborativefilter1.definitionrecommenditemsbasedonratingofuserswhogavesimilarrating2.costfunctionlearnw(1),b(1),⋯ ,w(nu),b(nu)w^{(1)},b^{(1)},\cdots,w^{(n_u)},b^{
绘梨衣吖·2024-01-18 08:42

2、机器学习基础数据探索

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、使用Pandas了解你的数据2、解释数据描述1、使用Pandas了解你的数据任何机器学习项目的第一步都是熟悉数据
AI算法蒋同学·2024-01-18 08:42

中科院罗小舟团队提出 UniKP 框架，大模型 + 机器学习高精度预测酶动力学参数

作者：李宝珠编辑：三羊中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队提出了，基于酶动力学参数预测框架(UniKP)，实现多种不同的酶动力学参数的预测。众所周知，生物体内的新陈代谢是通过各种各样的化学反应来实现的。这些反应如果在体外进行，通常需要在高温、高压、强酸、强碱等剧烈条件下才能发生。但在生物体内，新陈代谢反应却可以在极为温和的条件下高效进行，这主要归功于重要的有机催化剂——酶。作为贯穿高中生物学科的
HyperAI超神经·2024-01-18 08:39

机器学习第三十三周周报

机器学习第三十三周周报一、文献阅读1.文献题目2.文献摘要3.Introduction4.相关工作5.合并后的深度CNN5.1设计的CNN架构。5.1.1一维CNN架构5.1.22DCNN架构。
JerryC1999·2024-01-18 08:08

【机器学习故事版】《围棋小将的智慧之旅》

在一个遥远的围棋王国里，住着一个名叫Q-learner的小棋手。这个王国里的棋盘简化成了3x3大小（实际围棋远大于此，但为了方便理解，我们先从简单开始）。有一天，Q-learner决定通过学习来提升自己的棋艺。他找来一本神秘的《围棋秘诀》，书中记载了一种神奇的方法——Q-learning。Q-learner准备了一块干净的棋盘（SimpleGoEnv环境），classSimpleGoEnv(Env
德天老师·2024-01-18 08:38

【机器学习300问】9、梯度下降是用来干嘛的？

当你和我一样对自己问出这个问题后，分析一下！其实我首先得知道梯度下降是什么，也就它的定义。其次我得了解它具体用在什么地方，也就是使用场景。最后才是这个问题，梯度下降有什么用？怎么用？所以我按照这个思路给大家讲讲我自己是怎么理解梯度下降的。一、什么是梯度下降？（1）先说说什么是梯度梯度的本质是一个向量，他指的是函数在某一个点的变化率（斜率），向量是有大小和方向的量，方向好理解，大小是指这个点的斜率数
小oo呆·2024-01-18 08:37

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2024-01-18 08:02

【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？

在上一篇文章中，首次出现了学习率这个词，在这篇文章中我会详细介绍一下它是什么，到底对机器学习的训练有着怎样的影响。一、学习率是什么？
小oo呆·2024-01-18 07:12

基于RK3399+YOLO目标检测人工智能图像系统设计

消费者对以往依靠机器学习的传统目标检测系统提出了更高的要求，相关的生产企业也开始向智能化和低功耗化过渡。
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2024-01-18 07:08

【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？
代码骑士·2024-01-18 07:38

翻译: Streamlit从入门到精通 部署一个机器学习应用程序 四

Streamlit从入门到精通系列：翻译:Streamlit从入门到精通基础控件一翻译:Streamlit从入门到精通显示图表Graphs地图Map主题Themes二翻译:Streamlit从入门到精通构建一个机器学习应用程序三
AI架构师易筋·2024-01-18 07:06

翻译: Streamlit从入门到精通 构建一个机器学习应用程序 三

Streamlit从入门到精通系列：翻译:Streamlit从入门到精通基础控件一翻译:Streamlit从入门到精通显示图表Graphs地图Map主题Themes二1.构建一个机器学习应用程序在这一部分
AI架构师易筋·2024-01-18 07:05

翻译: Streamlit从入门到精通 高级用法缓存Cache和Session 五

Streamlit从入门到精通系列：翻译:Streamlit从入门到精通基础控件一翻译:Streamlit从入门到精通显示图表Graphs地图Map主题Themes二翻译:Streamlit从入门到精通构建一个机器学习应用程序三翻译
AI架构师易筋·2024-01-18 07:52

互联网加竞赛 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，
Mr.D学长·2024-01-18 07:39

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类前言：在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。
精英的英·2024-01-18 06:11

机器学习吴恩达编程作业题6-支持向量机

1、支持向量机1.1示例数据集1将ex6data1.mat文件复制到D:\MachineLearning\ex6目录下，在当前目录下建立plotData.m文件，源码与之前类似，数据与两次考试与录取结果数据集类似，绘制相应的数据集。1.2不带核函数SVM大多数支持向量机软件包（包括svmTrain.m）会自动为您添加额外的特性x0=1，并自动学习截距项θ0。所以当你把你的训练数据传递给SVM软件时
身影王座·2024-01-18 06:57

线性代数的学习和整理23：用EXCEL计算 向量/向量组的点乘 (内积) （建设ing）

1.2EXCEL里向量点乘的计算编辑1.3向量点乘的性质1.3.1内积的公式A*B=|A|*|B|*cos(θ)1.3.1.2cos曲线1.3.2内积的最大最小值1.3.3内积为正负的判断和应用---可用在机器学习上
奔跑的犀牛先生·2024-01-18 06:22
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