中级机器学习

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习
人工智能学家·2024-02-20 02:55

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
我姓许啊·2024-02-20 01:41

2022-06-01

中原焦点团队网络中级29期华雪莲持续分享第308天，今日读书《最想说的话，被自己听见》第164-170页，读书收获：叙事取向的助人者会陪伴当事人去分辨出哪些声音是抵消能量的，哪些声音是支持自己的。
坐看云起xl·2024-02-20 01:58

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1，0和1分别代表一类）于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕·2024-02-20 01:24

中原焦点解决团队

今网络初中级212020.09.26彭蓉坚持分享第199天。本周第3次，总34次。早上7.30来访者用了40分钟在澄清困惑，一直在表述她的经过，原因，当咨询师问，你说了那么多，你自己的感受是什么呢？
努力前进·2024-02-20 00:16

魏梅花 网络中级21期 2020.11.27 坚持分享314天

今天高三模拟考试。进考场的时候，学校要求用金属探测仪探测学生是否携带手机，操作的时候，需在全身上下搜索。我说这次咱们来个诚信考试，我相信大家不会把手机带进考场的，都高三了正是发现问题，查漏补缺的时候，我相信大家不会自欺欺人。同学们对我的做法，有表示不敢相信的，有表示认可的，有表示赞赏的，有感谢老师信任的，有的同学说没带包，还专门把手机交到讲桌上，说考试结束再拿走。我的心里也五谷杂陈，特别的感慨，其
2ff6a2473ead·2024-02-20 00:26

跟老吕学Python编程——目录（含全教程链接）

第三次编稿注释：教程内要插入学习计划，什么节点为入门级，什么节点为初级，什么节点为中级，什么节点为高
Python南帝·2024-02-20 00:03

中原焦点团队，网络中级28期，罗爱华坚持分享第339天，总约练280次

《尊重与希望》例外的扩大与意识，读书收获1.远离问题的正向开场先不与来访者谈问题，而是谈生活中ok的部分，让他引以为傲的、有趣的、放松愉悦的、喜欢的、感兴趣的、进展的部分。这样可以建立良好的关系也可以创造一个轻松的氛围，还可以让来访者展现自己积极的正向的一面，提升来访者的能量。也是自咨询师选择了和什么样的来访者进行合作。2.来访者莱晤谈的时候，带着答案的素材或者是解决的策略，只是他自己不知道，咨询
b5b87fbe5c41·2024-02-20 00:55

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习
ABEL in China·2024-02-20 00:43

本周复盘（5.25~6.2）

1.高估自己的记忆能力，现在早已经不是2811年的我，可以一个星期搞定三科的考试，越是临时抱佛脚，也是心累…所以，这次的中级银行从业依旧是没有过…所以，好好再重新做一个长期的可执行计划吧，应试复习是要的
清心茉莉·2024-02-19 23:59

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。
御翮·2024-02-19 23:35

俄狄浦斯王的故事

方芳，中原焦点团队，网络中级23期坚持分享第221天约练0共56次弗洛伊德的精神分析有个俄狄浦斯期。搜索了一下这个故事的情节，真的好悲哀。
方芳_be8d·2024-02-19 23:30

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生·2024-02-19 23:50

学习心得

张海萍焦点网络中级八期山西晋中坚持分享第649天2019年12月3日周二刚刚结束了地面学习，内容是《非暴力沟通》关于“区分观察与评判”。我们仔细观察正在发生的事情，并清楚地说出观察结果。
小海儿2·2024-02-19 23:45

2019-06-07

网络中级13期坚持分享198天今天是端午节，也是高考第一天，今天在考场外边帮忙做宣传，看到高考生和接送孩子的家长，为这些孩子们祝福，真的希望孩子们都能发挥出自己的水平，不管怎样他们都曾为自己做出了很大的努力
希言_HY·2024-02-19 23:36

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i
三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、
RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹·2024-02-19 23:45

吕慧君中级11期第213天分享，约练12次（总12+30次）

有效继续无效改变今天早上的晨读，孩子说，妈妈停一会儿吧，让我静静。或许是我读的有点着急，没有给孩子思考的时间；或许是读的声音有点高了，他感觉吵了。总之就是今天的晨读效果不太好，那明天开始我该怎么做呢？读少一点，读慢一点，读书声音低一点，试试效果怎么样，如果有效就继续。我感觉前面几天晨读时，因为自己的累，自己好像慢一些，低一些，孩子好像容易接受一些吧。这么看自己需要改变，改变自己的方式方法，给孩子一
北方人_4bf2·2024-02-19 22:06

中原焦点团队 网络中级29期 李晶晶 坚持分享第433天（2022-4-13星期三）约练共49次

课程收获：当孩子遇到什么事的时候，首先要处理的就是他的情绪，这时候就需要陪着他，耐心的听他说，等情绪缓和的时候再跟他一起探讨，以前有没有遇到过类似的事，当时是怎么解决的？有没有哪些方法是相对有效的？以前有效的方法对现在有用吗？然后探讨要想解决这个问题目前能做点啥？通过一小步的行动来实现自己想要的。
幸福_7916·2024-02-19 21:23

激励孩子的黄金法则

坚持分享第488天，焦点中级13期激励孩子的4大黄金法则1.描述式鼓励：把具体的事情描述出来，例如：我看到你刚才把鞋子摆进了鞋柜里，还用手把它们扶正了。
渡小满6·2024-02-19 20:42

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
人才程序员·2024-02-19 20:23

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

中原焦点团队何旭辉焦点网络课程中21坚持分享总202天，中级第30天，约练分享第9次2020.8.7

今天是中级小组的第二次B0X约练，主题是：焦点解决思维的体验首先每两人一组分别进行访谈，一人扮演受访者，一人扮演访谈员。
灿烂阳光66·2024-02-19 19:53

2018-05-20

焦点网络中级程玲玲郑州坚持分享第117天每个人都是带着一些自然给予的特殊密码出生的，自然给你一条鲜活的生命，一定会同时在你的生命中注入某种天赋。
思小念052·2024-02-19 19:48

咨询感悟

中原焦点团队中级25期梁利坚持分享第246天第三周约练第3次（咨），共10次，累计91次每一场约练都是一场修行，无论成功与否，坦然接受，接纳自己的不完美，才有更多成长的空间！
风中的竹·2024-02-19 19:00

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

中级第二次课程复盘

中原焦点团队郭彩虹焦点解决网中19坚持分享第131天2020.3.19约练第32场1.情绪情绪会来回传递，不要绝对排斥生气，生气也有它积极正向的一面，关注生气的度有没有不一样，频率有没有少一点2.解决重视建构解决之道，而不是解决问题，做水印子，不是灭火队，而是从中学到什么，下次怎么处理。例：孩子洗碗打碎碗，指责扫地就是解决问题，探讨下次怎么样就不会打破，打破怎么办就是建构解决之道。3.原因问题和原
用焦点看世界·2024-02-19 19:43

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30
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