中级机器学习

《大年初一》

刘晓飞坚持分享第566天焦点网络中级十期20190205“亲爱的外面没有别人，只有我们自己”这是张德芬老师的名言，今晚继续读《亲密关系》知道我们好多时候批评或者看不惯别人的缺点，实际上是我们内心的投射。
花开盛夏·2024-01-26 03:27

和潇洒姐写作100天|DAY21长篇故事的引子

复活重生-觉醒|满载而归靶心人公式：目标-障碍-努力-结果-意外-转弯-结局目标：当一名硬笔书法老师障碍：零基础，从来没接触过努力：学习速成方法，尽快进入行业结果：成为小班教学书法老师意外：基础不扎实，带中级班学生时常掉链子转弯
遇见花开liuliu·2024-01-26 03:08

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html
Rainysong·2024-01-26 02:52

【Spark】pyspark 基于DataFrame使用MLlib包

另外，根据Spark文档，现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。1ML包的介绍从顶层上看，ML包主要包含三大抽象类：转换器、预测器和工作流。
beautiful_huang·2024-01-26 02:37

陈雪凡网络焦点九期中级坚持分享第277天,2018-11-28长沙

今天听掌控对话里边讲的美国的那个FBI,所运用的谈判技巧，其实是最基本的技巧，也是最难的技巧。首先就是尊重和理解，去同理对方，这和我们咨询的理念是一致的。同时也说明了但，不管是什么样的人都希望被尊重和理解，所以谈话的时候，时刻同理对方，会让对方很舒服。里边讲到，重复对方的语言，和焦点里边的摘要，概述，也是一致的。还有很重要的一点，保持平静，不管场面多么混乱，只有平静下来才有利于事情的解决，这也是我
乐CXF慧·2024-01-26 01:30

我的2023年的总结

年初，我意识到AI和机器学习已经成为不可逆转的趋势，尤其是在自然语言处理和图像识别领域。因此，我决定深入学习这些技术，并将其应用到我的日常工作中。我开始系统地学习深度学习框架
编程千纸鹤·2024-01-26 00:48

02 深度学习介绍【动手学深度学习v2】

自然语言处理：语言->符号计算机视觉：在一个图片里可以帮你做一些处理->图片很难用符号解释->使用概率模型深度学习：是机器学习的一种、可以做自然语言处理、计算机视
不安全的安保·2024-01-26 00:15

2021-04-10

2021年4月9日，大象焦点中级班聚焦正向，第152天分享今天外援一天，虽然没有做什么事情，但是感觉好累，下午快5点钟老公说可以早点回家，我想着等我下班后还要去趟单位，然后再回家做饭就会很晚了，索性跟他说直接回婆婆家吃饭
钟楚君·2024-01-26 00:39

PyTorch的衍生资源

以下是PyTorch发展过程中的几个关键里程碑事件：2016年：PyTorch于2016年首次发布，作为一个基于动态计算图的开源机器学习库，它提供了自动微分功能，并强调代码可读性和灵活性。
科学禅道·2024-01-26 00:23

【基础配置】Python2/Python3并存安装配置教程

它可以应用于多种领域，如Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、科学计算、自动化测试等。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，目前已成为世界上最流行的编程语言之一。
晚风不及你ღ·2024-01-25 23:26

中原焦点团队 网络中级第19期 吕娟坚持分享第412天

2020年6月11号当事人本身例外的运用在积极开发例外的过程中，督导者亦会运用类似前述的方式，来引导受督者觉察当事人个人的例外。其如：以评量问句邀请受督者评量当事人在某向度或某些特质上是几分？何以由此分数？这分数对当事人与受督者的意义与启发又是什么？以关系问句询问当事人的重要他人会如何称赞与欣赏当事人的某些例外或改变？直接询问受督者，当事人在咨询目标的相关层面上什么时候是当事人的问题没有发生，比较
我心安然无恙·2024-01-25 23:18

Day 1322：架构师训练营学习总结（w13）

本周主要讲了Spark流计算、数据分析和机器学习。Spark的主要特点是DAG切分多阶段计算、内存存储中间结果、RDD的编程模型。RDD是Spark的核心概念。
kafkaliu·2024-01-25 22:18

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。t-SNE通常用来在二维或者三维空间中可视化复杂数据集。简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空
加百力·2024-01-25 22:38

2016年不可错过的21个深度学习视频、教程和课程

几年之前，深度学习还是机器学习里面一个不太受人关注的领域。随着神经网络和大数据的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。2009年时，深度学习还是一个新兴领域，只有少数人认为这是一个值得研究的领域。
wd_cloud·2024-01-25 22:31

经济半小时

焦点中级十期成长分享第229天2019-01-26今天，我们几个同学相约在一起聚餐。按照惯例，饭前“经济半小时”（也就是打牌赌钱）。我不打牌，一般是围观，倒水、准备水果和点菜，给他们搞服务。
风雨彩虹1219·2024-01-25 21:58

中原焦点团队，网络中级28期，罗爱华坚持分享第347天，总约练281次

《尊重与希望》读书收获1.在进行案例分析，过程中对旁白的理解是非常重要的。通过这些表情，肢体语言，口气的描述，我们能体会到来访者的状态，他所透露出来的能量，也能捕捉到来访者的一些信息，这些都是我们在面前的时候注意观察的地方，注意体会的地方，也是我们获得信息的重要渠道，也是理解对方，懂得对方的重要窗口。“父亲困惑的说”“父亲深思恒很久，开口说”“父亲继续思索着”“父亲突然抬起头”“父亲哭笑不得，却又
b5b87fbe5c41·2024-01-25 21:51

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。
草明·2024-01-25 21:53

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

什么是机器学习潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis，LSA）是一种无监督学习方法，用于在文本数据中发现潜在的语义结构。LSA的主要应用之一是进行文本文档的主题建模和信息检索。
草明·2024-01-25 21:23

强化学习 - Deep Q Network (DQN)

什么是机器学习DeepQNetwork（DQN）是一种结合深度学习和强化学习的方法，用于解决离散动作空间的强化学习问题。
草明·2024-01-25 21:23

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。
草明·2024-01-25 21:52

20种最常用编程语言的特点及应用

-应用场景：数据分析、机器学习、人工智能、Web开发、自动化脚本。2.Java-特点：跨平台、面向对象、强大的企业级框架。-应用场景：企业级应用开发、Android移动应用开发、服务器端Web开发。
极客代码·2024-01-25 21:39

情绪日记《期待》

家人和自己满满的期待，我期待孩子十年之后，已经成为一个非常优秀的青年，手提公文包为公司的业务奔波在全国各地，跟老总轻松自如地恰淡业务，潇洒地签约，……，我期待，我经过一场场沙龙的努力，那一刻我终于，走进了晋升中级舞台的会场
董江霞·2024-01-25 21:19

2024年，AIGC赛道专利文献和软著大全

发明人：周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁二、机器学习算法发表文献Simulationmodelanddropletejectionperformanceofathermal-bubblemicroejector
AI周红伟·2024-01-25 20:30

2020-12-29

当初报名的时候看这家单位待遇不错，有编，有安家费，提供住所，还是中级职称待遇，所以尽管家人们都反对但我还是毅然决然的签了，其中一个很重要的原因是考虑到那边生活压力小，我对象也比较好找工作。
臭小鸭·2024-01-25 19:01

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。在理论上，y^'的取值范围是(-∞,+∞)，即y^'可以是任何值，例如销量、价格、负债等。在回归任务中，有一类特殊场景值得注意，就是预测概率。概率可用于解决分类问题。在这类场景中，模型的输出是输入样本属于某个类别的概率。例如，输入的是用户消费习惯和商品特征等信息，
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》-因子分解模型

但是，随着互联网的发展，以及应用场景的日益复杂，人们对机器学习的期待日渐提高，在一些复杂的场景中，逻辑回归显得有些力不从心。例如，在电商推荐场景中预测用户是
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 经典分类模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线。当训练数据线性可分时，能够正确进行分类的分类线有无数条，不同的分类线对应于不同的w和w_0及不同的Loss，如图5-1所示。图5-1在图5-1中，直
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 线性回归

在机器学习中，这类业务有一个专门的名字——回归（Regression）。回归是指通过大量已知数据发现输入x和输出y的内在关系，并对新的输入进行预测。发现内在
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

前言：读者朋友们大家好，从这篇开始更新我本人撰写的《速通机器学习》一书；本书已出版并发售于JD，想要实体书的可以自行购买。
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

【日语初学者可以从哪些方面入手？】

适合：初中级视频学日常用语，同时可以了解日本文化。https://www.erin.ne.jp/zh/青空朗読适合：高级青空日本经典文学作品朗读（约600篇），欣赏文学作品，提高听力好帮手。
樱花学习达人·2024-01-25 19:56

Redis面试题32

它与传统机器学习有何不同？答：深度学习是机器学习的一个分支，在人工神经网络的基础上构建了多层的神经网络模型，以实现对复杂数据的学习和分析。
CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

【汉化】【Python中级技巧】Python中的raise: 有效地在代码中引发异常

原文链接：https://realpython.com/python-raise-exception/byLeodanisPozoRamosJun19,2023目录在Python中处理异常在Python中引发异常：raise语句选择引发的异常：内置vs自定义引发内置的异常编写并引发自定义的异常决定何时引发异常引发异常的实操条件性地引发异常重新引发先前的异常使用from子句链接异常学习引发异常的最佳
Sprite.Nym·2024-01-25 19:46

大创项目推荐 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖
laafeer·2024-01-25 18:35

OpenCV C++（一）----入门

一、初识OpenCVOpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是开源的计算机视觉和机器学习库，提供了C++、C、Python、Java接口，并支持Windows、Linux
肉松饼饼·2024-01-25 18:28

基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测附MATLAB实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要
matlab科研助手·2024-01-25 17:18

IME-CNN-LSTM-Multihead-Attention|基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络R多变量时间序列预测附MATLAB仿真

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要
Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

许老师督导四收获3

中原焦点团队网络中级五期梁艳分享1401天。
诗心小鹿·2024-01-25 17:25

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

PR-AUCPR-AUC，即精确率-召回率曲线下的面积，是一种用于评估分类模型性能的指标。与ROC-AUC（接收者操作特征曲线下的面积）不同，PR-AUC关注的是精确率和召回率之间的关系，特别适用于不平衡数据集。精确率（Precision）和召回率（Recall）是分类模型中常用的两个重要指标：精确率衡量模型在预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别。召回率衡量模型成功预测出所有正类别样本的能力。
Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

这在许多机器学习算法中是必要的，因为它们通常不能处理类别数据。1.用法说明#初始化：le=LabelEncoder()#转换标签：encoded_labels=le.fit_tra
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

2022-08-01

中原焦点团队网络中级29期华雪莲持续分享第364天，今日读书《家庭中的正面管教》，读书收获：温暖而良好的亲子关系是父母给孩子的最好的礼物。
坐看云起xl·2024-01-25 16:22

借助一个例子简要了解机器学习

练习:训练一个模型,基于适合狗的护具的大小来预测适合狗的靴子尺寸环境:azureml_pyimportpandas!wgethttps://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-introduction-to-machine-learning/main/graphing.py!wgethttps://raw.githubuserconten
泥烟·2024-01-25 15:41

觉察

尚俊平，焦点网络中级，坚持分享1035天，2019年3月3日星期7每天觉察一下自己的生活，觉得也是成长的一部分。上午，从起床做饭，到后来请师傅疏通厨房里的下水道，师傅走后，满屋的狼藉还要我收拾。
32598db751bb·2024-01-25 15:57

深度学习电脑配置有什么要求？

随着人工智能和机器学习的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。然而，深度学习的应用需要强大的计算能力，因此对于想要进行深度学习的用户来说，选择一台合适的电脑是必不可少的。
机器视觉—ing·2024-01-25 15:04

机器学习/深度学习中的类别不均衡问题及处理方法

类别不均衡问题数据的类别不平衡（classimbalance），也叫数据偏斜（classskew）。以常见的二分类问题（是和否两类）为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如0.1%）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。例如，若分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确
几时见得清梦·2024-01-25 14:20

向量库与嵌入模型

简介非结构化数据世界上大约超过百分之八十的数据都是非结构化数据，例如：图像、音视频、自然语言等，这些模型不遵循预定义的模式或组织方式，可以使用各种人工智能(AI)和机器学习(ML)模型转换为向量。
liuzhenghua66·2024-01-25 14:56

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经
十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

智慧城市的发展过程中，最需要的15个工作岗位

1.机器学习科学家随着城市越来越多地利用物联网，并能够从现有资源中收集更多关于天气、交通等的数据，随后通过第三方应用程序对数据进行挖掘，数据科学家不仅需要从数据中分析和创造更多价值，还需要连接数据孤岛。
人工智能爱好者·2024-01-25 14:24

数据可视化的未来：2024 年及以后_光点科技

人工智能、机器学习和增强现实等新兴技术正在为新一代实时数据可视化工具铺平道路，这些工具将增强我们理解复杂数据的能力并彻底改变我们与之交互的方式。
光点数据治理·2024-01-25 14:43

休息

尚俊平，焦点网络中级，坚持分享1064天，2019年4月2日星期2今天逛街买衣服，眼睛得到了休息，眼疼眼模糊的现象得到了极大的缓解。爱惜身体，身体是革命的本钱。
32598db751bb·2024-01-25 14:09

2022-03-11

徐丽红2022--3--11中原焦点网络28期中级郑州坚持享第212天人和人之间特别容易形成圈子，在你的小圈子里可能会有两种人：一种让你觉得消耗、很疲惫，而另一种让你觉得很舒服、很滋养。
3902870da60e·2024-01-25 13:16
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