中级机器学习第9页

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

郭文凤反省一组日精进打卡

〔行～实践〕一：修身1、看学习强国2、学习中级财务知识3、做瑜伽二：齐家三、建功1、支付中心各项事务处理及其他单位汇款复核2、联系邢春富处工资表及收据事宜3、统计各行当日余额4、东顺月度各

蓝蓝的天空彩云飞·2024-08-31 01:21

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

设定良好的目标

贺变丽焦点解决中级十期坚持分享第587天2020—1—20目标是对当事人具建设性、重要性、吸引力的，是符合当事人价值观与得到其认同的，是可能性高但有些难度的。

hebl·2024-08-30 14:55

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制

听忆.·2024-08-30 10:51

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上

0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch概述

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。

fydw_715·2024-08-30 06:01

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。

百态老人·2024-08-30 04:20

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要（二）2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear

Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI（重复只做补充）3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks（1）lightgbm.record_evaluation（2）lig

CXDNW·2024-08-30 03:40

【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)

第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。

艾思科蓝 AiScholar·2024-08-30 03:40

机器学习之决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

机械设计工程师的三个发展阶段

默认掌握了机械设计的数学、力学、材料、几何绘图等）1.会用尺测量2.会使用CAD、SW、UG、Catia、ProE等工具（掌握草图、特征、板筋、焊接、曲面、装配体、图纸等）画出现实零件3.会出图纸4.会安装中级掌握了各种选型真空原件的选型

*Major*·2024-08-30 01:30

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门大神级攻略

它语法简单、易读易写、用途广泛，广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript：对于对Web开发感兴趣的学生，JavaScript是必学的。

一禅（OneZen）·2024-08-29 19:43

2022-11-06

焦点团队初中级33级学员坚持260天。

人生_d8b6·2024-08-29 19:47

2022-08-23

中原焦点团队徐晓霞网络中级28期坚持分享第（426）约练（154）（2022-8-23）赞美就像一种魔法香水，能够散发出难以想象的感染力。通过赞美，可以改正我们性格中比较悲观的那一面。

羊羊得逸·2024-08-29 18:16

rose中原焦点团队网络初级27期、中级27期分享第164天20210912

今天听读了正面管教这本书，听了一小部分，有了肤浅的一点理解，敬佩作者在案例里面重新建构的敏锐的点，抓住的资源。体会到问题外化，不贴标签，肯定与正确的赞美的妙处。再保证，强有力的成功经验的构建，无条件的接纳和支持。

rosewshx·2024-08-29 18:08

Python配置管理工具库之hydra使用详解

这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库，包括其安装方法、主要特性、基本和

Rocky006·2024-08-29 17:35

王清霞平顶山网络焦点中级八期坚持分享第328天20181209

我们能给予孩子的最大的教益莫过于，生活的意义就在于展现一个觉醒的自我。要想获得满足感与成就感，最关键的一点就是接受现实——这样的教诲就是巨大的馈赠。带着这样的想法，孩子会永远把生活当做朋友；即使在处境严酷的时候，他们依然相信一切都有美好的用意。

懒洋洋_a7fc·2024-08-29 17:04

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出

weixin_39956182·2024-08-29 14:10

深度学习：探索人工智能的无限可能

1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

计算机视觉概念科普

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。

极客代码·2024-08-29 11:54

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》

【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。

ShuQiHere·2024-08-29 08:33

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

机器学习（ML）算法分类

机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。