人工智能机器学习pymc

基于新版PyCharm、Anaconda3、django3框架开发内容发布系统

原先我们团队使用的环境是Anaconda3-2019.07、pycharm-professional-2018.3.5、python3.7，并做了一些爬虫项目，后来由于人工智能机器学习的需要，于是升级版本
mys328·2024-02-09 11:39

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU从机器学习到深度学习早期的人工智能机器学习表征学习
iwill323·2024-02-03 16:17

【深度学习】初识深度学习

初识深度学习什么是深度学习关系：人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系：机器学习：随着数据量增加会改进性能的算法深度学习：使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。
wmh1024·2024-01-25 07:19

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

Python基础语法

打印机软件系统系统软件：操作系统应用软件：微信、QQ、浏览器等Python简介Python是非常流行的编程语言，主要是因为：简单、易学、适应人群广泛免费、开源应用领域广泛自动化运维自动化测试网络爬虫数据分析人工智能机器学习
Python私教·2024-01-08 09:25

【Python百宝箱】优化 Python 中的科学计算与建模：从 SymPy 到 Optuna

从SymPy提供的符号计算，到scikit-optimize的贝叶斯优化，再到NumPy和SciPy的数值计算和统计建模，以及利用Statsmodels进行回归分析和时间序列分析，再到PyMC3的贝叶斯统计建模
friklogff·2023-12-30 14:51

人工智能-机器学习-深度学习 概念整理

目录1.人工智能-ArtificialIntelligence2.机器学习-MachineLearning3.深度学习-DeepLearning4.人工智能机器学习深度学习三者之间的关系5.人工智能的流派
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:31

[pymc]pymc安装后测试教程之将非线性函数拟合到数据/观察值

http://t.csdnimg.cn/q2vPdimporttimeimportpymcimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()x=np.arange(5,400,10)*1e3#Parametersforgaussianamp_true=0.2size_true=1.8ps_true=0.1#Gaussianfunctiongau
小楼先森·2023-12-06 09:01

[pymc]pymc安装后测试教程之将非线性函数拟合到数据/观察值

importtimeimportpymcimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()x=np.arange(5,400,10)*1e3#Parametersforgaussianamp_true=0.2size_true=1.8ps_true=0.1#Gaussianfunctiongauss=lambdax,amp,size,ps:am
FL1623863129·2023-12-05 21:19

Ubuntu从ISO创建USB启动盘的工具

本文相关海量书籍下载2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)UNetBootin安装sudoadd-apt-repositoryppa:gez
python测试开发·2023-11-29 20:56

学习笔记目录

文章目录⌨️编程基础编程语言工具使用️人工智能机器学习书籍/仓库经典算法评估指标深度学习书籍/仓库模型/数据加工优化方法⌨️编程基础编程语言go语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/
雪的期许·2023-11-29 00:27

机器学习背景介绍与基本概念

机器学习背景介绍与基本概念人工智能机器学习神经网络深度学习基本概念数据挖掘和机器学习的关系训练数据/验证数据/测试数据监督学习/无监督学习/半监督学习回归/分类/聚类人工智能人工智能（ArtificialIntelligence
盛夏未来·2023-11-21 13:43

上海交大全球午餐会——大语言模型机器学习ChatGPT（主讲人：赵海）

实现强人工智能，从脑计划到与训练模型：在过去的十年中，一段时间很热，后面被人工智能机器学习盖过去了目前脑计划的现状不能宣布失败，仍在进行，但是没有之前那么热。预训练模型正在走向脑计划的方向。
zRezin·2023-11-15 09:59

数据分析工程师_第01讲Google python指南与数据科学python进阶

第01讲Googlepython指南与数据科学python进阶目录0.python简介深度学习/人工智能机器学习大数据1.寻求帮助2.python运算python基本数据类型、变量、运算、表达式3.变量
程序员酱油哥·2023-11-07 21:16

Python模块详细介绍

补充知识五、循环导入问题六、判断文件类型七、模块的查找顺序一、模块介绍1.如何理解模块模块可以看成一个完整的功能非常强的大代码体使用了模块就相当于你也有这个功能了使用模块编程就相当于站在巨人的肩膀上(智能语音人工智能机器学习
LoisMay·2023-11-06 04:40

使用python语言、django开发框架、mysql数据库实现简单在线图书推荐系统 基于用户的协同过滤推荐算法 人工智能 机器学习 可视化数据分析 爬虫 个性化图书推荐系统

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linge511873822·2023-11-05 17:45

零基础入门影像组学与人工智能

mp4│【试听】机器学习临床SCI思路解读.mp4│├─第二章轻松入门机器学习，搞定人工智能基础│1.理论基础：如何做人工智能机器学习研究？.mp4│2.工具基础：轻松入门Python
七刀·2023-10-26 07:43

人工智能（Machine Learning）—— 机器学习

转载：https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384机器学习一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习经典机器学习基于神经网络的机器学习浅层学习深层学习
lghgqsy·2023-10-23 10:29

周志华《机器学习》西瓜书新出算法推导视频！（超级详细）

如果你已经开始学习，并且了解一点机器学习这个概念，那么你就应该知道这本书“周志华《机器学习》”，号称人工智能领域中文版开山之作这是一本面向中文读者的机器学习教科书，适合正在学习机器学习的学生，以及对人工智能机器学习感兴趣的人士
深度之眼订阅号·2023-10-21 18:31

人工智能机器学习

机器学习资料下面是机器学习的资料，让你更深层次的了解以及学习机器学习链接：https://pan.baidu.com/s/1mpze_NnwMJox6TCiL0vX9g密码：u6hy还需要别的python相关资料，请联系QQ：1538444890Ｏ（∩＿∩）Ｏ谢谢
现实里的童话xklss·2023-10-16 05:02

使用pymc3进行贝叶斯推断的简单示例

本文是学习《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》重点参考了这个教程importnumpyasnpimportpymc3aspmimportmatplotlib.pyplotaspltimportos#加载数据并且展示count_data=np.loadtxt("data/txtdata.csv")plt.figure(figsize=(12.5,3.5))n_count_data=len(count_
社交达人叔本华·2023-10-13 18:14

【免费分享淘宝视频教程】pyhton大数据人工智能神经网络爬虫零基础视频教程从入门到精通-百度云

00、Python安装包开发工具、注册01、Python入门到项目实战篇02、Python大数据入门到实战篇03、Python数据分析与数据挖掘篇04、Python高等数学与程序算法篇05、Python人工智能机器学习篇
weixin_41341299·2023-10-13 08:59

最全的Python量化金融三方库汇总

物理学和工程学等自然科学领域pandas-提供了高性能的数据结构和数据分析工具quantdsl-金融/交易领域进行定量分析的领域特定语言statistics-进行基础统计运算sympy-专门用于符号数学pymc3
寒山-居士·2023-10-11 09:18

Windows10+UBUNTU-18.04 -20.04完整新手安装教程

Windows10+UBUNTU双系统新手安装完全教程由于人工智能机器学习，开始学习Python旅程，并花费大量精力时间搭建Windows10下的Python环境，CUDA、TensorFlow、Keras
大山8606·2023-10-05 07:11

人工智能机器学习-飞桨神经网络与深度学习

飞桨神经网络与深度学习-机器学习目录飞桨神经网络与深度学习-机器学习1.机器学习概述2.机器学习实践五要素2.1.数据2.2.模型2.3.学习准则2.4.优化算法2.5.评估标准3.实现简单的线性回归模型3.1.数据集构建3.2.模型构建3.3.损失函数3.4.模型优化3.5.模型训练3.6.模型评估4.多项式回归4.1.数据集构建4.2.模型构建4.3.模型训练4.4.模型评估5.Runner类
Williamtym·2023-09-23 16:59

Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33449原文出处：拓端数据部落公众号当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。print(f"Runing模型平均一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和我们的客户能够更好地了解我们方法
·2023-08-18 00:50

数字化企业安全指南-数字化

数字化是过程数字化的产物，在信息化的基础上扩大了数据采集处理分析应用的范围，信息从录入到采集，信息从结构化到非结构化，信息化模型从业务专业模式到人工智能机器学习和深度学习的自动化模式，数据规模从节俭到奢靡
IT阿土·2023-08-17 00:42

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

线性回归[](https://www.pymc.io/projects/docs/en/v5.7.2/learn/core_notebo...
·2023-08-15 20:23

计算机专业套装书书单推荐

1、深度学习经典教程深度学习+动手学深度学习“花书”与沐神大作双剑合璧，入门深度学习看这一套就够了，来自一线科学家的经验总结，人工智能机器学习AI算法数据科学领域的重磅作品。
人邮异步社区·2023-08-11 21:22

人工智能机器学习数据集收集整理--持续更新中

关键词：机器学习；人工智能；数据集；标准数据集；自然语言处理；图像识别自然语言处理相关数据集1、实体/名词语义关系标记数据集【DavidS.Batista】2、HackerNews数据集(2006年以来约1/4文章)【Kaggle】3、酒店评价数据集【Kaggle】4、来自StackOverflow平台的Python语言问答数据集【Kaggle】5、来自StackOverflow品台的R语言问答数
generalz·2023-08-06 23:46

[pymc3][python]pymc3安装后测试代码2

测试环境：pymc3==3.11.2代码：importnumpyasnpimportpymc3aspmimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=='__main__'
FL1623863129·2023-08-02 22:42

【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系（机器学习知识导论）

零基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系和实战指南（机器学习基础知识）前言专栏介绍专栏说明学习大纲前提条件面向读者学习目标核心内容机器学习的概念定义回顾人工智能机器学习概念国外知名学者对机器学习的定义中文翻译机器学习发展历程机器学习和人工智能的关系机器学习和人类学习的对比人类学习的行为处理模式机器学习的行为处理模式经典的
洛神灬殇·2023-06-23 01:42

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集|附代码数据

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-22 11:13

Python三维地址建模教程【Gempy】

地质建模算法基于通用协同克里金插值法，并支持Numpy、PyMC3和Theano等高端Python数学库。
新缸中之脑·2023-06-20 21:32

使用PyMC进行时间序列分层建模

今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率。importnumpyasnpim
deephub·2023-06-20 17:28

使用PyMC进行时间序列分层建模

今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率。importnumpyasnpim
·2023-06-19 09:18

拓端tecdat|Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集

p=11664我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-16 00:47

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集|附代码数据

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-16 00:43

ChatGPT对未来教育的影响：教师学生需要掌握这个新能力

目录01.诞生过程02.背后的技术03.颠覆的行业04.对教育的未来变化01.诞生过程2018年6月，拥有1.17亿参数的GPT1启动，以往的人工智能机器学习要对学习内容事先要做标记，但GPT1可以对未标记文本的不同语料库进行语言模型的生成性预训练
Do1twell·2023-06-12 10:33

102贝叶斯方法数据分析实战--PyMC 的拓展

PyMC的拓展PyMC变量模型的上下文在PyMC3中，我们通常会在模型的上下文内处理模型中所需的所有变量。
Jachin111·2023-04-20 18:16

如何给ai机器提供学习数据_人工智能机器学习中的数据伦理

如何给ai机器提供学习数据Ethicsisanimportantaspectoflifeandunethicalofanythingissimplyharmfulandscary.Thesameprincipleisalsovalidandlegitimateinthetechnicalworld.Withtheevolutionofbigdataandhighperformantcomputin
weixin_26704853·2023-04-17 22:46

Anaconda完全卸载干净+重装最新版本2022+win10+pymc3

背景介绍：在Anaconda文件夹下打开JupyterNotebook后，输入importpymc3之后报错“modulenotfounderror:nomodulenamed‘arviz’”，尝试很久之后无法解决，决定重装。1.完全删除Anaconda：官方文档分为了完全删除和简单删除，此处因为后续还需要重新安装，所以选择了完全删除。上述操作完成之后，同时从参考了另一篇文章进行检验是否完全删除，
五月夏至·2023-04-16 20:01

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章10种机器学习方法，掌握了就可以称霸朋友圈人工智能常见算法简介机器学习中的最优化算法总结最萌算法学习来啦，看不懂才怪！
城市中迷途小书童·2023-04-15 15:22

Python和Java二选一该学啥？

千万别听某些人说的什么python人工智能机器学习，是未来的发展balabala的。python对于人工智能工程师来说，最多也就相当螺丝刀与修理工，懂么，只是一种工具，且是工具之一。
大方老师讲单片机·2023-04-04 04:01

[深度学习]-飞桨-学习笔记-note1

基本概念人工智能机器学习深度学习三者的关系是逐层专业化。人工智能是比较范的概念，而机器学习是实现人工只能又有效的方式，深度学习则是机器学习中的一个分支，目前发展火热，并替代了大多数机器学习的算法。
aixinqing00·2023-03-22 07:54

机器学习中的分类距离

在人工智能机器学习领域，常使用距离来衡量两个样本之间的相似度。“物以类聚”我们知道“物以类聚”通常用于比喻同类的东西经常聚在一起。机器学习中，距离就是遵循物以类聚的思想。
喜欢打酱油的老鸟·2023-02-07 12:45

PyMC3 - GLM之分层线性回归

#背景在测量中经常会出现多组相关的结果，比如在计算心理学中对同一个任务中的多个对象进行测试的结果，然后需要估计一组参数来建立一个数学模型，用来描述这个测试任务中的行为。可以对每个测试对象进行独立建模（假设其间不具有共性），也可以将所有的测试对象的结果混在一起统一建模。分层建模兼具这两种方式的优点，可以对测试对象的共性进行建模也可以对每个对象独立的参数进行估计。本文中使用经典的层次线性回归的例子来预
Jack-Xu·2023-02-05 14:31

《YOLO系列原理实战笔记》高清.pdf

在人工智能机器学习的领域中，目前最火的莫过于计算机视觉了，这项技术一直广受关注，而其中的目标检测是计算机视觉领域中最常见的问题之一。
zenRRan·2023-02-05 07:04
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