人工智能深度学习数据挖掘算法

人工智能深度学习

机器学习需要通过建立模型进行自我学习，那么学习方法有哪些呢？本篇来给大家介绍一下机器学习中的深度学习。如果还不了解什么是机器学习的，先浏览下这篇内容：机器学习是什么？详解机器学习概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客什么是深度学习？深度学习是目前关注度很高的一类算法，深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种
程序媛珂珂·2023-02-07 11:56

跑深度模型的显卡_2020年人工智能深度学习 GPU 解决方案推荐

纵观人类几百年来的科技发展史，几乎所有的新兴学科的发展背后都有两个字——“烧钱”！作为近年来最火热的行业——人工智能，在烧钱方面同样不遑多让。众所周知，人工智能的训练和推理都需要海量的高性能计算，大型企业或者研究机构可以一掷千金部署HPC；中小型企业或个人研究者通常选择购置性能强劲的GPU搭建工作站。那么，2020年的研究者们应该配备什么样的GPU才能满足深度学习的需求呢？做深度学习的朋友都知道，
weixin_39946327·2023-02-05 09:46

外刊精读：中学生也能学习研发AI软件！（一）

今天来一篇有“深度”的经济学人精读：关于人工智能深度学习。本篇先讲前两段。
外刊译言·2023-02-04 10:57

使用卡方分箱进行数据离散化-python实现

一些数据挖掘算法只接受分类属性（LVF、FINCO、朴素贝叶斯）。当数据只有定量特征时，学习过程通常效率较低且效果较差。卡方分箱算法（ChiMergeAlgorithm）这种离散化方法使用合并方法。
python机器学习建模·2023-02-04 09:48

人工智能深度学习篇一

一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然语言理解、图像识别、语音识别等。而它们就是人工智能需要解决的问题。如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习。自图林提出“机器与智能”，一直有两派观点：一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统，这一派看问题是自顶向下的；还有一派认为通过仿生人脑可以达到人工智能，这一派
种花家的码农·2023-02-03 13:40

K-means 聚类算法及代码实现

K-means聚类算法及代码实现十大数学科学经典算法（一）K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。
weixin_41105443·2023-02-03 09:18

【计算机视觉】dlib库的编译及安装（centos）

目录1.dlib库的简介及功能2.在centos上的编译及安装3.安装完成后的配置工作1.dlib库的简介及功能dlib是一个开源的C++库，提供了许多机器学习、图像处理和数据挖掘算法。
颢师傅·2023-02-02 21:52

Kmeans算法

Kmeans算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。Kmeans算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
致虑·2023-02-02 03:09

学习序列模式挖掘

学习序列模式挖掘1.1介绍已Apriori算法为例，此算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。Apriori在拉丁语中指"来自以前"。
perfect Yang·2023-02-01 18:19

数据挖掘实验报告：Apriori算法实现

数据挖掘实验报告实验一：Apriori算法实现一、Apriori算法简介Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。Apriori在拉丁语中指"来自以前"。
刷题致富·2023-01-30 22:46

数据分析详解（数据预处理+基于随机森林特征工程+机器学习完全版）

然而，实际系统中的数据一般无法直接满足数据挖掘算法的要求，因此必须对数据进行预处理，以提高数据质量，使之符合数据挖掘算法的规范和要求。数据
Zouia Gail·2023-01-29 11:02

Hive函数大全–完整版(一)

尽管它的相应延迟大，尽管它性能可能不够优秀，但是它太方便、功能太强大了，做离线批量计算、ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法，而且，和HBase、Spark、Tez都能整合使用。
ws的大数据田地·2023-01-28 16:27

基于Python的世界各个国家的幸福度的公开数据集的数据挖掘 课程论文+答辩PPT+源码及数据

目录一．问题背景1二．准备工作2三．具体实施21.数据存储及基本加载2#数据整理到数组之中22.数据清洗2①多余列清除2②列属性归一3③空值处理43.数据挖掘算法6①基本特征6②总体热力图分析7③对指定数据的热力图分析
毕业设计论文资料·2023-01-26 14:43

学python的电脑 战66_买笔记本电脑，价格在6000-7000的，作为办公学习，Python，ps的，不玩游戏，有什么推荐的？...

人工智能深度学习对电脑的要求可以去到工作站的级别。对于将Python用
weixin_39998795·2023-01-22 13:44

sklearn数据预处理（二）非线性转换

为什么要非线性转换在上一关中已经提到，对于大多数数据挖掘算法来说，如果特征不服从或者近似服从标准正态分布（即，零均值、单位标准差的正态分布）的话，算法的表现会大打折扣。
Rich Dad·2023-01-22 11:22

各类数据挖掘算法缺点_数据挖掘–简介，优点，缺点和应用

各类数据挖掘算法缺点介绍(Introduction)Intoday'sworld,theamountofdataisincreasingexponentiallywhetheritisbiomedicaldata
cumt30111·2023-01-18 19:22

常用数据挖掘算法举例（下）

集成学习随机森林随机森林（RandomForest）是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。简单地说，随机森林就是由多棵CART（ClassificationandRegressionTree）构成的。对于每棵树而言，它们使用的训练集是从总的训练集中通过有放回采样得到的，这意味着总的训练集中的有些样本可能会多次出现于一棵树的训练集中，也可能从未出现于一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使
hajk2017·2023-01-18 13:31

python量化选股策略_【机器学习】第六课：基于SVM的量化选股策略

导语接触过机器学习或数据挖掘算法的人都应该知道支持向量机（SVM），支持向量机一经提出就得到了广泛应用。本文主要探讨该算法在金融领域量化投资多因子策略上的应用。
weixin_39777404·2023-01-15 14:45

ChatGPT 之后，再玩玩 Stable-Diffusion

顺着Stable-Diffusion搜索了下相关资料，发现AI创作图片的工具也有不少：DiscoDiffusion：是发布于GoogleColab平台的一款利用人工智能深度学习进行数字艺术
dotNET跨平台·2023-01-15 01:38

阿里达摩院人工智能科学家杨红霞离职，AI商用是难题

在人工智能深度学习领域中
IT界那些事儿·2023-01-14 20:42

其他算法-LSH局部敏感度哈希

目录LSH简介LSH算法过程LSH简介LSH全称LocalitySensitiveHashing，即局部敏感度哈希，是一种常用的数据挖掘算法，LSH让海量且高维的数据检索变得高效；普通哈希的目标是避开碰撞
tzc_fly·2023-01-12 17:47

Kmeans

聚类算法(无监督的数据挖掘算法)作用将数据实现分割用于异常点的监控分类Kmeans聚类K中心聚类谱系聚类EM聚类算法基于密度的聚类基于网格的聚类Kmeans聚类分析利用距离远近的思想将目标数据剧为指定的
云间怡海·2023-01-12 09:57

数据挖掘算法之聚类分析（二）canopy算法

canopy是聚类算法的一种实现它是一种快速，简单，但是不太准确的聚类算法canopy通过两个人为确定的阈值t1，t2来对数据进行计算，可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别，所以它是不太准确的但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定（因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适，而有
weixin_30371469·2023-01-12 09:26

数据挖掘算法-聚类的分类

聚类分析是一个把数据对象（或观测）划分成子集的过程。是无监督学习。基本聚类方法有：划分方法层次方法基于密度的方法基于网格的方法基于模型的聚类方法应用：商务智能、WEB搜索、图像模式识别、生物学、安全等领域。以下为转载：（http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html）聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partitionclusterin
丙吉·2023-01-11 17:01

EM算法学习总结（未完待续...）

EM算法是一个常用的数据挖掘算法，想必从事数据挖掘的相关工作的同学一定比较熟悉，至少是有所耳闻。
TIM33470348·2023-01-11 11:01

TensorFlow贡献者黄文坚：解读对比13个深度学习框架后的选择

【AI创新者】TensorFlow贡献者黄文坚：解读对比13个深度学习框架后的选择AI创新者Google人工智能深度学习TensorFlow阅读5774【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏
元宇宙iwemeta·2023-01-09 12:01

【人工智能深度学习】人工智能中的梯度下降算法和反向传播教程

【人工智能深度学习】人工智能中的梯度下降算法和反向传播教程梯度下降优化算法参数化模型用方块图表达参数模型的计算图损失函数梯度下降在传统神经网络中随机梯度下降和反向传播算法的优势随机梯度下降的优势传统神经网络通过非线性函数进行反向传播通过加权和进行反向传播一个神经网络和反向传播的
王子王子聪·2023-01-09 09:29

吴恩达深度学习笔记 最全最详细！这一篇足够了！

blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮
是小李呀~·2023-01-09 00:46

数据挖掘1

KDD步骤：数据清理数据集成数据选择数据变换数据挖掘模式评估知识表示数据挖掘概念：从大量的、错综复杂的数据中挖掘哪些令人感兴趣的（易被理解、新颖的、潜在有用的、非平凡的）模式或知识构成数据挖掘算法的三要素
JaSparrow·2023-01-08 12:16

【金猿产品展】亚信科技AISWare Onta KG知识图谱工具——一站式全流程知识计算管理平台...

OntaKG可以提供流水线式的知识创建流程，科学的图谱数据管理体系，搭配机器学习和图数据挖掘算法引擎，以及图谱渲
数据猿·2023-01-07 19:50

超全数据挖掘面试笔试题（附答案）转

一、单选题（共80题）(D)的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
weixin_30659829·2023-01-06 20:04

决策树算法

近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。
qq_27540235·2023-01-05 13:58

决策树算法原理及实现

近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策
kerwinner·2023-01-01 08:18

数据预处理——数据抽样

2.在数据挖掘中，抽样的目的是压缩数据量，减小数据挖掘算法的资源开销。
沐小辰·2022-12-29 21:10

数据挖掘算法原理与实践：数据预处理（第一关-第五关）

第1关：标准化#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.preprocessingimportscale,MaxAbsScaler,MinMaxScaler#实现数据预处理方法defPreprocessing(x,y):'''x(ndarray):处理数据y(str):y等于'z_score'使用z_score方法y等于'minmax'使用MinMaxScaler方法y等于'm
川师_King·2022-12-29 14:57

educoder 数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

第1关：标准化#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.preprocessingimportscale,MaxAbsScaler,MinMaxScaler#实现数据预处理方法defPreprocessing(x,y):'''x(ndarray):处理数据y(str):y等于'z_score'使用z_score方法y等于'minmax'使用MinMaxScaler方法y等于'm
木右加木·2022-12-29 14:56

SPSS Modeler基础操作与模型求解

由于SPSSModeler拥有丰富的数据挖掘算法，支持与数据库之间的数据和模型交换；同时，具有可视化操作界面，简单易用，分析结果直观易懂，图形功能强大等特点。
dream1909·2022-12-26 14:22

svm多分类_数据挖掘算法——常用部分分类算法

分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、矛盾划分的取舍等。分类算法分类效果如图所示。常用的分类算法包括：NBC(NaiveBa
weixin_39834780·2022-12-25 10:10

数据分析基础篇16讲之12数据集成：这些大号一共20亿粉丝？

数据集成的两种架构：ELT和ETL一般来说，数据工程师的工作包括了数据的ETL和数据挖掘算法
jianhao93·2022-12-24 12:26

SQL Server聚类数据挖掘信用卡客户可视化分析

在信用卡分析时，我们向客户演示了用SQLServer的数据挖掘算法可以提供的内容。查看数据查看信用
·2022-12-22 19:52

机器学习算法：18大数据挖掘的经典算法以及代码Java实现

算法目录常用的标准数据挖掘算法包名目录名算法名AssociationAnalysisDataMining_AprioriApriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysisDataMining_FPTreeFPTree
冰凌其·2022-12-22 11:30

数据挖掘算法学习及应用场景

常用的数据挖掘算法及其应用场景参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习
无人不智能，机器不学习·2022-12-22 11:22

数学建模-朴素贝叶斯分类器

以贝叶斯理论为基础的朴素贝叶斯分类器目前任然是十大流行的数据挖掘算法之一，不过这么厉害的一个理论，他的创造者竟然是英国的一位神父，真的令人有一点点匪夷所思。
臭小子222·2022-12-21 04:04

（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 决策树分析算法）

随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。
小飞侠-2·2022-12-19 23:09

数据挖掘算法(一)——Apriori

1.关联分析关联分析是一种在大规模中寻找关系的非监督学习算法。这些关系可以有两种形式：频繁项集、关联规则。频繁项集：经常出现在一块的物品的集合关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系一个例子：在这里，我们不关心顾客买了几件，只关心买了什么，在这里明确几个定义。●事务：每一条交易称为一个事务。例如，在这个例子中包含了5个事务。●项：交易的每一个物品称为一个项,例如，豆奶、尿布等。●项集：包含零个
yebulk·2022-12-19 13:05

SPMF源码学习与总结——Apriori算法

它提供了51种数据挖掘算法实现，用于：•序列模式挖掘,•关联规则挖掘，•frequentitemset挖掘,•顺序规则挖掘，•聚类这几天放假研究了下Apriori算法的源代码，把总结写下，好记性不如一个烂笔头
爱动的蜗牛·2022-12-19 13:33

数据挖掘的10大算法我用大白话讲清楚了，新手一看就懂

市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来
Leo.yuan·2022-12-19 12:07

数据挖掘算法总结,总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等

数据挖掘算法总结θ  tech\theta\;techθtech总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等1.ID3介绍：ID3算法是一种分类决策树算法，通过一系列规则将数据分类成决策树的形式
dxmato·2022-12-19 08:25

数据挖掘算法之 k-means

k-均值聚类算法算法描述：1、为中心向量c1,c2,…,ck初始化k个种子2、分组:（1）将样本分配给距离其最近的中心向量（2）由这些样本构造不相交（non-overlapping）的聚类3、确定中心:用各个聚类的中心向量作为新的中心4、重复分组和确定中心的步骤，直至算法收敛。原理：K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的
fuli2492·2022-12-19 08:51

[转]详细解释数据挖掘中的 10 大算法

在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
黑夜路人·2022-12-19 08:51
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