可解释机器学习第7页

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

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

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

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

RAG增强检索

1.RAG技术主要解决了什么问题解决通用LLM针对一些小众领域没有涉猎的问题(私域)提升LLM回答的准确性、权威性、时效性提高LLM回答的可控性和可解释性，提高模型的可信度和安全性2.RAG流程-1文档加载

苍墨穹天·2024-08-29 13:34

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

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。学习率过高或过低：首先尝试将学习率降低到一个更合适的水平，并考虑使用学习率调度程序来优化训练过程。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

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。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员，能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互，并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务，涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细

听忆.·2024-08-29 06:19

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-29 04:59

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

PyTorch库学习之torch.mean函数

它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。

Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

c++调用python和numpy混合编程

而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计

AIVoyager·2024-08-28 14:58

springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能

springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能，通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习（AI）技术的应用。

cesske·2024-08-28 14:27

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

【机器学习基础】Anaconda与Pycharm使用

这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx

叫我东方小巴黎·2024-08-28 12:16

【机器学习】初学者经典案例（随记）

边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。

听忆.·2024-08-28 11:09

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

《陈天奇：机器学习科研的十年》阅读笔记

0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。

Bunny_Ben·2024-08-28 11:07

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar

Monyan·2024-08-28 11:06

聚星文社——绘唐科技Ai推文软件

绘唐AIGCAI工具·2024-08-28 09:57

Spark on YARN

ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战