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多目标机器学习
【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
可以让大家熟练掌握
机器学习
基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
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2024-02-11 18:34
Azure -
机器学习
:创建
机器学习
所需资源,配置工作区
本文中你可以创建使用Azure
机器学习
所需的资源,包含工作区和计算实例。关注TechLead,分享AI全维度知识。
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2024-02-11 18:01
go后端
鱼和熊掌如何兼得?一文解析 RDS 数据库存储架构升级
在2023年云栖大会上,阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞在主题演讲中提到,瑶池数据库推出“DB+存储”一体化能力,结合人工智能、
机器学习
、存储等方法和创新能力,实现BufferPoolExtension
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2024-02-11 18:37
每周编辑精选|FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规
这一领域已经成为
机器学习
社区的热点,并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。哈工大推出了FewJoint基准数据集,为NLP小样本评测提供了公共的评价基准。
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2024-02-11 18:48
人工智能资讯数据集
因果学习及反因果学习(论文翻译)
OnCausalandAnti-causalLearning本博文对论文OnCausalandAnti-causalLearning的摘要和模型部分做了翻译和小修改,本论文主要描述因果学习中常见的几类基于函数估计的模型,同时说明了因果与相关性、因果学习与
机器学习
之间的关系
三分钟湿度
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2024-02-11 18:32
开发者都能玩转的大模型训练
前言看了刚结束的亚马逊云科技2023re:Invent大会,了解到AmazonSageMakerCanvas是亚马逊云科技最近刚推出的一种完全托管的
机器学习
服务,开发者通过AmazonSageMakerCanvas
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2024-02-11 17:57
机器学习canvasaigc
机器学习
- 似然函数:概念、应用与代码实例
本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及
机器学习
中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例,文章旨在提供一个全面而深入的理解。
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2024-02-11 17:05
机器学习人工智能深度学习算法
【
机器学习
】数据清洗之识别缺失点
个人主页:[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:[
机器学习
]希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
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2024-02-11 17:14
机器学习
【
机器学习
】数据清洗之识别异常点
个人主页:[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:[
机器学习
]希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
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2024-02-11 17:43
机器学习
【
机器学习
】
机器学习
简单入门
个人主页:[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:[
机器学习
]希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
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2024-02-11 17:43
机器学习
卫星通讯领域FPGA关注技术:算法和图像方面(1)
ASIC、信号处理算法等工程师可能需要关注的技术,有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR图像处理,以下做了一些基础的调研:1LMS算法:LMS(LeastMeanSquare最小均方)算法可认为是
机器学习
里面最基本也比较有用的算法
徐丹FPGA之路
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2024-02-11 17:42
FPGA
算法
fpga开发
算法
机器学习
流程之收集数据
引言:在当今信息时代,数据被认为是新时代的燃料,而
机器学习
则是一种强大的工具,可以从数据中发现模式、提取见解,并做出预测。然而,要让
机器学习
模型发挥出其真正的潜力,关键在于数据的质量和数量。
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2024-02-11 17:40
机器学习
我打算定一个早起的小目标
定过很
多目标
:我要减肥、我要坚持读书、我要坚持运动、我要好好学习、我要好好吃饭……没有一个实现过,总体来说一开始感觉很沮丧,后来习惯成自然,甚至在定目标的时候就知道我一定坚持不了,然后果然坚持不了。
香砂养胃丸
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2024-02-11 17:10
gensim 语言训练库 2018-10-26
一、安装gensimpipinstallgensim二、使用这个训练库很厉害,里面封装很多
机器学习
的算法,是目前人工智能的主流应用库importjiebaimportgensimfromgensimimportcorporafromgensimimportmodelsfromgensimimportsimilaritiesl1
Mr_Du_Biao
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2024-02-11 15:17
多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架,也可以被看作是一种具体的学习算法!
多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的
机器学习
方法
小桥流水---人工智能
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2024-02-11 15:10
人工智能
机器学习算法
学习
算法
政安晨:梯度与导数~示例演绎《
机器学习
·神经网络》的高阶理解
这篇文章确实需要一定的数学基础,第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章:示例演绎
机器学习
中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一):政安晨:示例演绎
机器学习
中(深度学习
政安晨
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2024-02-11 15:00
政安晨的机器学习笔记
机器学习
神经网络
人工智能
Python
梯度与导数
TensorFlow
Conda
fast.ai
机器学习
笔记(四)
机器学习
1:第11课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙
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2024-02-11 14:57
人工智能
人工智能
python
机器学习
笔记(3):误差、复杂度曲线、学习曲线等
本文来自之前在Udacity上自学
机器学习
的系列笔记。这是第3篇,介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。
链原力
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2024-02-11 14:23
机器学习
系列(8)——提升树与GBDT算法
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boostingtree)。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型:其中,表示决策树,为决策树的
陌简宁
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2024-02-11 14:40
机器学习
108个Python精选库,看完收获丰富
而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,
机器学习
,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
程序员晚枫
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2024-02-11 13:54
编程经验分享
python
开发语言
数据分析
python when库_Python精选库大全,建议收藏留用!
而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,
机器学习
,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
weixin_39946964
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2024-02-11 13:24
python
when库
决策树与随机森林算法
决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的
机器学习
算法,用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。
YuanDaima2048
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2024-02-11 13:52
机器学习
决策树
随机森林
机器学习
人工智能
算法
笔记
人工智能预测地震
AI或是精准预测地震的“救世主”事实上,在20世纪90年代,就有人尝试着用
机器学习
来预测地震,但收效甚微。
kuntoria
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2024-02-11 12:06
2019-10-31 人工智能、
机器学习
、深度学习的概念
一、什么叫人工智能、
机器学习
、深度学习人工智能:computationalagents(机器)可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems(系统),可以做以下的事情:rationally
可乐W
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2024-02-11 12:30
机器学习
---学习与推断,近似推断、话题模型
1.学习与推断基于概率图模型定义的分布,能对目标变量的边际分布(marginaldistribution)或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型,还需确定具体分布的参数,称为参数估计或学习问题,通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量,则参数估计过程和推断十分相似,可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x={x1,x2,···,xn}能分为XE
三月七꧁ ꧂
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2024-02-11 12:56
机器学习
机器学习
学习
人工智能
【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】(1)人工智能、
机器学习
、深度学习之间的关系
6.1人工智能、
机器学习
与深度学习的关系必须要掌握的内容:如上图:人工智能>
机器学习
>深度学习。
机器学习
是人工智能的一个分支,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。
giszz
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2024-02-11 12:26
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
政安晨:示例演绎
机器学习
中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(二){两篇文章讲清楚}
这一篇与上一篇是兄弟篇,意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础,第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起(包括搭建环境等等都在上一篇),上一篇链接如下:政安晨:示例演绎
机器学习
中(深度学习
政安晨
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2024-02-11 12:56
政安晨的机器学习笔记
机器学习
深度学习
神经网络
Python
数学基础
张量运算
Numpy
机器学习
:SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍
一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i,如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别,计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m
是Dream呀
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2024-02-11 11:15
机器学习笔记
深度学习
机器学习
支持向量机
人工智能
fast.ai
机器学习
笔记(三)
机器学习
1:第8课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自
机器学习
课程的个人笔记
绝不原创的飞龙
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2024-02-11 10:19
人工智能
人工智能
python
边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发
1、背景边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的
机器学习
算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备,例如智能手机、传感器、工业机器人等。
初心不忘产学研
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2024-02-11 10:41
人工智能
边缘计算
AI模型编辑器
边缘AI
图形化开发
机器学习
迁移学习
吴恩达
机器学习
—正则化
过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时,可能存在欠拟合;当变量过多时,会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好,损失函数值几乎为零,但是不能进行泛化时,即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像,但当特征变量变多时,绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时,容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题,通常有两种方法:一种是减少特征的数量,可以通过人工
魏清宇
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2024-02-11 09:55
《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02
波士顿房价预测是一个经典的
机器学习
任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价
软工菜鸡
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2024-02-11 09:20
《零基础实践深度学习》
python
波士顿房价
百度
飞桨
深度学习
机器学习
Java和JVM将GPU和容器归零
,这将是支持
机器学习
和人工智能工作量的关键。Oracle的JavaSE(标准版)开发团队希望配置Java,以便JVM了解应该在GPU上运行哪些工作负载以及哪些应该在CPU上运行。
追梦人在路上不断追寻
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2024-02-11 09:55
fast.ai
机器学习
笔记(二)
机器学习
1:第5课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自
机器学习
课程的个人笔记
绝不原创的飞龙
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2024-02-11 08:57
人工智能
人工智能
python
机器学习
的几种基本算法
在
机器学习
中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一中映射关系。
陌上尘飞123
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2024-02-11 07:17
10大
机器学习
开源项目推荐(Github平均star为1385)
翻译|suisui出品|人工智能头条(AI_Thinker)本文推荐的10大
机器学习
开源项目是由Mybridge从250个
机器学习
开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:Tensorflow
城市中迷途小书童
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2024-02-11 07:41
机器学习
复习(8)——逻辑回归
这个性质使得Sigmoid函数非常适合用来进行二分类,在
机器学习
中,它可以将任意实数映射到(0,1)区
不会写代码!!
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2024-02-11 07:47
人工智能
机器学习复习
Python学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习
2---逻辑回归(基础准备)
逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10)np.log2(2)np.enp.log(np.e)#ln(e)#对数运算#log(AB)=log(A)+logBnp.log(3*4)==np.log(3)+np.log(4)#logA²=2*
pyniu
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2024-02-11 06:40
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习
2--逻辑回归(案列)
糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']feature_names=diabete
pyniu
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2024-02-11 06:10
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
MATLAB实现随机森林回归算法
随机森林回归是一种基于集成学习的
机器学习
算法,它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树,并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。
AI Dog
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2024-02-11 06:00
数学建模\MATLAB
随机森林
数学建模
机器学习
matlab
数据挖掘
hummingbird,一个便于将模型部署到边缘设备的Python库!
前言随着人工智能和
机器学习
的快速发展,将训练好的模型部署到生产环境中成为了一个重要的任务。而边缘计算设备,如智能手机、嵌入式系统和物联网设备,也需要能够运行
机器学习
模型以进行实时推理。
漫走云雾
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2024-02-11 05:31
python
开发语言
边缘计算
机器学习
计算机视觉主要知识点
这是一个跨学科领域,融合了计算机科学、图像处理、
机器学习
和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点:图像基础:像素:图片的最基本组成单元,包含了颜色信息。
superdont
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2024-02-11 05:55
计算机视觉
人工智能
推荐系统实践——第一章学习
阅读这本书的初衷很简单,增加自己在
机器学习
方面的应用涉猎程度。这本书据说很适合作为了解推荐系统在业界的应用情况和主要算法。
欠我的都给我吐出来
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2024-02-11 04:28
政安晨:示例演绎
机器学习
中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一){两篇文章讲清楚}
第一次接触
机器学习
的小伙伴,环境搭建参考我的这篇文章(只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以):政安晨的
机器学习
笔记——跟着演练快速理解Te
政安晨
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2024-02-11 03:34
政安晨的机器学习笔记
神经网络
人工智能
深度学习
Python
数学基础
机器学习
Conda
Anaconda安装tensorflow、pytorch
tensorflow与pytorch都是
机器学习
常用的工具,本文用anaconda为tensorflow与pytorch创建两个环境0.准备首先需要有安装过anaconda,并且会使用anaconda,
zht1999
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2024-02-11 03:02
2020年9月人力资源行业投融资动态汇总(共14起)
循环智能是一家AI企业服务公司,通过
机器学习
的方法分析原始的语音文字销售过程和销售转化结果,帮助客户提高销售转化率。产品是一款新生代的SaaS
个人发展教练张帅
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2024-02-11 03:37
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】01 introduction
算法、系统、框架、
机器学习
等是计算机视觉的工具。光学设备采集图像给计算机视觉提供输入图像处理强调的是:我输入的是图像,输出的也是图像,比如增强亮度、去噪计算机视觉系统:输入的图像,输
量子-Alex
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2024-02-11 02:14
CV知识学习和论文阅读
计算机视觉
笔记
人工智能
七种方法实现Python抓取数据的可视化
Python的scientificstack(一个介绍Python科学计算包的网站)已经完全成熟,并且有各种各样用例的库,包括
机器学习
(链接:machinelearning),数据分析(链接:dataanalysis
山禾家的猫
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2024-02-11 02:08
吴恩达
机器学习
—推荐系统
问题规划引例—电影推荐假设已有的数据如上所示,洋红色线内的数据表示缺失数据,那么我们如何根据已有的评分数据来预测这些缺失的数据呢?基于特征的推荐算法基于内容的推荐系统已知数据如上,有四个人对于不同电影的评分,我们还有分别表示电影包含浪漫成分和动作片成分的多少。那么每一个电影都可以用一个向量来表示,如第一个电影可以表示为,其中第一个元素为常数。那么对于每一个用户j,我们可以用一个学习算法学习参数,然
魏清宇
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2024-02-11 02:53
100天搞定
机器学习
|Day55 最大熵模型
1、熵的定义熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
统计学家
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2024-02-11 01:13
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