大规模机器学习第12页

深度学习学习经验——什么是深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

OPenCV和OPenGL的区别

OPenCV主要用来处理图像和视频，还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如：视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别（比如人脸识别）。OPenGL主要用于三维图形的渲染。

zxz520zmg·2024-08-27 06:01

【机器学习】————在金融市场分析方面的应用

传统方法在面对海量数据和复杂模型时往往力不从心，随着技术的进步，机器学习在金融市场分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨

爱吃蔬菜不挑食·2024-08-27 06:01

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢，通常我们只关心其一个特定的切片，即∂Yij∂Wrs\frac{\p

stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

Python编程：高效数据处理与自动化任务实践

一、引言Python，作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。

我的运维人生·2024-08-27 00:01

Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练

Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型：CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat

科技大本营·2024-08-27 00:00

PySpark，一个超级强大的 Python 库

一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……神奇的Python库之旅，第14章目录一、初识PySpark二、基本操作三、DataFrame和SparkSQL四、机器学习与流处理五

炒青椒不放辣·2024-08-26 22:18

Clickhouse和MySQL的区别以及适用业务场景

区别和特点1.设计目标ClickHouseClickHouse是一种面向分析的列式存储数据库，旨在处理大规模数据的高性能查询和实时分析。它专注于快速的数据插入和复杂的分析查询。

听说唐僧不吃肉·2024-08-26 21:38

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它允许开发者使用图形计算的方式构建和训练机器学习模型。

Envyᥫᩣ·2024-08-26 20:34

奇葩的迎检

据说这一回省里边直接下来检查，而我们学校作为西部山区学校的样板，只要是大规模的高层次的检查，绝对逃不掉。这一周大会开了开小会，政教处给老师们布置的任务都是交给你怎么应付检查。

过河小卒2008·2024-08-26 19:00

spring-batch介绍

SpringBatch是一个用于处理大规模批量数据的框架，它是SpringFramework的一部分，专门设计用于处理批量任务的需求，如大规模数据导入、导出和转换。

l23456789o·2024-08-26 17:00

（十五）Flink 内存管理机制

这在很大程度上影响了系统的稳定性，因此很多框架都实现了自己的内存管理，从而更好的使用JVM来处理大规模数据集。本章我们通过对Flink内存模型、JobManag

springk·2024-08-26 16:27

面试笔记8.24

我会在集群中部署多台服务器，通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路：首先，我会搭建一个Hadoop或Spark集群，确保集群中的每台服务器都能正常通信。

励志秃头码代码·2024-08-26 16:55

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。

零度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统体育赛事热度预测系统体育赛事数据分析体育赛事可视化体育赛事大数据机器学习大数据毕业设计大数据毕设机器学习人工智能

开发技术前端：vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台：百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫：Pythonchrome-

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

Kylin系列-入门

Kylin系列-入门ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，以支持超大规模数据。

Dingdangr·2024-08-26 13:34

如何提升大模型的智能水平？

通过自监督学习和无监督学习，模型可以在大规模未标注数据上进行高效训练，

刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:21

PhotoZoom Pro 9：AI加持让图像放大革命性飞跃 PhotoZoom下载

PhotoZoomPro9发布PhotoZoom9创新技术，卓越体验PhotoZoomPro9的S-SplineMaxAI技术，利用最新的机器学习技术，实现AI驱动的图像放

雨林谷·2024-08-26 11:20

极速安装的艺术：使用 Mamba 革新你的 Conda 环境管理

标题：极速安装的艺术：使用Mamba革新你的Conda环境管理引言在数据科学和机器学习领域，Conda是一个广受欢迎的包管理器和环境管理器。

2401_85742452·2024-08-26 09:40

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航

太阳城S·2024-08-26 08:36

在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？

深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索（GridSearch）引言在机器学习模型的开发过程中，超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。

2401_85761762·2024-08-26 08:34

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语

小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

通过利用深度学习算法对大规模数据进行分析与预测，生产流程自动化系统可以优化资源分配、提高生产效率、降低成本，并适应快速变化的市场需求。

SEU-WYL·2024-08-26 07:58

基于spark+hadoop+hive大数据分析的电影推荐系统的设计与实现

部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习

毕设木哥·2024-08-26 06:26

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人

E绵绵·2024-08-26 06:25

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train

学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作

文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2

张小生180·2024-08-26 05:44

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。

风跟我说过她·2024-08-26 05:43

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

Association）D.预测（Prediction）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·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法

openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更

探数API数据·2024-08-26 02:58

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

大数据的存储和处理面临哪些挑战，如何应对？

大数据的存储和处理面临以下挑战：数据量巨大：大数据的特点之一是数据量非常庞大，存储和处理这么大规模的数据是一个挑战。传统的数据库系统可能无法满足大数据需求，需要寻找适合大规模数据处理的解决方案。

程序猿阿伟·2024-08-25 22:02

反无人机技术综述：通信技术与人工智能的融合

在俄乌冲突这一现代战争中，双方都大规模使用了无人机执行多样化任务，包括侦查、打击和情报搜集等。无人机为战场带来了前所未有的洞察力，从而改变了传统的战略和战术。

人工智能学家·2024-08-25 21:59

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

它能够处理大规模的多维数据，并支持在多种硬件平台上运行，如CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）。

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

通义千问( 五 ) 图片分析

5.多模态5.1.图片分析5.1.1.介绍通义千问VL(Qwen-VL)是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM），可以以图像、文本、检测框作为输入，

春哥的魔法书·2024-08-25 14:15

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