学习算法心得总结第5页

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

chriss854·2024-02-08 06:55

分类模型的机器学习算法

决策树为输入选择正确标签的流程图。叶子节点为标签，其他的节点为决策节点。决策树桩只有一个节点的决策树，基于一个特征为输入分类。要建立树桩首先应该决定哪些特征应该使用。最简单的办法是为每一个特征都建立决策树桩然后在训练集上测试选择得分最高的特征。熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计

青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

机器学习算法——概率类模型评估指标3（可靠性曲线Reliability Curve）

可靠性曲线（ReliabilityCurve），又叫做概率校准曲线或可靠性图。这是一条以预测概率为横坐标，真实标签为纵坐标的曲线。我们希望预测概率与真实值越接近越好，最好两者相等。因此一个模型/算法的概率校准曲线越靠近对角线越好。校准曲线是我们模型评估指标之一。和布里尔分数相似，概率校准曲线是对于标签的某一类来说的。因此一类标签就会有一条曲线，或者我们可以使用一个多类标签下的平均来表示一整个模型的

Vicky_xiduoduo·2024-02-08 06:34

sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法

接下来，笔者就开始向大家介绍一种无监督的(unsupervised)经典机器学习算法——聚类。

weixin_39997695·2024-02-08 03:47

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估，直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练

jcfszxc·2024-02-08 02:49

Python 机器学习线性回归算法

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

深度学习如何入门？

这些都是理解深度学习算法背后的原理的关键。

super_journey·2024-02-07 23:59

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

目录初识SVM算法SVM算法原理SVM损失函数SVM的核方法数字识别器(实操)初识SVM算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题

亦世凡华、·2024-02-07 21:19

自然语言处理中的embeddings

将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

一个好梦·2024-02-07 19:21

Google DeepMind最新研究，将视觉语言大模型作为强化学习的全新奖励来源

论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.09187在大型语言模型（LLM）不断发展的进程中，强化学习扮演了重要的角色，ChatGPT就是在GPT-3.5的基础上经过人类反馈的强化学习算法微调得到

TechBeat人工智能社区·2024-02-07 17:51

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

神经网络和深度学习第一周学习笔记

neuronnetwork:是一种非常强大的学习算法，这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0，之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元，其完成的任务为输入

热爱生活的小谢·2024-02-07 12:18

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之

妄心xyx·2024-02-07 11:52

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上，利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力，将很多在Worker上的计算提升到PS（参数服务器）端；AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算

StreamNative·2024-02-07 11:24

机器学习-线性回归法

实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型几乎所有参数学习算法都是这样的套路最小二乘法代码实现简单线性回归法加载数据

小旺不正经·2024-02-07 10:44

无人驾驶入门--预测

image数据驱动的预测数据驱动预测使用机器学习算法，通过观察结果

DonkeyJason·2024-02-07 10:57

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemblelearning)的一种。

政安晨·2024-02-07 09:42

随机森林算法

Bagging框架Bagging框架，即BootstrapAggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

机器学习算法之逻辑回归算法（Logistic Regression）

逻辑回归算法是一种用于分类问题的经典机器学习算法。虽然它的名字中带有“回归”，但实际上逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。

迎风斯黄·2024-02-07 04:37

科技成果：AI在智慧农业中的应用科普

高通量土壤成分智能检测机器人3.1原创性技术成果3.2技术亮点MyThoughtsReference本文版权归属中国科学院合肥物质院智能所微信公众号所有1.番茄采摘机器人大脑：ROS系统四大核心技术：深度学习算法提高果实识别率

猛码Memmat·2024-02-07 00:34

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于平衡优化器算法优化的ELM5.

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:07

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于纵横交叉算法优化的ELM5.测试结果

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:36

基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于哈里斯鹰算法优化的ELM5.测试结果

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:04

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

复杂人像背景分割解决方案

美摄科技的复杂人像背景分割解决方案采用深度学习算法，结合大量的训练数

美摄科技·2024-02-06 21:23

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

机器学习算法之决策树

原理：基于数据特征进行特征空间的划分，构造树形结构，其中包含两种结点类型，内部结点和叶子结点，内部结点是数据的特征，叶子结点为数据所属的类别。树形结构的实质是if-then规则的集合，不过这个规则集合是互斥且完备的。步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

浅白Coder·2024-02-06 17:24

机器学习算法之EM算法

一、EM算法EM算法最初是为了解决缺失数据情况下参数估计问题；根据已经给出的观察数据，估计出模型参数的值，然后根据得到的模型参数去估计缺失的数据，再由模型的观察数据和估计的确实数据去预测模型参数值，反复迭代，直至最后收敛。1.1预备知识：1.1.1.极大似然估计：根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率，得到的参数即为所求。（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不

浅白Coder·2024-02-06 17:54

AI生图软件对室内设计而言有什么用？

AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势，AI生图软件可以通过机器学习和深度学习算法进行学习，帮助设计师快速、高效地完成设计任务，提高设计的质量和效果。

jianewang·2024-02-06 15:46

脉冲神经网络（SNN）概述

https://www.toutiao.com/a6701844289518830091/主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。

喜欢打酱油的老鸟·2024-02-06 15:35

计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-02-06 15:00

【译】Swift算法俱乐部-环形缓冲区

raywenderlich.com网站出品的用Swift实现算法和数据结构的开源项目，目前在GitHub上有18000+⭐️，我初略统计了一下，大概有一百左右个的算法和数据结构，基本上常见的都包含了，是iOSer学习算法和数据结构不错的资源

Andy_Ron·2024-02-06 14:06

基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录大数据机器学习——基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程等资料获取一、选题背景二

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:32

基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:31

人工智能：数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。人工智能可以

独木人生·2024-02-06 12:24

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它可以通过在

天天酷科研·2024-02-06 09:55

机器学习系列——（十二）线性回归

本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

1.要求轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。如表1所示，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本

deleteeee·2024-02-06 06:08

Plus GPT API最有前途的应用领域

不同，我们的PlusGPTAPI通过对GPT-3API进行二次开发，除了实现GPT-3的所有功能之外，我们还开发了语音交互的API、知识库"喂养"的API、AI绘图API……PlusGPTAPI基于深度学习算法

橘子海_G·2024-02-06 05:45

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。探索许多不同的模型并列出最佳模型。微调您的模型并将它们组合成

绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。小鱼：…别闹，我怎么可能骗你呢。小屌丝：你上次说的去泡澡小鱼：嗯，然后呢。小屌丝：然后咱俩去的是啥地方小鱼：…嗯…这个…是泡澡的地方啊小屌丝：你可拉倒吧。小鱼：那我问你，咱俩去没去泡澡。小屌丝：去了啊。小鱼：那咱俩泡澡的地方有

Carl_奕然·2024-02-05 13:16

机器学习7-K-近邻算法(K-NN)

K-NearestNeighbors（K-近邻算法，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。

dracularking·2024-02-05 13:44

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

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