学习算法心得总结

论文解读：Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)

这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率，这些算法的数据有限，并且高度依赖于图像patch的比较。
十有久诚·2024-02-04 01:19

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。
Nie同学·2024-02-04 01:42

基于花授粉算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于花授粉算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于花授粉算法的极限学习机(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.基于花授粉算法优化的ELM5.测试结果6.
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:42

基于回溯搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于回溯搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于回溯搜索算法的极限学习机(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.基于回溯搜索算法优化的ELM5.测试结果
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:42

基于果蝇算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于果蝇算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于果蝇算法的极限学习机(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.基于果蝇算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:41

基于孔雀算法的极限学习机(ELM)分类算法

基于孔雀算法的极限学习机(ELM)分类算法文章目录基于孔雀算法的极限学习机(ELM)分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于孔雀算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:10

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。
迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能
石用软件·2024-02-03 20:20

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn
Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

2022-06-27

开发机器学习算法，可自动从开放在线讨论论坛上的消息中提取和汇总副作用。研究表明，患者论坛数据可以为哪些ADE对生活质量影响最大提供建议：对于许多副作用，相对报告率与注
朗月斋主·2024-02-03 12:51

机器学习_无监督学习之聚类

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。
预测及优化·2024-02-03 09:42

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。
alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习知识体系总结

机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识
qq_36661243·2024-02-03 07:22

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员开始探索如何利用机器学习算法来进行无损缺陷检测。机器学习算法在无损缺陷检测中具有很多优势。
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

5、混合模型（Hybrid Models）

在这个课程中，我们将学习如何创建"混合"预测器，这些预测器结合了互补的学习算法，让一个算法的优点弥补另一个算法的缺点。2、组件和残差为了我们能设计有效的混合模型，我们需要更好地理解时间序列是如
AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。
程序员三木·2024-02-03 06:54

今日培训心得总结

今天的作业对我来说非常熟悉，因为我正在带J1班20组，也是冠军组哈哈哈～每一项都是如此重要，做好教练，必须熟悉每一项操作流程，才能更好地帮助学员去践行。非常感恩金师兄和上海运营团队的大爱付出，让我们有如此系统完善的培训体系和践行体系！非常期待我们J1班的开班，我相信有我们这帮如此优秀的教练团在，J1班也一定是最棒的！感恩大家！一起加油！️
Uni_Mei·2024-02-03 04:56

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法的发展，启发了人工智能的发展。MORE：自2006年以来，深度学习成为了机器学习领域的一个重要分支，引领了人工智能的飞速发展。
giszz·2024-02-03 03:34

K-means 算法的原理简介

1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。
GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

降维(Dimensionality Reduction)

有几个原因使我们可能想要做降维，其一是数据压缩，它不仅允许我们压缩数据使用较少的计算机内存或磁盘空间，而且它可以加快我们的学习算法。
时间邮递员·2024-02-02 16:39

OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目

PythonOpenAIGym中级教程：强化学习实践项目在本篇博客中，我们将通过一个实际项目来演示如何在OpenAIGym中应用强化学习算法。
Echo_Wish·2024-02-02 16:22

OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

PythonOpenAIGym中级教程：环境定制与创建OpenAIGym是一个强化学习算法测试平台，提供了许多标准化的环境供用户使用。然而，有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。
Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构

PythonOpenAIGym中级教程：深入解析Gym代码和结构OpenAIGym是一个用于开发和测试强化学习算法的工具包。
Echo_Wish·2024-02-02 16:52

【精华文章】戊子仲秋的编程学习笔记汇总

文章目录戊子仲秋的学习笔记分享算法学习后端必备知识，打牢基础操作系统Golang学习Linux学习C++学习C语言学习C语言初阶C语言进阶戊子仲秋的学习笔记分享算法学习算法学习笔记汇总后端必备知识，打牢基础操作系统进程管理理解进程
戊子仲秋·2024-02-02 15:39

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API，使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。
周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

深度学习如何入门？

这些是理解深度学习算法背后原理的基础。编程基础：熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是深度学习领域最广泛使用的语言，有大量的库和框架支持。2.学习机器学习基
终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:12

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

超参数搜索matlab,MATLAB中与算法无关的超参数网格搜索

我想比较不同的机器学习算法.作为其中的一部分,我需要能够执行gridsearchforoptimalhyperparameters.但是,我并没有真正想到为每个固定算法和其超参数的固定子集编写单独的网格搜索实现
徐聪瓜要努力·2024-02-02 08:42

技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用

随着人工智能和机器学习算法进入了与产业深度融合的阶段，机器视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等场景，主要运用到以下六大主流机器视觉技术，一起来了解一下~
英码科技·2024-02-02 08:22

【技术科普】主流的深度学习模型有哪些？AI开发工程师必备！

所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。什么是深度学习深度学习是机器学习领域的新研究方向，旨在使机器更接近于人工智能。
英码科技·2024-02-02 08:21

机器学习 - 代价函数

概念如下：支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，常用于分类问题。它的目标是找到一个超平面（在二维空间中是一条线，在更高维空间中是一个面），这个超平面能够最好地分隔不同类别的数据点。
北堂飘霜·2024-02-02 07:07

Python 机器学习 K-近邻算法

1、理解KNN算法K-最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种基本且易于实现的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
weixin_42098295·2024-02-02 03:25

【Docker】【深度学习算法】在Docker中使用gunicorn启动多个并行算法服务，优化算法服务：从单进程到并行化

文章目录优化算法服务：从单进程到并行化单个服务架构多并行服务架构Docker化并指定并行服务数量扩展知识优化算法服务：从单进程到并行化在实际应用中，单个算法服务的并发能力可能无法满足需求。为了提高性能和并发处理能力，我们可以使用Gunicorn和Docker来实现算法服务的并行化部署。单个服务架构首先，让我们来看看单个服务的架构：fromfastapiimportFastAPIapp=FastAP
XD742971636·2024-02-02 00:47

用python实现支持向量机图像分类

首先，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是一种监督学习算法，可用于分类和回归。
无声远望·2024-02-01 23:09

机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究

机器学习驱动的精密缺陷检测技术是一种基于机器学习算法的技术，它可以在各种应用场景中自动、准确地检测缺陷。
matlabgoodboy·2024-02-01 18:59

初识大模型

1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等
一刀道人·2024-02-01 18:14

欧洲安全研究计划——DiSIEM项目

（1）DiSIEM项目的基础是使用可伸缩的信息提取和机器学习算法和工具，从多个大数据源(监控基础设施、开源智能、社交网络、安全新闻提要、咨询
Threathunter·2024-02-01 16:05

深度学习的数据集制作、标注、处理相关软件

OpenAIGym描述：OpenAIGym提供了一套针对强化学习算法
jjm2002·2024-02-01 16:59

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种常用的机器学习算法
机器学习之心·2024-02-01 14:01

聚类算法理论

目录原理与用途常见的聚类方式聚类中需要注意的问题：常见算法以及应用k-均值聚类k-均值聚类过程该算法的特点算法参数介绍聚类分析的应用案例层次聚类层次聚类的过程算法特点参数介绍层次聚类的应用小案例特征聚类原理与用途聚类是一种无监督学习算法
是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

聚类(Clustering)理论

一、无监督学习介绍在这小节中，我将开始介绍聚类算法，这是我们学习的第一个非监督学习算法，我们将要让计算机学习无标签数据而不是此前的标签数据。那么什么是非监督学习呢？
时间邮递员·2024-02-01 13:14

我本科金融毕业，有基金，证券，期货的从业资格证，会python编程，会点爬虫，可我为什么还是不好找工作？

在学习自己搭建量化交易系统，数据分析，人工智能和机器学习算法。但我为什么感觉，我还是不好找工作。这是我最近逛脉脉职言，看到的一则动态。
程序媛_lisa·2024-02-01 11:14

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集
jcfszxc·2024-02-01 11:59

OpenCV与机器学习：使用opencv实现KNN

opencv实现KNN前言OpenCV实现KNN生成随机数据使用matplotlib绘制数据OpenCV用于KNN训练生成新数据并观察预测前言KNN算法，即K-NearestNeighbor，是一种简单的机器学习算法
艾醒(AiXing-w)·2024-02-01 10:13

【神经网络第三期】RBF神经网络基本原理和模型应用

目录1.RBF神经网络基本概2.RBF神经网络结构模型3.RBF神经网络的学习算法4.相关模型应用1.RBF神经网络基本概径向基函数（RadicalBasisFunction,RBF）是多维空间插值的传统技术
不想当个技术宅·2024-02-01 08:19

PyTorch中的动态计算图与张量

当我们对张量进行数学运算（如加法、矩阵乘法、卷积等）时，框架会自动记录这些操作并形成一个临时的、随代码执行而变化的计算图，从而支持高度灵活且高效的深度学习算法实现。在这个动态计算图中：节点：每个节
科学禅道·2024-02-01 08:25

探索智能巡检机器人深度学习的奥秘

通过深度学习算法，机器人可以从传感器获取的数据中自动学习模式和规律，不断优化自身的行为和性能，从而更加智能地应对各种复杂环境和任务。
超维机器人·2024-02-01 07:27

写着、玩着

在半年前开始断断续续的看书、也有了写心得总结的念头，但也只是念头，吃个午饭就没了。朋友圈的文章挺好，几次想赶着潮流写写，但终究是不喜欢勉强自己的人，所以一直没下笔。
奇峰丹色·2024-02-01 03:57
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