小白学习机器学习第59页

这样的meta分析SCI，医学小白一样可以发表

今天分享一篇适合医学小白学习的meta分析文章，这篇文章发表在RENALFAILURE上，这本期刊的影响因子：2.606。

SCI狂人团队·2024-01-15 23:25

Github Copilot 的使用方法和快捷键

GithubCopilot是一款由GitHub和OpenAI合作开发的智能代码助手，它使用机器学习模型生成代码建议。

不爱敲代码吖·2024-01-15 21:11

MindOpt：阿里巴巴达摩院打造的优化求解器及其组件全面介绍

团队组建于2019年，聚焦于研发尖端运筹优化和机器学习技术，构建智能决策系统，更快更好地向各行各业提供数学建模与求解能力，帮助业务更快更好地做出决策，以期降低成本、提升效率、增大收益。

MindOpt_003·2024-01-15 21:57

机器学习 - 余弦相似度算法和IntelliScraper

场景当时，我说要开发一个HSipder，开发完毕的时候，我发现不太智能，通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok，但是后面我在接触机器学习的时候听闻了余弦相似度算法，当时用他爬了一些网页，结果是很

北堂飘霜·2024-01-15 21:20

生信步骤|EffectorP批量预测病原物效应子

EffectorP软件利用机器学习原理，通过事先收集已知的效应子制备训练集，从而实现病原真菌和卵菌的效应子预测[1]。

学术程稻属·2024-01-15 20:04

springboot/java/php/node/python基于机器学习的高考志愿推荐【计算机毕设】

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可领取本课题的JAVA源码参考系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景：随着科技的发展，大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。在教育领域，这些技术也逐渐发挥着重要的作用。高考作为中国学生人生中的重要节点，其志愿填报环节对于学生的未来发展方向具有重大影响。然而，传统的高考志愿填报方式往往依赖于学生和家长的经验，缺乏科学的依据和个性化的推荐。因此

springboot-花开程序设计·2024-01-15 20:42

亚信安全发布2024年网络安全威胁十大预测

随着经济和政治领域数字化发展，企业将越来越多地利用人工智能、机器学习(AI/ML)、云等新型技术。虽然这些创新为企事业单位发展及运营提供了帮助，提高了效率，但它们同时也为攻击者提供了机会。

亚信安全官方账号·2024-01-15 20:37

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析摘要1.业务理解2.数据理解和处理2.1特征理解2.2数据基本情况2.3特征相关性分析3.酒店客户流失预测模型构建和评估

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--联邦学习

联邦学习两种常见的架构：客户-服务器架构和对等网络架构联邦学习在传统的分布式机器学习基础上的变化。

十有久诚·2024-01-15 19:31

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--分布式机器学习算法

分布式机器学习算法按照通信步调，大致可以分为同步算法和异步算法两大类。同步算法下，通信过程中有一个显式的全局同步状态，称之为同步屏障。

十有久诚·2024-01-15 19:01

【机器学习】机器学习上机作业决策上述算法

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。利用所学知识，使用决策树实现Iris鸢尾花数据集分类任务。Iris鸢尾花数|据集:包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性，用于预测鸢尾花种类，标签0、1、2分别表示山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。二、实验设计若实验内容皆为指定内容，则此部分则可省略；若实验内容包括自主设计模型等内容，则需要在此部

yuzhangfeng·2024-01-15 19:01

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--概念与学习框架

分布式机器学习的概念人工智能蓬勃发展的原因：“大”大数据：为人工智能技术的发展奠定了坚实的物质基础。大规模机器学习模型：具备超强的表达能力，可以解决很多难度非常大的学习问题。

十有久诚·2024-01-15 19:00

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--神经网络理论

神经网络理论模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人脑的境界。人工神经网络从另一个角度出发，即从人脑的生理学和心理学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。人工神经网络（简称神经网络，NeuralNetwork）是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，

十有久诚·2024-01-15 19:58

人工智能，深度学习与机器学习

从去年研究生入学开始，总是听到周围的人在说人工智能，机器学习，深度学习，，，，然而自己并不能完全明白这些到底是怎么回事，以及他们之间有着什么样的关系，近来也不知道都搞了些什么鬼，大概好像是知道了点什么。

陶大明·2024-01-15 19:33

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

机器学习发展到今天已经有众多优秀前辈给我们贡献了各种各种现成的算法包，例如在Sci

心宇gxy·2024-01-15 18:44

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践表面缺陷检测是工业制造和质量控制中的重要环节，直接影响到产品的性能和安全性。随着机器学习技术的发展，其为表面缺陷检测提供了强大的工具。

matlabgoodboy·2024-01-15 18:15

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

算法channel·2024-01-15 18:10

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

TFATS·2024-01-15 17:26

感知器代码实现

一.感知器模型的代码实现这里给出的是使用np代码实现的基本机器学习代码，并非直接使用包中的函数。

Algorithm_Engineer_·2024-01-15 16:43

知识：PCA降维

参考了两篇关于PCA的帖子：CodingLabs-PCA的数学原理【机器学习】降维——PCA（非常详细）-知乎里面讲的比较详细，我只做个小简化PCA（PrincipalComponentAnalysis

LittleLittleWhite·2024-01-15 16:10

FPGA, CPU, GPU, ASIC区别，FPGA为何这么牛

众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和Web服务的规模却在指数级增长。

自恋的情剩·2024-01-15 16:38

生成式对抗网络GAN

NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际学术会议之一。1.GAN在哪些领域大放异彩图像生成：论文地址：styleGANstyleGAN2图像生成是生成模

月落霜满天·2024-01-15 15:04

小白学习C语言不得不知道的那些重要知识

我们知道，Android系统是基于linux开发，采用的是linux内核，AndroidAPP开发大部分也要和系统打交道，只是AndroidFrameWork帮我们屏蔽了系统操作，我们从Android系统的分成结构可以看出，AndroidFrameWork是通过JNI与底层的C/C++库交互，例如：FreeType，OpenGL，SQLite，音视频等等。做Android为什么需要学习C/C++?

C语言学习·2024-01-15 15:04

ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具

工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱，为开发人员加强AI模型被误导的防御性，让AI系统变得更加安全，ART支持所有流行的机器学习框架

Rnan-prince·2024-01-15 15:15

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。预备知识贝叶斯定理（BayesianTheorem）先验概率与后验概率朴素贝叶斯分类器何为“朴素”：属性条件独立性假设分类准则离散属性与连续属性值的分别处理例子讲解拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)了解朴素贝叶斯需要先了解贝叶斯定理，深入了解朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类器

EL33·2024-01-15 14:44

毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习（K-means聚类算法）+

vx_biyesheji0001·2024-01-15 14:44

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习|多层感知机MLP1.实验目的自行构造一个多层感知机，完成对某种类型的样本数据的分类（如图像、文本等），也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点（或者其它标准数据集）进行分类。

rookiexiong·2024-01-15 12:59

机器学习之特征工程

在机器学习中,特征是一个现象的个别可测量的属性或特征。让我们观察一束阳光，直接看的话，它是白光，但是我们使用三菱镜，它就是七种颜色的光。所以，选取的事物的特征不同，我们观测的结果就会不一样。

物随心转·2024-01-15 11:10

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。

絮沫·2024-01-15 10:49

GPT编程：运行你的第一个聊天程序

环境搭建很多机器学习框架和类库都是使用Python编写的，OpenAI提供的很多例子也是Python编写的，所以为了方便学习，我们这个教程也使用Python。

萤火架构·2024-01-15 09:10

图机器学习年度汇集

一、深度学习模型优化在图机器学习领域，深度学习模型的优化尤为重要。今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。

道亦无名·2024-01-15 09:35

通俗理解人工智能、机器学习和深度学习的关系

黑客悟理·2024-01-15 08:07

【期末总复习】计算机视觉导论

1、计算机视觉的三大任务分类、检测（定位）、分割（语义和实例）2、生成对抗网络的基本概念生成对抗网络GAN是一种用于生成模型的机器学习框架。它由两个主要组件组成：生成网络和判别网络。

hellenionia·2024-01-15 08:43

机器学习---lightGBM

1.lightGBM演进过程AdaBoost是⼀种提升树的方法，和三个臭皮匠，赛过诸葛亮的道理⼀样。AdaBoost两个问题：(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱分类器组合成⼀个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取”多数表决”的方法。加大分类错误率小的弱分类器的权重，使其作用较大，而减小分类错误率大的弱分

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

【机器学习300问】7、怎么进行机器学习？机器学习的基本流程是什么？

一、写在前面也许你和我一样，在刚开始学习机器学习的基本知识的时候，学到了很多的零碎知识点，无法穿成线织成网，本文是机器学习中提纲挈领的一环，将和你一起将今后所有的知识点都捕捉在这张网中。

小oo呆·2024-01-15 08:54

基于机器学习的高考志愿高校及专业分析系统

本项目在“基于Python的高考志愿高校及专业分析系统”基础上补充添加了机器学习算法对高考总问进行预测；项目采用了网络爬虫技术，从指定的高考信息网站上抓取了各大高校的历年录取分数线数据。

八块腹肌的小胖·2024-01-15 08:24

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

机器学习|无监督聚类K-means和混合高斯模型1.实验目的实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

机器学习 | 卷积神经网络

机器学习|卷积神经网络实验目的采用任意一种课程中介绍过的或者其它卷积神经网络模型（例如LeNet-5、AlexNet等）用于解决某种媒体类型的模式识别问题。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

【机器学习】条件随机场

一、马尔可夫随机场1.1概率图模型什么是有向图模型和无向图模型？https://www.jianshu.com/p/dabbc78471d7团、极大团、最大团-简书(jianshu.com)1.2马尔可夫随机场二、条件随机场概述2.1条件随机场简介条件随机场（ConditionalRandomField，简称CRF）是一种用于序列标注（sequencelabeling）的概率模型。它是马尔可夫随机

十年一梦实验室·2024-01-15 08:52

机器学习周报第28周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.题目：2.摘要3.问题描述4.过去方案5.论文方案6.论文模型7.相关代码摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文，论文模型主要使用的是时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork，TCN）、LSTM以及GRU。在数据集方面除了使用现实的时间序列数据外，还通过若干混沌系统生成了一些混沌的时间序列数据，这些数据没有现实方面的意义，但可

Ramos_zl·2024-01-15 08:49

机器学习---xgboost算法

1.xgboost算法原理XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。构建最优模型的⼀般方法是最小化训练数据的损失函数。我们用字母L表示损失，如下式：其中，F

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

数据预处理：归一化和标准化机器学习笔记：为什么要对数据进行归一化处理？数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。

dataloading·2024-01-15 07:13

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

当您的时间序列数据具有不同比例的输入值时，归一化可能是有用的，甚至在某些机器学习算法中也是必需的。对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。

ManRock·2024-01-15 07:27

半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）

什么是机器学习半监督支持向量机（Semi-SupervisedSupportVectorMachines，S3VM）是支持向量机（SVM）的一种扩展，旨在处理训练数据中只有少量样本被标记的情况。

草明·2024-01-15 06:47

半监督学习 - 半监督聚类（Semi-Supervised Clustering）

什么是机器学习半监督聚类是一种集成了有标签数据和无标签数据的聚类方法，其目标是在聚类的过程中利用有标签数据的信息来提高聚类性能。在半监督聚类中，一部分数据集有已知的标签，而另一部分没有标签。