数据挖掘&机器学习第27页

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

·2024-02-19 18:51

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？

_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域

·2024-02-19 18:13

R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三

·2024-02-19 18:42

挑战杯基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往

laafeer·2024-02-19 16:45

使用接口来组织枚举类型（枚举分类）

packagecom.example.testenum;/***Createdbyadminon2018/6/5.

阿南的生活记录·2024-02-19 16:15

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生

快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。

Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT： PyTorch是一个开源的机器学习框架

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章，立即关注，掌握人工智能最新资讯与成果。

傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。

·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的

洞深视界·2024-02-19 16:46

Amazon Web Services -- 全球云计算领导者

AmazonWebServices--全球云计算领导者AmazonWebServices--全球云计算领导者、云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者；计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习

·2024-02-19 16:06

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据（ML-data）的必要性。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

Get请求和Post请求的 5 点区别

例如：http://example.com/page?name=valuePOST请求：通过HTTP请求的正文传输数据，数据通常包含在请求的正文中，通常用于向服务器提交表单数据、上传文件等。

南方难见雪·2024-02-19 16:08

mysql自动将23:59:59.999保存成00:00:00的问题记录

将数据类型换成timestamp，问题同样存在。原因在于：MySQL数据库对于毫秒大于500的数据进行进位。

石头人000·2024-02-19 16:32

初代吸血鬼第1季第2集中英台词整理和单词统计

初代吸血鬼第1季第2集中英台词整理和单词统计英文中文KLAUS:MysiblingsandIarethefirstvampiresinallofhistory.我和我的兄弟姊妹是历史上最早的吸血鬼Theoriginalfamily

littleori·2024-02-19 16:18

FormMaking V3 发布，支持 Vue 3 的可视化低代码表单设计器

预览地址：https://form.making.link/v3/sample/?from

GavinZhulei·2024-02-19 15:38

Python 将一维数组或矩阵变为三维

Python将一维数组或矩阵变为三维正文正文话不多说直接上代码：importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.linspace(0,2,sampling_points

勤奋的大熊猫·2024-02-19 15:28

Python 将二维数组或矩阵变为三维

正文基础importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.array([[1,2],[3,4]])

勤奋的大熊猫·2024-02-19 15:44

机器学习概念读书笔记

1-机器学习起源机器学习始于1950年代，塞缪尔用跳棋游戏研究机器学习，最终程序打败了他自己，后来更是战胜了美国跳棋全国冠军。

人工智娘·2024-02-19 15:47

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-

沽漓酒江·2024-02-19 15:51

机器学习---规则学习（序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化）

1.序贯覆盖回归：分类：聚类：逻辑规则：读作：若（文字1且文字2且...），则目标概念成立规则集：充分性与必要性；冲突消解：顺序规则、缺省规则、元规则eg：命题逻辑→命题规则原子命题：,,,…A,B,C,…；逻辑连词：↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量：,,,…,1,2,3,…；变量：,,,…A,B,C,…（n元）谓词/函数：p/n,f/n；项：常量|变量|函数

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 15:21

神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。

giszz·2024-02-19 14:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（3）数据准备和数据预处理

项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理，格式转换等。延伸学习：在人工智能（AI）的众多工作流程中，数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性，更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。一、数据准备数据准备的核心在于找到合适的数据源，并确保这些数据能够充分反映所要解决的

giszz·2024-02-19 14:43

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura

沽漓酒江·2024-02-19 14:38

OLMo论文里的模型结构的小白解析

模型参数量以7B为例，隐藏层为4086，attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中

瓶子好亮·2024-02-19 14:08

C#面：列举ASP.NET页面之间传递值的几种方式

例如：http://example.com/page.aspx?id=123在接收页面中可以通过Request.QueryString[“id”]来获取传递的值。

那个那个鱼·2024-02-19 14:37

LeetCode152. Maximum Product Subarray——动态规划

findasubarraythathasthelargestproduct,andreturntheproduct.Thetestcasesaregeneratedsothattheanswerwillfitina32-bitinteger.Example1

叶卡捷琳堡·2024-02-19 14:35

[leetcode] 589. N-ary Tree Preorder Traversal

values.Nary-Treeinputserializationisrepresentedintheirlevelordertraversal,eachgroupofchildrenisseparatedbythenullvalue(Seeexamples

农民小飞侠·2024-02-19 14:34

LeetCode-590. N-ary Tree Postorder Traversal

Givenann-arytree,returnthepreordertraversalofitsnodes'values.Forexample,givena3-arytree:Returnitspreordertraversalas

Burette_Lee·2024-02-19 14:01

leetcode 589. N-ary Tree Preorder Traversal

returnthepreordertraversalofitsnodes'values.Nary-Treeinputserializationisrepresentedintheirlevelordertraversal,eachgroupofchildrenisseparatedbythenullvalue(Seeexamples

bohu83·2024-02-19 14:57

PHP+vue+mysql校园学生社团管理系统574cc

运行环境:phpstudy/wamp/xammp等开发语言：php后端框架：Thinkphp前端框架：vue.js服务器：apache数据库：mysql数据库工具：Navicat/phpmyadmin前台功能

小雨cc5566ru·2024-02-19 14:47

嘟儿嘟的ScalersTalk第六轮《新概念》朗读持续力训练Day16—20210219

ElectriccurrentsinmodernartModernsculpturerarelysurprisesusanymore.Theideathatmodernartcanonlybeseeninmuseumsismistaken.Evenpeoplewhotakenointerestinartcannothavefailedtonoticeexamplesofmod

嘟儿嘟_475f·2024-02-19 14:45

Every child deserves a champion.

00:01Ihavespentmyentirelifeeitherattheschoolhouse,onthewaytotheschoolhouse,ortalkingaboutwhathappensintheschoolhouse.00:11(Laughter)00:12Bothmyparentswereeducators,mymaternalgrandparentswereeducators,

奋进者·2024-02-19 14:07

GEM5 Garnet Standalone 命令行与stats.txt结果分析

/build/NULL/gem5.debugconfigs/example/garnet_synth_traffic.py–num-cpus=16–num-dirs=16–network=garnet–topology

yz_弘毅道远·2024-02-19 14:37

长拖尾数据的采样方法

为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样，可以考虑以下一些方法：截断抽样（TruncatedSampling）：选择数据中的一个截断范围，只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断

武小胖儿·2024-02-19 14:35

gem5 garnet 合成流量: packet注入流程

/build/NULL/gem5.debugconfigs/example/garnet_synth_traffic.py\--num-cpus=16\--num-

yz_弘毅道远·2024-02-19 14:02

数据脱敏(四)脱敏算法-替换算法

这种技术在数据分析、数据挖掘、数据共享等领域有广泛应用。在实际操作中，替换脱敏通常包括以下几个步骤：1.识别敏感信息：首先需要确定哪些信息是敏感的，例如个人信息、财务

colorknight·2024-02-19 14:24

Quick introduction to Apache Spark

它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括SparkSQL用户SQL和结构化数据处理，MLlib机器学习，GraphX用户图形处理下载从项目网站的下载页面获取Spark。

Liam_ml·2024-02-19 13:29

python多线程运行脚本模板——适用于多用户

多用户执行python脚本的一种风格：account.csv.example：账户信息文件（示例），用于配置账户信息。main.py：主程序文件，用于完成学习任务。

Anyexyz·2024-02-19 13:41

Go应用性能分析实战

原文:ProfilingGoApplicationsintheRightWaywithExamples什么是性能分析？

·2024-02-19 13:07

【解决（几乎）任何机器学习问题】：处理分类变量篇（上篇）

这篇文章相当长，您可以添加至收藏夹，以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传，请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难，因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中，我将讲述不同类型的分类数据，以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量？分类变量/特征是指任何特征类型，可分为两⼤类：⽆序，有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量，这些类别没有任何相关顺序。例如，如果将性别

X.AI666·2024-02-19 13:01

七天爆肝flink笔记

案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle中的主要配置group='com.example'version

我才是真的封不觉·2024-02-19 13:01

C语言指针进阶

(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

空杯心！·2024-02-19 13:00

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