数据挖掘数据分析机器学习第26页

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

《精益数据分析》---六种商业模式

商业模式一：电子商务（模式没有好坏之分）1.用户获取模式（重复购买率不足40%）此时经营中心应放在新用户的获取上销售水下呼吸器或者攀岩设备的商家是这种商业模式的典型。大部分顾客买完发现并没有很热衷这项运动。回头客少并不是什么坏事。例如销售眼镜的电商应该将更多的营销精力放在客户推荐机制上2.混合模式（重复购买率40%-60%）兼顾新客户的获取与回头客的招揽3.忠诚度模式（重复购买率大于60%）鼓励忠

岛屿云烟dyyy·2024-02-19 16:08

营销系统黑名单优化：位图的应用解析 | 京东云技术团队

营销系统一般是通过大数据分析建模，在CDP（客户数据平台，以客户为核心，围绕数据融合、人群圈选、用户洞察等提供产品能力）创建营销目标客户群体，黑名单同样也是通过CDP维护。

·2024-02-19 16:59

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

对话 CTO〡听 GrowingIO CTO 叶玎玎讲无埋点数据分析的业务理想

专栏介绍「对话CTO」是极客公园的一档最新专栏，以技术人的视角聊聊研发管理者的发展和成长。本专栏由ONES的创始人&CEO王颖奇作为特邀访谈者。王颖奇曾参与金山软件WPS、金山毒霸等大型软件的核心开发工作；2011年创立了正点科技，旗下产品正点闹钟、正点日历在全球用户过亿；2014年，王颖奇在知名美元基金晨兴资本任EIR，并以个人身份参与十余家公司的管理咨询工作；2015年，王颖奇创立ONES，致

·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

《隐私计算简易速速上手小册》第2章：关键技术介绍（2024 最新版）

文章目录2.1同态加密2.1.1基础知识2.1.2主要案例：云计算数据分析2.1.3拓展案例1：医疗数据分析2.1.4拓展案例2：金融风险评估2.2安全多方计算（SMC）2.2.1基础知识2.2.2主要案例

江帅帅·2024-02-19 14:12

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

数据脱敏(三)脱敏算法-遮盖算法

这种脱敏技术适用于需要对敏感数据进行展示或分享的场景，例如在开发测试、数据分析、报告生成等过程中。在使用遮盖脱敏时，可以根据需要选择不同的脱敏规则，如保留特定位置的字符、替换为指定字符、字

colorknight·2024-02-19 14:53

ERPLAB脑电数据分析教程

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。1、安装与预设实战数据2、背景概念DataSet：被试数据导入EEGLAB称之为DataSet，各个预处理步骤会更新DataSetERPsets：对各个Bin对应的分段进行叠加平均，生成的平均ERP波形对应于一个ERPset。ERPset可以存储在磁盘上，包含了各种条件下的ERP波形Bins：一种条件（或条件的组合）的刺激对应于一个Bin

茗创科技·2024-02-19 14:15

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

Flink 细粒度滑动窗口性能优化

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

hyunbar·2024-02-19 13:39

【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

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

数据分析案例：共享单车

这是一份用户消费行为的分析报告1.进行用户消费趋势的分析（按月）每月的消费总金额每月的消费次数每月的产品购买量每月的消费人数2.用户个体消费分析用户消费金额，消费次数的描述统计用户消费金额和消费次数的散点图用户消费金额的分布图用户消费次数的分布图用户累计消费金额占比（百分之多少的用户占了百分之多少的消费额）3.用户消费行为用户第一次消费（首购）用户最后一次消费新老客户消费比：多少用户仅消费一次，每

ohni_·2024-02-19 13:45

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？

政安晨·2024-02-19 13:26

【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】（4）数据准备的流程

数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据，例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习标签的过程

giszz·2024-02-19 13:47

2022-11-30

要看数据，根据数据分析现状是怎样？现阶段的目标是什么？要思考根据客观的条件下，是否可以借鉴成功的经验，如果没有，如何理性分析做出创新或者另辟蹊径。在这个过程中，要避免出现定位的偏差，“你”“

db89e016780b·2024-02-19 12:07

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke

政安晨·2024-02-19 12:09

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。

Echo_Wish·2024-02-19 12:34

单细胞转录组基础分析六：伪时间分析

Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。

Seurat_Satija·2024-02-19 12:25

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

放量十字星什么意思？上涨途中放量十字星意味着什么？

股市从来就不是靠运气，需要依靠强大的数据分析，再结合大量的资料搜集，再经过详细的分析做出合理的推测，才能够让股民无往不利。

短线交易秘诀·2024-02-19 12:14

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

非得用matlab来搞机器学习的东西？不是不是，matlab也有集成了许多机器学习算法，当然，都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

Backtrader 文档学习- 整体架构功能分析理解

它提供了一套完整的工具和功能，使得用户可以方便地进行策略回测、实盘交易以及数据分析。

六月闻君·2024-02-19 11:04

python毕设选题 - 大数据上海租房数据爬取与分析可视化 -python 数据分析可视化

#1前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是基于大数据上海租房数据爬取与分析可视化学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1课题背景基于Python

DanCheng-studio·2024-02-19 11:54

python毕设选题 - 大数据二手房数据爬取与分析可视化 -python 数据分析可视化

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是基于大数据招聘岗位数据分析与可视化系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1课题背景首先通过爬虫采集