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机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1
FHYAAAX·2024-09-04 21:16

构建灵活的搜索系统：Go 语言实践

无论是内容管理系统、电子商务平台还是数据分析工具，都需要强大的搜索能力来提升用户体验。
microrain·2024-09-04 20:12

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

做一个有知觉的产品

我在做淘宝的时候，需要用生意参谋来做数据分析，但总是感觉冷冰冰的，或者看不懂数据，其实是缺乏了感性思维，考虑用软件呈现分析结果的时候，加入感应的认识，把数据作为你的神经末梢，建立起来对产品数据的感性认知
成长记录成大器·2024-09-04 19:02

前端开发这次几个非常经典的常用技巧，学会了之后事半功倍！

1.如何知道iframe下载完成做数据分析，一共分几步？定时器轮询监听readyState的状态，如果是complete或者interactive说明文件加载完成。letiframe=do
学掌门·2024-09-04 18:34

数据分析——python常用函数（数分入门级框架）

Python（数据分析常用函数）目录Python（数据分析常用函数）一.numpy（数字化python）1.1数据类型1.2ndarry生成1.3类型转换1.4形状与行列1.5数组运算1.6逻辑运算1.7
进击小张·2024-09-04 18:33

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训
ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。
哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。
科技大本营·2024-09-04 17:25

数据分析项目——物流数据行业数据分析

提升自己，掌握数据分析的能力，最快的方式就是实践！
~在杰难逃~·2024-09-04 17:54

商业分析能力是怎样炼成的？

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！
R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

数学建模之插值算法

一.算法应用背景当已知函数点非常少的时候，我们经常要模拟产生一些新的函数值来支撑后续数据分析。这就是插值算法的应用目的。
阿米诺s·2024-09-04 15:41

每天一个数据分析题（五百二十）- 词嵌入模型

A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于
跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-04 14:07

每天一个数据分析题（五百二十一）- 词袋模型

A.将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于
跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-04 14:07

5. GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题5.GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题6.GIS项目经理岗位职责、技术要求和常见面试题7.GIS产品经理岗位职责、技术要求和常见面试题8.GIS数据分析师岗位职责
丷丩·2024-09-04 14:33

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩
我的运维人生·2024-09-04 13:28

Signac::EnhanceCoveragePlot 参考实现流程

中的CoveragePlot是一种用于展示基因组覆盖度的图形工具，常用于ATAC-seq（AssayforTransposase-AccessibleChromatinusingsequencing）数据分析
倪桦·2024-09-04 12:23

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。
程序员奇奇·2024-09-04 11:44

Qt/C++ 音视频开发 - FFmpeg保存裸流

数据分析：对原始音视频数据进行深入分析时，
鱼弦·2024-09-04 11:42

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。
Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。
杰哥在此·2024-09-04 08:52

2024年（第7届）“泰迪杯”数据分析技能赛通知

由泰迪杯数据分析技能赛组织委员会、广东泰迪智能科技股份有限公司主办，广东省工业与应用数学学会、人民邮电出版社和北京泰迪云智信息技术研究院协办的“泰迪杯”数据分析技能赛（以下简称竞赛）即将开展。
泰迪智能科技01·2024-09-04 07:50

数据分析有哪些流程？

‌数据分析的流程主要包括明确目的、数据收集、数据处理、数据分析、数据展示和报告撰写。‌
YesPMP平台官方·2024-09-04 07:46

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。
fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

【摸鱼笔记】python 提取和采集 finereport 未绑定目录的报表模板

背景在企业应用过程中，报表一般会按照数据分析的主题、项目将多个报表放在一处，一些图表类报表会有通过超链接等方式，跳转到对应的明细报表中。并且在正式的使用中，这些报表不会绑定到目录。
The_Singing_Towers·2024-09-04 06:09

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

智能听诊器：宠物健康的科技守护者

这项技术通过高精度传感器捕捉宠物胸腔的微小振动，再利用先进的数据分析技术转化为关键生命体征，如心率和呼吸频率。
萌宠心语·2024-09-04 05:29

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。
CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训
天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas
sz66cm·2024-09-04 00:35

阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别参考

、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e、通用算力型u1实例来说，这些实例规格等性能更强，与计算型和通用型相比，它的内存更大，因此这些内存型实例规格主要适用于数据库、中间件和数据分析与挖掘
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-03 22:41

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，
勃欣然·2024-09-03 20:39

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面
weixin_39531992·2024-09-03 20:09

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。
不以物喜a·2024-09-03 19:00

【云原生】Kubernetes中如何通过Pod名称查询Docker容器ID，通过Docker容器ID查询Pod名称？

《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，linux，she
景天科技苑·2024-09-03 19:59

机器学习在医学中的应用

边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域，涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路，分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。
听忆.·2024-09-03 18:25

Datawhale七月组队——动手学数据分析 Task01 数据加载及探索性数据分析

第一次的打卡内容包括数据的载入及初步观察、Pandas基础以及探索性数据分析三个部分。
郁浓·2024-09-03 15:36

Clobotics 计算机视觉场景存储实践：多云架构、 POSIX 全兼容、低运维的统一存储

Clobotics是一家将计算机视觉和机器学习技术应用于风电以及零售行业的企业。在风电行业，Clobotics利用无人机对风力发电机叶片进行检查，显著降低了对人工作业的依赖。
Juicedata·2024-09-03 12:47

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用
GPT-Hub·2024-09-03 10:07
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