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【
机器学习
】朴素贝叶斯
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
可口的冰可乐
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2024-09-13 00:57
机器学习
机器学习
概率论
机器学习
引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
机器学习
,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨
机器学习
如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。
刷刷刷粉刷匠
·
2024-09-13 00:53
机器学习
人工智能
MATLAB车牌识别系统
该系统使用图像处理和
机器学习
算法来实现车牌的定位和字符识别。
清风明月来几时
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2024-09-12 23:19
图像算法处理
matlab
开发语言
【
机器学习
】广义线性模型(GLM)的基本概念以及广义线性模型在python中的实例(包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归)
引言GLM扩展了传统的线性回归模型,使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量(ResponseVariable)1.2.2链接函数(LinkFunction)1.2.3线性预测器(LinearPredictor)1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
Lossya
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2024-09-12 23:47
机器学习
python
scikit-learn
线性回归
人工智能
逻辑回归
828华为云征文 | 使用Flexus云服务器X实例部署Kubernetes图形化管理平台
环境3.部署KubernetesDashboard4.创建登录账号token5.访问KubernetesDashboard1.基础部署环境说明 Kubernetes作为当今最流行的容器编排平台,随着
云计算
降世神童
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2024-09-12 22:43
华为云
服务器
kubernetes
Matlab,Python,Java,C++的比较
适合做数据挖掘、数据分析、
机器学习
、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等,此外,Python开源免费,有很多的库,开发环境开发社区都比较友好;不过,Python是动态型的语言,需要更多的测试,并且错误仅仅是在运行的时候
Codefengfeng
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2024-09-12 21:37
python
java
c++
机器学习
实战笔记5——线性判别分析
任务安排1、
机器学习
导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿
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2024-09-12 20:32
机器学习笔记
可视化
机器学习
python
人工智能
Hadoop常见面试题整理及解答
而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据,且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群,并在集群中使用HDFS
文件系统
统一管理数据,极大的提高了数据的存储及处理能力。
叶青舟
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2024-09-12 19:24
Linux
hdfs
大数据
hadoop
linux
2024年还能干外包吗?
随着技术的进步,外包的范围也在不断扩大,包括
云计算
、大数
我就是全世界
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2024-09-12 18:51
外包
避坑指南:ECS 与 RDS 选购的那些“坑”,你踩了几个?
在阿里云上部署项目时,ECS和RDS是我们常用的
云计算
资源。然而,许多人在选购和配置这两者时容易踩坑,比如在VPC、可用区等关键配置上的选择。
吃面不喝汤66
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2024-09-12 18:20
后端开发
服务器
运维
机器学习
,深度学习,AGI,AI的概念和区别
1.人工智能(AI)的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能(AI)是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统,如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据,从中提取有用的信息,并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代,当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
我就是全世界
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2024-09-12 17:13
人工智能
机器学习
深度学习
十大
机器学习
算法-梯度提升决策树(GBDT)
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
zjwreal
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2024-09-12 17:13
机器学习
GBDT
机器学习
梯度提升
提升树
梯度提升决策树
故障恢复(残次版)
视频地址一:
文件系统
故障修复案例模拟搞坏磁盘中的某一块ddif=/dev/zeroof=/dev/sdb1bs=1kcount=10(默认4K)1.修补分区中每个组中坏掉的超级块部分查看超级块的备份块dumpe2fs
Cat God 007
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2024-09-12 14:53
备忘录
服务器
数据库
运维
机器学习
和深度学习的区别
机器学习
和深度学习在多个方面存在显著的区别,以下是对这些区别的详细阐述:一、定义与起源
机器学习
:是人工智能的一个分支领域,它使计算机能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行显式编程。
不会代码的小林
·
2024-09-12 14:22
机器学习
机器学习
第12章 计算学习理论
目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论,即关于
机器学习
的理论基础,其目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证
一只小小程序猿
·
2024-09-12 13:48
机器学习
人工智能
【
机器学习
】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
Lossya
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2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
python
贝叶斯网络
变分贝叶斯
近似推断
一些
机器学习
不错的书籍
最近,在学习一些
机器学习
的相关知识,在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍
机器学习
和大数据挖掘和分析的书籍。
jimmyleeee
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2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
亦菲喊你来学
机器学习
(20) --PCA数据降维
文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,它可以在保留数据集中最重要的特征的同时,减少数据的维度。PCA
方世恩
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2024-09-12 11:05
机器学习
人工智能
深度学习
python
算法
sklearn
亦菲喊你来学
机器学习
(21) --数据清洗
数据清洗在数据分析和
机器学习
项目中,数据清洗(DataCleaning)是一个至关重要的步骤,它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。
方世恩
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2024-09-12 11:05
机器学习
人工智能
python
算法
深度神经网络详解:原理、架构与应用
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是
机器学习
领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。
阿达C
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2024-09-12 10:00
活动
dnn
计算机网络
人工智能
神经网络
机器学习
深度学习
腾讯云技术深度解析:AI代码助手与微服务架构的实践应用
腾讯云技术深度解析:AI代码助手与微服务架构的实践应用在数字化转型的浪潮中,
云计算
作为关键基础设施,正深刻改变着企业的IT架构和业务模式。
我的运维人生
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2024-09-12 10:28
架构
腾讯云
人工智能
运维开发
技术共享
决策树基础概论
1.概述在
机器学习
领域,决策树(DecisionTree)是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题,将复杂的决策过程分解为一棵树状结构,使得分类或回归问题的解决过程直观明了。
Hello.Reader
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2024-09-12 10:28
算法
算法
决策树
高效应对网络攻击,威胁检测响应(XDR)平台如何提升企业应急响应能力
随着
云计算
、大数据、物联网的广泛应用,企业网络攻击面扩大,任何疏忽都可能成为黑客的突破口。在这种背景下,威胁检测响应(XDR)平台的智能化集成与高效协同,逐渐成为企业网络安全防御的得力助手。
安胜ANSCEN
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2024-09-12 06:08
数据安全
网络安全
web安全
安全
数据分析
网络
大数据
人工智能
微服务架构在前端开发中的应用
随着
云计算
和容器技术的发展,微服务架构已经成为了现代应用程序开发的一种主流架构风格。
爱学习的卢生
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2024-09-12 05:00
架构
微服务
云原生
使用Python通过字节串或字节数组加载和保存PDF文档
处理PDF文件的可以直接读取和写入
文件系统
中的PDF文件,然而,通过字节串(bytestring)或字节数组(bytearray)来加载和保存PDF文档在某些情况下更高效。
Eiceblue
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2024-09-12 05:57
Python
PDF
python
pdf
开发语言
pycharm
visual
studio
code
mysql整体架构描述
文章目录数据库架构示意图1.连接层2.服务层3.
存储引擎
层4.
文件系统
层5.系统层主要特性数据库文件格式InnoDB
存储引擎
文件类型及用途MyISAM
存储引擎
文件类型及用途其他文件类型文件内容示例表结构文件示例
问道飞鱼
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2024-09-12 05:26
数据库相关技术
mysql
架构
数据库
python ray分布式_取代 Python 多进程!伯克利开源分布式框架 Ray
云计算
承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
weixin_39946313
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2024-09-12 04:52
python
ray分布式
什么是监督学习(Supervised Learning)
一、监督学习概述监督学习(SupervisedLearning)是一种极具威力的
机器学习
方法,能够训练算法以识别数据中的模式,并据此进行精准的预测或分类。
救救孩子把
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2024-09-12 02:33
AI
AI
学习
Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识
很多人为了图快,在学习Python语言时一上来就学习数据分析、
机器学习
。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。
苏卡不列-python
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2024-09-12 02:32
Python
python
开发语言
数据分析
自动化
办公自动化
Python自动化办公2.0 即将发布
Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python
机器学习
教
百里图书
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2024-09-12 01:27
自动化
人工智能
python
数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和
机器学习
模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。
编程日记✧
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2024-09-11 23:17
智能医疗
计算机视觉
图像处理
人工智能
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vec
TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在
机器学习
邓越浪Henry
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2024-09-11 22:06
【Python
机器学习
】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
zhangbin_237
·
2024-09-11 21:30
Python机器学习
机器学习
python
rnn
人工智能
开发语言
深度学习
神经网络
Linux格式化命令
Linux格式化命令:格式化硬盘成ext4
文件系统
:mkfs.ext4/dev/sdb1格式化硬盘成NTFS
文件系统
:mkfs.ntfs/dev/sdb1格式化U盘成FAT32
文件系统
:mkfs.vfat-F32
sky wide
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2024-09-11 21:58
linux
运维
服务器
“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会:AI的发展需要重新定位
9月5日,在2024Inclusion·外滩大会开幕主论坛上,
机器学习
泰斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹在时隔一年后,再次带来对人工智能的最新洞见。
财经三剑客
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2024-09-11 21:57
人工智能
通俗理解线性回归(Linear Regression)
线性回归,最简单的
机器学习
算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围
小夏refresh
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2024-09-11 20:55
机器学习
数据挖掘
机器学习
算法
人工智能
数据挖掘
【Python
机器学习
】循环神经网络(RNN)——对RNN进行预测
目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型,接下来就可以对其进行预测:sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth
zhangbin_237
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2024-09-11 20:51
Python机器学习
机器学习
python
rnn
深度学习
人工智能
自然语言处理
2019年,5本关于
机器学习
的免费电子书你应该知道
为了帮助你开始
机器学习
,请看Packt提供的5本免费
机器学习
电子书。如今,
机器学习
是软件工程各个领域最重要的趋势之一。
头顶一根发的程序猿
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2024-09-11 18:15
【
机器学习
】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现
个人主页:空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展,深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛,其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像
空白诗
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2024-09-11 18:36
机器学习
深度学习
人工智能
python
存储课程学习笔记7_fuse库的简单使用(fuse,opencv的demo)
fuse一般称为用户态度
文件系统
,可以实现在用户层实现对
文件系统
的控制。通过fuse内核模块的支持,基于libfuse提供的接口,就可以实现一个
文件系统
。
yun6853992
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2024-09-11 18:36
dpdk学习
fuse
chmod命令学习2
使用-R(或–recursive)选项能够在短时间内修改数百个
文件系统
对象的权限。
天南地北飞
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2024-09-11 17:04
linux基础学习
学习
linux
服务器
浅谈一下B树
B树的关键特性是它可以保持所有叶子节点在同一层,这使得它非常适合用于数据库和
文件系统
中的索引结构。B树的基本概念节点:B树的每个节点可以包含一个键值对和两个子节点的指针,除了根节点和叶子节点。
AIGC Ball
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2024-09-11 16:25
b树
速盾高防cdn是怎么解决网站攻击的?
速盾高防CDN是一种基于
云计算
技术的网络安全解决方案,可以有效地保护网站免受各种网络攻击的威胁。
速盾cdn
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2024-09-11 16:22
web安全
安全
ddos
linux运维常见命令行
文章目录用户管理创建用户修改用户信息列出用户信息添加用户到组删除用户创建和管理组查看用户和组的信息其他相关命令文件管理文件和目录的基本操作文件权限管理文件压缩和归档磁盘管理查看磁盘使用情况查看文件和目录的磁盘使用情况磁盘分区管理挂载和卸载
文件系统
磁盘配额管理
问道飞鱼
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2024-09-11 15:20
运维
linux
服务器
大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统
机器学习
和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。
我爱学AI
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2024-09-11 14:44
transformer
人工智能
自然语言处理
深度学习
大模型训练
转行大模型
LLM
数据库服务器运维最佳实践
以下将从硬件选择、操作系统和
文件系统
优化、数据库版本选择、参数优化、数据备份与恢复、性能监控与调优、安全管理以及高可用性和灾难恢复等方面详细介绍数据库服务器运维的最佳实践。
bigbig猩猩
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2024-09-11 14:14
数据库
运维
服务器
深度学习算法,该如何深入,举例说明
理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、
机器学习
基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。
liyy614
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2024-09-11 14:12
深度学习
7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种
机器学习
组合建模,
机器学习
组合建模取代单独lasso回归势在必行!
最后基于bulkRNA测序数据,使用
机器学习
训练了枢纽通讯细胞的特定
生信小课堂
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2024-09-11 14:08
mysql雪花算法主键_分布式主键 SNOWFLAKE (雪花算法)
例如MySQL的Innodb
存储引擎
的主键。使
ag獭
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2024-09-11 13:00
mysql雪花算法主键
机器学习
和深度学习区别
机器学习
和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。
hong161688
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2024-09-11 12:55
机器学习
深度学习
人工智能
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