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机器学习&&数据挖掘
ChatGPT学习第一周
了解AI和
机器学习
的基本概念获取人工智能(AI)和
机器学习
(ML)的初步了解。理解这些技术是如何支撑ChatGPT的。✍️学习活动学习资料《ChatGPT在做什么…为什么它能做到?》
冷暖从容
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2024-02-07 19:06
ChatGPT
chatgpt
ai
ChatGPT学习大纲
人工智能与
机器学习
基础学习AI和
机器学习
的基本概念,为理解
冷暖从容
·
2024-02-07 19:34
ChatGPT
chatgpt
学习
人工智能
自然语言处理中的embeddings
将信息编码成低维向量表示,在现代
机器学习
算法中很容易集成,这在NLP的发展中起到了核心作用。
一个好梦
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2024-02-07 19:21
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
机器学习
Google谷歌的OpenXLA开源项目
GoogleOpenXLA在去年10月的GoogleCloudNext2022活动中,OpenXLA项目正式浮出水面,谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源AI框架合作,致力于汇集不同
机器学习
框架
唐伯虎点·蚊香
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2024-02-07 19:15
OpenAI
开源
李宏毅pm2.5作业【转载】
李宏毅
机器学习
PM2.5作业使用pyCharm2022.2.1版本,python10.0python也不会,计算机也不会,啥都不会,只带了个脑子考了计算机研究生。研究生选了人工智能方向。
言糙
·
2024-02-07 19:45
python
numpy
机器学习
十分钟学习极大自然似估计
EndlessLethe原创文章,转载请注明:转载自小楼吹彻玉笙寒原文链接地址:十分钟学习极大似然估计前言参数估计是
机器学习
里面的一个重要主题,而极大似然估计是最传统、使用最广泛的估计方法之一。
培根炒蛋
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2024-02-07 18:33
机器学习
(machine learning)大合集
2、
机器学习
实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想,如下图:adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基
AI信仰者
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2024-02-07 17:54
什么是大模型
大模型的应用场景常见的大模型技术实例分析:深度学习语言模型GPT-3让你了解什么是大模型大模型(BigModel)是指在
机器学习
和人工智能领域中处理大规模数据和复杂模型的一种方法或技术。
码农阿豪
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2024-02-07 17:10
好“物”分享
大模型
回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测(多指标,多图)附MATLAB实现
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍LightGBM算法是一种高效的
机器学习
算法,它在数据回归预测中表现出色
Matlab科研辅导帮
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2024-02-07 15:02
预测模型
算法
回归
matlab
R语言
机器学习
与临床预测模型35--分类回归树
本内容为【科研私家菜】R语言
机器学习
与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言
机器学习
与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】[图片上传失败...
科研私家菜
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2024-02-07 14:22
大数据应用工具有哪些
大数据分析工具:RapidMiner在世界范围内,RapidMiner是比较领先的一个
数据挖掘
的解决方案。很大程度上,RapidMiner有比较先进的技术。
QFdongdong
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2024-02-07 14:40
支持向量机分类模型
开始系统学习一下
机器学习
的一些知识,这个是svm(支持向量机)分类模型。1.R包和数据使用了数据iris,用10%作为测试集,90%作为训练集。if(!
小洁忘了怎么分身
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2024-02-07 13:07
深入了解MySQL的流式查询机制
二、使用步骤1.流式查询与MySQLfetchsize的关系2.MySQL流式查询的坑3.总结mybatis查询解决方案引用前言提示: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
weixin_42904118
·
2024-02-07 13:17
MYSQL
mybatis
mysql
数据库从事什么工作_我如何开始从事数据科学
数据科学中的
机器学习
(ML)到底是什么?
weixin_26713457
·
2024-02-07 13:46
python
数据库
java
大数据
mysql
01 数据分析与可视化概述
数据挖掘
则指的是从大量的,不完全的,有噪声的,模糊的和随机的实际应用数据中,通过应用聚合,分类,回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。数据分析有狭义和广义之分。
flysh05
·
2024-02-07 12:07
Python
数据分析
数据挖掘
python
fgcvbnm
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、
机器学习
、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术
Mindtechnist
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2024-02-07 12:34
sqlite
json
ajax
bootstrap
硬件工程
arm开发
驱动开发
教程:教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法
监督学习作为运用最广泛的
机器学习
方法,一直以来都是从
数据挖掘
信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日,监督学习也依旧是入门
机器学习
的钥匙。这篇监督学习教程适用于刚入门
机器学习
的小白。
妄心xyx
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2024-02-07 11:52
机器学习
-梯度下降法
不是一个
机器学习
算法是一种基于搜索的最优化方法作用:最小化一个损失函数梯度上升法:最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法:多次运行,随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示
小旺不正经
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2024-02-07 11:56
人工智能
机器学习
人工智能
python
彻底学会系列:一、
机器学习
之线性回归(二)
0.概念和公式请参考:一、
机器学习
之线性回归(一)1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1
挑大梁
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2024-02-07 11:25
#
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践
腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel
机器学习
平台上,利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力,将很多在Worker上的计算提升到PS(参数服务器)端;AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算
StreamNative
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2024-02-07 11:24
机器学习
-朴素贝叶斯【手撕】
朴素贝叶斯概述在许多分类算法应用中,特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说,我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来,那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中,其中一个人的特征为:30岁,男,普通舱,他最后在泰坦尼克号海难中去世了。当我们测试的时候,我们发现有另一个人的特征也为:30岁,男,普通舱。基于在训练集中的学习,我们的决策树必然会给这个人打上标签:去世。然而这个人
alstonlou
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2024-02-07 11:07
机器学习
机器学习
人工智能
python
机器学习
-线性回归法
线性回归算法解决回归问题思想简单,实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含
机器学习
中的很多重要思想样本特征只有一个,称为:简单线性回归通过分析问题,确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数
小旺不正经
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2024-02-07 10:44
人工智能
机器学习
线性回归
人工智能
无人驾驶入门--预测
image数据驱动的预测数据驱动预测使用
机器学习
算法,通过观察结果
DonkeyJason
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2024-02-07 10:57
PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件,主要用于训练神经网络和其他
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模型。
科学禅道
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2024-02-07 10:05
PyTorch
pytorch
算法
深度学习
PyTorch 中音频信号处理库torchaudio的详细介绍
它提供了丰富的音频信号处理工具、特征提取功能以及与深度学习模型结合的接口,使得在PyTorch中进行音频相关的
机器学习
和深度学习任务变得更加便捷。
科学禅道
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2024-02-07 10:32
PyTorch
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音视频
信号处理
手把手教程|如何使用 Azure
机器学习
Prompt Flow 优化提示词工程
企业申请AzureOpenAI绿色通道→记得评论私信~大模型(LargeLanguageModel,LLM)尤其是OpenAI推出的ChatGPT模型打破了人类语言和机器语言之间的障碍,人们通过自然语言(Prompt)就可以操作模型,而模型可以准确的捕获用户的复杂语义和目的,最后以人类可以理解的方式输出结果。为了能更好的使用大模型,如何写提示词(Prompt)也就是提示词工程成为一门新的学科,这个
全云在线allcloudonline
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2024-02-07 10:25
azure
机器学习
prompt
[译] iOS 11:
机器学习
人人有份
MatthijsHollemans译文出自:掘金翻译计划译者:ChangkunOu校对者:wilsonandusaatuoooWWDC2017使一件事情变得非常清楚,那就是:Apple正在全力以赴地支持「设备上的
机器学习
小饕
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2024-02-07 10:53
ios
人工智能算法
机器学习
要警惕的4个常见陷阱!
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达编辑:中国统计网在一场科技会议上,演讲者询问观众,“有谁为自己的业务开发过
机器学习
或者人工智能模型?”
小白学视觉
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2024-02-07 10:21
大数据
python
机器学习
人工智能
java
政安晨:政安晨:
机器学习
快速入门(三){pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}
这一篇中,咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证,之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合,这是您逐渐深入
机器学习
的开始!模型验证评估您的模型性能,以便测试和比较其他选择。
政安晨
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2024-02-07 09:18
政安晨的机器学习笔记
Python语言大讲堂
机器学习
pandas
scikit-learn
python
模型验证
欠拟合与过拟合
Miniconda
政安晨:
机器学习
快速入门(一){基于Python与Pandas}
对于刚接触ML(
机器学习
)的小伙伴来说,通过几篇文章能够快速登堂入室是非常及时且有用的,作者政安晨力求让小伙伴们,几篇文章内就可以达到这个目标,咱们开始!
政安晨
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2024-02-07 09:47
Python语言大讲堂
政安晨的机器学习笔记
python
Pandas
机器学习
MachineLearning
Miniconda
JupyterNotebook
快速入门
政安晨:
机器学习
快速入门(二){基于Python与Pandas} {建立您的第一个
机器学习
模型}
现在咱们要一起创建您的第一个
机器学习
模型啦!选择建模数据你的数据集包含太多变量,让你无法理解,甚至无法很好地打印出来。你如何将这大量的数据减少到你能理解的程度?我们将从直觉上选择几个变量。
政安晨
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2024-02-07 09:47
政安晨的机器学习笔记
Python语言大讲堂
机器学习
python
pandas
scikit-learn
建立模型
模型预测
欠拟合与过拟合
政安晨:
机器学习
快速入门(四){pandas与scikit-learn} {随机森林}
咱们将在这篇文章中使用更复杂的
机器学习
算法。随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种
机器学习
算法,属于集成学习(ensemblelearning)的一种。
政安晨
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2024-02-07 09:42
政安晨的机器学习笔记
Python语言大讲堂
机器学习
scikit-learn
随机森林
机器学习竞赛
python
pandas
决策树优化
Scikit-learn-04.决策树算法
这节我们来说
机器学习
中常用的一个功能-决策树。决策树是分类器中的一种,属于有监督学习方法。简单来说,分类器就是根据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的
sun zi chao
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2024-02-07 09:02
scikit-learn
决策树
scikit-learn
python
解释性AI(XAI)技术和方法
局部解释工具的使用:LIME的应用:对于复杂的
机器学习
分类器预
李建军
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2024-02-07 09:00
软件使用
人工智能
极大似然概率
MachineLearninginMarketingEM算法极大似然函数极大似然估计是
机器学习
中比较重要的概念,一些专业教程往往容易忽略对其解释。
zidea
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2024-02-07 08:28
Sklearn库知识学习-学习笔记
机器学习
"课程内容导学2.Sklearn库的安装3.Sklearn库标准数据集及基本功能Python
机器学习
应用-北京理工大学-礼欣、嵩天1."
努力奋斗的durian
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2024-02-07 08:22
机器学习
笔记
1、
机器学习
为什么要打乱数据
机器学习
中的训练是用已知的输入数据来修改模型中的参数,以将其泛化到新的数据上。假设输入数据大致可以分为两类。
想努力的人
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2024-02-07 08:06
机器学习
算法
什么?00后都在学python了?
目前,Python已经逐步在网络爬虫、数据分析、AI、
机器学习
、Web开发、金融、运维、测试等多个领域扎根壮大。
全栈媛
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2024-02-07 07:16
Python自动化
机器学习
库之evalml使用详解
概要数据科学是当今科技领域中不可或缺的一部分,而
机器学习
是数据科学的核心。然而,构建和部署
机器学习
模型常常需要大量的时间和精力,涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。
Rocky006
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2024-02-07 07:42
python
人工智能
开发语言
机器学习
——流形学习
流形学习是一种在
机器学习
领域中用于理解和分析数据的技术。它的核心思想是,尽管我们通常将数据表示为高维空间中的向量,但实际上数据可能具有较低维度的内在结构,这种结构被称为流形。
ALGORITHM LOL
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2024-02-07 07:00
机器学习
学习
信息可视化
信息系统开发与实践课现状调研 批发零售领域中的信息系统实践现状调研 大学编程作业(TUST 天津科技大学 2023年)
信息系统开发与实践课现状调研批发零售领域中的信息系统实践现状调研大学编程作业(TUST天津科技大学2023年)一、论文简介二、交流学习批发零售领域中的信息系统实践现状调研一、批发零售领域发展简介二、批发零售领域大数据三、批发零售领域信息系统四、批发零售领域信息
数据挖掘
五
末影小黑xh
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2024-02-07 07:44
大学学习
零售
科技
人工智能
机器学习
之DeepSequence软件使用学习2-helper模块学习
在学习1中粗略地运行了一下软件的例子文件,但其中的很多东西都未能理解。该文中主要是对helper模块中代码的初步注释及学习以求能够熟练使用该软件。from__future__importprint_function#from__future__importprint_function只在Python2中有意义。在Python3中,print已经是一个函数,所以这个导入语句没有任何效果。如果你尝试在
爱刷短视频的大朋友
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2024-02-07 06:02
AI
design
机器学习
学习
【
机器学习
300问】22、什么是超参数优化?常见超参数优化方法有哪些?
如果想在开始阅读本文之前了解这两个超参数的有关内容可以参考我之前的文章,文章链接为你放在了这里:【
机器学习
300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响?
小oo呆
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2024-02-07 06:00
【机器学习】
机器学习
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【
机器学习
300问】23、什么是主动学习?
一、带标签的数据很难获得
机器学习
中,比如监督学习需要带有标签的训练样本才能得到模型,然而在以下几种场景中去获取带有标签的数据是很难的:自动驾驶场景:对自动驾驶汽车收集的高清地图数据或实时摄像头数据进行标注
小oo呆
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2024-02-07 06:00
【机器学习】
机器学习
学习
人工智能
【
机器学习
】Ubuntu系统下显卡驱动卸载及重装
目录背景驱动卸载驱动安装CUDA驱动安装安装nvidia-smi背景这里包含显卡驱动和CUDA驱动,在如下场景下,我们需要卸载显卡驱动并重新安装。在某些情况下需要对显卡驱动进行升级某些情况下(如重启,或者调整系统配置等),系统出问题导致显卡驱动掉了,需要重新安装在上述过程中,经常会出现一些问题导致显卡驱动安装失败,本文参考官方给定的一些方式安装。驱动卸载使用apt卸载相应驱动(不用care是否存在
EulerBlind
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2024-02-07 06:30
机器学习
工具
运维
linux
ubuntu
深度学习
机器学习
系列——(十四)正则化回归
引言在
机器学习
领域,正则化回归是一种常用的技术,旨在解决过拟合问题,提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用,帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。
飞影铠甲
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2024-02-07 06:28
机器学习
机器学习
回归
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OpenCV与
机器学习
:使用opencv和sklearn实现线性回归
前言线性回归是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。在统计学中,线性回归利用线性回归方程(最小二乘函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间的关系进行建模。线性回归主要分为一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归涉及两个变量,其关系可以用一条直线近似表示。而多元线性回归则涉及两个或两个以上的自变量,因变量和自变量之间是线性关系。线性回归的目标是找到一个数
艾醒(AiXing-w)
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2024-02-07 06:52
OpenCV机器学习
机器学习
opencv
sklearn
Spark scala如何本地运行
SparkScala本地运行Spark任务调试太费时间啦ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架,它提供了一个接口用于编程大规模分布式计算,且提供了很多高级工具,包括支持SQL查询、流数据处理、
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和图计算等
HanhahnaH
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2024-02-07 06:03
Spark
spark
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大数据
JCIM | pointsite(点云)在蛋白结合位点预测方面的应用
利用
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架构,特别是基于次流
药研猿
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【Andrew Ng
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】单变量线性回归-模型描述
课程:吴恩达
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一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价,组成的数据集来画图。
jenye_
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2024-02-07 05:21
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