机器学习&人工智能

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（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 10:29

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA的主要思想是通
·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR
·2024-02-19 10:49

软件测试/测试开发/人工智能/测试管理圆桌讨论会 | 解锁测试管理的核心问题，提升您的管理实力！

人工智能的出现，对我们的测试行业有哪些明显的影响呢？我们又应该如何应对，如何更好地拥抱人工智能呢？如何打造积极向上，主动，执行力强，不推诿，不甩锅，服从安排，和谐，互帮互助的团队？
·2024-02-19 10:33

当下最热的前端Web组态软件（可视化）

随着5G、物联网、大数据等技术的高速发展，各领域逐步向数字化、可视化的人工智能（AI）的方向不断迈进。
·2024-02-19 10:56

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
JayGboy·2024-02-19 10:00

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。
JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文方向一：深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五
还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

只修改一个关键参数，就会毁了整个百亿参数大模型？ | 新程序员

【导读】在当今人工智能领域，AI模型以卓越的语言理解和生成能力重塑了我们对智能交互的认知。然而，在其卓越表现的背后，隐藏着诸多尚未充分挖掘的关键因素。
《新程序员》编辑部·2024-02-19 10:54

AI数字人直播系统的作用及如何搭建？

不用惊讶，这就是最新的，AI数字人直播悄然登上今年最大的风口项目，优势也是一览无遗，所以更多的企业都会选择自己独立部署数字人源码AI数字人直播系统（：zhibo175）是一款基于最先进的人工智能技术开发的全新产品
·2024-02-19 10:25

计算机Java项目｜SSM实验室课程管理系统

Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据
编程千纸鹤·2024-02-15 10:46

基于SSM+JSP实现学生信息管理系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:16

基于Springboot实现学生信息管理系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:15

基于Springboot+Vue实现图书个性化推荐系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:15

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

如何使用Python进行自然语言处理

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个非常重要的技术，它涉及到计算机对人类语言的理解和处理。
程序员～小强·2024-02-15 10:57

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其
Python进阶者·2024-02-15 10:22

如何在极低成本硬件上落地人工智能算法 —— 分布式AI

一、背景分布式AI的发展前景非常广阔，随着5G、6G等高速网络通信技术的普及和边缘计算能力的提升，以及AI算法和硬件的不断优化进步，分布式AI将在多个领域展现出强大的应用潜力和市场价值：1.**物联网（IoT）与智能设备**：-分布式AI使得AI能够下沉到终端设备，实现端到端的智能化，尤其是在智能家居、自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等领域，可以实时处理大量数据，做出快速响应。2.**边缘计算**
初心不忘产学研·2024-02-15 10:20

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

K8sGPT 的使用

它将SRE经验编入其分析器中，并帮助提取最相关的信息，通过人工智能来丰富它。它还可以与OpenAI、Azure、Cohere、AmazonBedrock和本地模型结合使用。
不正经写文章的我·2024-02-15 09:37

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2
suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。
suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？
suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli·2024-02-15 09:27

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。
python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。
kampoo·2024-02-15 09:47

普惠金融，大型银行应发挥头雁效应

普惠金融“知易行难”的关键是信息不对称、信息不充分，但这一“堵点”正在被互联网、大数据、人工智能等技术的跨越式发展所突破。小微也有大市场，能做大文章；不仅不可不为，更大有可为。
木易的简单生活·2024-02-15 09:05

如何使用AIGC才能有利于创新能力的培养

人工智能和大数据技术在许多领域中发挥着越来越重要的作用，但过度依赖这些技术可能会对创新能力的培养产生负面影响。首先，过度依赖人工智能和大数据技术可能会导致我们失去独立思考和创新的能力。
人机与认知实验室·2024-02-15 08:06

机器学习4----随机森林

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
pyniu·2024-02-15 08:31

基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
java李杨勇·2024-02-15 08:00

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu·2024-02-15 08:29

黑暗中工作的人脸识别技术

概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术，通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。
飞猪share·2024-02-15 08:53

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
葡萄肉多·2024-02-15 08:06

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R
何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun·2024-02-15 08:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
是安澜啊·2024-02-15 08:11

如何使用Hugging Face：对Transformer和pipelines的介绍

一、transformer介绍众所周知，transformer模型（如GPT-3、LLaMa和ChatGPT）已经彻底改变了人工智能领域。
第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:10

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

机器学习矩阵运算库Numpy入门25例

导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],
皮皮大·2024-02-15 08:54

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)
Longlongaaago·2024-02-15 07:38

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

广电智能|智慧监所解决方案！

智慧监所解决方案一、建设背景当前，全球新一轮科技革命方兴未艾，大数据、云计算、人工智能、移动互联、物联网等信息技术迅猛发展，正广泛而深刻的渗透和影响着人类生活，成为推动经济社会发展的强大引擎和提升国家治理能力的
广而电之·2024-02-15 07:15

m基于深度学习网络的活体人脸和视频人脸识别系统matlab仿真,带GUI界面

目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术已经广泛应用于身份验证
我爱C编程·2024-02-15 04:10

今天的幸福

机器人，人工智能，单机片，智能家居等等，很有意思。与人交流，结交朋友，开拓视野！学会做人，学会做事，学会赚钱。
乌龟的慢生活·2024-02-15 03:58

明志塾夏令营开课了！——迎接未来课

最有可能是拥有强体力、强计算力、强知识储备、强知识接受能力的人工智能。另外就是现在正在不断提升的互联网。将来，当6G实现之后，我们就有万物互联的可能性。
杨正瀚·2024-02-15 03:08

基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析

详情点击公众号：技术科研吧链接：基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析前沿当空间大数据、云计算与人工智能发生碰撞,地理服务产业也不断发生变革与进步
慢腾腾的小蜗牛·2024-02-15 03:49

创新指南｜人工智能改善营销成果的10种方式

但人工智能还有其他方法可以提高营销成果，这些方法更快、更容易，最重要的是更便宜。在本文中，我们将介绍改善营销成果的10种技术。
Runwise 即能创新·2024-02-15 03:47
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