机器学习&推荐系统第10页

图神经网络GNN的前世今生

GNN图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN）已经成为处理图形结构数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。

小桥流水---人工智能·2024-08-25 06:52

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。它不仅易于学习，而且拥有丰富的生态系统，包括用于数据分析的强大工具包，如Nu

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

springboot框架的计算机设计(论文+源码)

SpringBoot的在线拍卖系统源码+数据库+PPT+论文+说明文档springboot002基于SpringBoot的医护人员排班系统源码+数据库+开题+论文+说明文档springboot003图书个性化推荐系统的设计与实现源码

哥本哈根工作室_wlzytw·2024-08-23 18:42

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集大众点评美食数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartsspar

计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关

—Xi—·2024-08-23 10:17

各类Springboot管理系统源码获取

获取方式+vx:lwbabinabinspringboot001基于SpringBoot的在线拍卖系统springboot002基于springboot的医护人员排班系统springboot003图书个性化推荐系统的设计与实现

abinabin2dd·2024-08-23 08:38

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量

X_StarX·2024-08-22 21:32

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

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