机器学习&算法分析第25页

python酒店评论分析_酒店评论的情感分析

情感极性分析主要有两种分类方法：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法基于情感知识的方法通过一些已有的情感词典计算文本的情感极性(正向或负向)，其方法是统计文本中出现的正、负向情感词数目或情感词的情感值来判断文本情感类别基于机器学习的方法利用机器学习算法训练已标注情感类别的训练数据集训练分类模型

weixin_39539684·2025-05-18 06:18

MATLAB 自然语言处理入门教程

文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类（传统机器学习）4.深度学习文本分类（LSTM）三、实战案例：情感分析四、高级应用1.命名实体识别

tyatyatya·2025-05-18 06:18

C++、OpenCV标准差讲解

3.特征提取在机器学习和计算机视觉

编程思维@·2025-05-18 03:26

c/c++的opencv的图像预处理讲解

原始图像往往受到噪声、光照不均、尺寸不一等多种因素的影响，直接用于后续分析（如特征提取、目标检测、机器学习模型训练等）可能会导致性能下降或结果不准确。

whoarethenext·2025-05-18 03:24

矩阵低秩张量分解_数据科学里的张量（上）

在我研究生入学的时候，张量(tensor)分解还只是活跃在计算数学领域的一个小方向，经过这几年时间的发展，张量分解以及基于张量的方法遍布各个领域，机器学习一些著名的会议也出现了张量的子版块。

诡道荒行·2025-05-18 02:20

深入探讨TensorFlow：张量与矩阵

在机器学习和深度学习领域中，TensorFlow作为一款强大且受欢迎的开源机器学习框架，为研究人员和开发者提供了丰富的工具和资源。

人工智能杂谈·2025-05-18 02:19

Python Pandas 处理缺失值的最佳实践

PythonPandas处理缺失值的最佳实践关键词：Python,Pandas,缺失值处理,数据清洗,数据分析摘要：在数据分析和机器学习领域，数据中存在缺失值是一个常见的问题。

Python编程之道·2025-05-18 02:46

大数据技术的主要方向及其应用详解

文章目录一、大数据技术概述二、大数据存储与管理方向1.分布式文件系统2.NoSQL数据库3.数据仓库技术三、大数据处理与分析方向1.批处理技术2.流处理技术3.交互式分析4.图计算技术四、大数据机器学习方向

百锦再@新空间·2025-05-18 01:41

从0开始学习大模型--Day08--langchain架构

同时由于其在数据处理和分析方面的创新性，其是在机器学习和数据分

Chef_Chen·2025-05-17 23:27

Python线性回归：从理论到实践的完整指南

Python线性回归：从理论到实践的完整指南线性回归是数据科学和机器学习中最基础且最重要的算法之一。

AIGC创想家·2025-05-17 23:26

50个Python常用的模块，配对应的官网文档！！

今天精心整理了一份整理了一个覆盖面比较广泛的Python脚本示例，涉及到机器学习、数据处理、还有算法er可能会遇到自己写后台的一些案例。

我不是小upper·2025-05-17 16:12

数据分析与可视化实战：从鸢尾花到乳腺癌数据集

鸢尾花数据集分析数据加载与基本统计我们首先从UCI机器学习库加载著名的鸢尾花数据集：data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-lear

loopdeloop·2025-05-17 16:41

预测模型开发与评估：基于机器学习的数据分析实践

##研究问题与数据集###研究问题我们的研究聚焦于信用卡欺诈检测，主要探讨以下问题：如何通过机器学习技术有效识别信用卡交易中的欺诈行为，并最大化检测准确率同时减少误报？

loopdeloop·2025-05-17 16:41

量子机器学习：下一代AI的算力革命与算法范式迁移——从量子神经网络到混合量子-经典架构的产业落地

一、引言：当AI遇见量子力学2025年，全球量子计算市场规模突破200亿美元，而量子机器学习（QML）正以370%的年复合增长率（数据来源：Gartner2024）成为最受关注的技术融合领域。

Frankabcdefg12138·2025-05-17 16:38

学习深度学习是否要先学习机器学习？

有小伙伴问我，最近做毕设要做一个神经网络的课题，想请教一下需不需要把机器学习也都学习一遍？永远正确的回答是：建议先学机器学习，再学深度学习。上面那句你从哪都挑不出毛病，毕竟机器学习是深度学习的基础。

深度学习入门·2025-05-17 15:01

豆瓣图书分析可视化系统python+Django+爬虫

系统采用Django框架作为后端，结合各种数据分析和机器学习算法，为用户提供图书数据的可视化展示和个性化推荐服务。

万能程序员-传康Kk·2025-05-17 15:29

数据分析预备篇---Jupyter Notebook介绍和使用

JupyterNotebookJupyterNotebook是一个基于网页的交互式计算环境，是数据分析、数据科学甚至机器学习领域里非常流行的一款工具，可以用来编写代码、运行代码、查看输出、可视化数据并分享输出的报告文档

new282·2025-05-17 15:25

深度学习入门：从理论到实战的详细指南

（一）定义深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建多层的神经网络来学习数据中的复杂模式。与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的特征，而不需要人工设计复杂的特征工程。这种自动特

人工智能教程·2025-05-17 15:55

VLA、LLM和VLM

**VLA(VisionLanguageAction)**:这是一种多模态机器学习模型，它结合了视觉、语言和动作三种能力，旨在实现从感知输入直接映射到机器人控制动作的完整闭环能力。

qq_50857609·2025-05-17 14:23

机器学习--损失函数

损失函数（LossFunction），也称为代价函数（CostFunction）或误差函数（ErrorFunction），是机器学习和统计学中的一个重要概念。它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。

AI自修室·2025-05-17 12:39

机器学习06-RNN

RNN（循环神经网络）学习笔记一、RNN概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。与传统神经网络不同，RNN具有记忆功能，能够对序列信息进行建模，适用于处理自然语言处理、时间序列预测等具有时间依赖关系的数据。二、RNN的基本结构RNN的基本单元是循环神经元，其结构包含输入门

吹风看太阳·2025-05-17 12:04

机器学习07-归一化与标准化

归一化与标准化一、基本概念归一化（Normalization）定义：将数据缩放到一个固定的区间，通常是[0,1]或[-1,1]，以消除不同特征之间的量纲影响和数值范围差异。公式：对于数据(x)，归一化后的值(x’)为[x’=\frac{x-\min(x)}{\max(x)-\min(x)}]其中，(\min(x))和(\max(x))分别是该特征列的最小值和最大值。作用：使不同特征的数据处于同一量

吹风看太阳·2025-05-17 12:04

基于Python训练完成的机器学习模型如何封装成桌面应用

确保机器学习模型已经训练完成并且能够在本地环境中正确运行。Python有多种GUI库可供选择，如Tkinter、PyQt5、Kivy等。

ChaseDreamRunner·2025-05-17 11:33

Python机器学习笔记（二十五、算法链与管道）

对于许多机器学习算法，特定数据表示非常重要。首先对数据进行缩放，然后手动合并特征，再利用无监督机器学习来学习特征。

FreedomLeo1·2025-05-17 11:57

【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch11 决策树（Decision Tree）

系列文章目录监督学习：参数方法【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch4线性回归【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch5逻辑回归【课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch5逻辑回归（

赛博机器喵·2025-05-17 11:27

Python机器学习笔记（二十三模型评估与改进-网格搜索）

上一次学习了评估一个模型的泛化能力，现在继续学习通过调参来提升模型的泛化性能。scikit-learn中许多算法的参数设置，在尝试调参之前，重要的是要理解参数的含义。找到一个模型的重要参数（提供最佳泛化性能的参数）的取值是一项棘手的任务，但对于几乎所有模型和数据集来说都是必要的。scikit-learn中有一些标准方法可以帮我们完成调参。最常用的方法就是网格搜索（gridsearch），它主要是指

FreedomLeo1·2025-05-17 10:56

约束学习：用规则约束，引导模型优化方向

约束学习：用规则约束，引导模型优化方向作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与机器学习的局限性近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）取得了令人瞩目的成就，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域

AI天才研究院·2025-05-17 09:49

【python机器学习】Day 25 异常处理

知识点：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上，加深对代码和流程的理解。借助ai写代码的时候，经常会遇到try-except的异常处理模块，这是因为大部分大模型在后训练阶段都是经过强化学习训练的，为了确保结果的正确运行，只有采取try-exce

抽风的雨610·2025-05-17 09:44

机器学习流程—特征工程

机器学习流程—特征工程基本上，所有机器学习算法都是将一些输入数据转化为输出。这些输入数据包括若干特征，通常是以由列组成的表格形式出现。而算法往往要求输入具有某些特性的特征才能正常工作。

不二人生·2025-05-17 08:11

机器学习任务的常用评估指标

不同的机器学习任务（如回归、分类、聚类等）有不同的常用评估指标，以下为你详细介绍：回归任务评估指标1.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）定义：预测值与真实值之间绝对误差的平均值。

赛卡·2025-05-17 06:29

从零开始：经典数据集带你掌握ML/DL全流程

机器学习常用数据集大全：从回归到文本分类的实战指南背景知识在机器学习实践中，数据集是算法验证和模型训练的基础。根据任务类型选择合适的数据集不仅能提高开发效率，还能确保模型评估的客观性。

赛卡·2025-05-17 06:29

数学建模之入门篇

初步建模选择模型二、进阶熟练掌握1.数学模型线性规划图与网络模型及方法插值与拟合灰色预测动态规划层次分析法AHP整数规划目标规划模型偏最小二乘回归微分方程模型博弈论/对策论排队论模型存储论模糊数学模型2.统计模型3.机器学习

沐硕·2025-05-17 05:51

Python NumPy常用函数详解：从入门到实战（附代码示例）

NumPy（NumericalPython）是Python科学计算的核心库，广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。

重生之我要成为PJ大神·2025-05-17 05:51

第31节：迁移学习概念

1.迁移学习的概念与定义迁移学习（TransferLearning）是机器学习领域的一个重要分支它指的是将一个领域（称为源领域）已经学习到的知识或模式，应用到另一个不同但相关的领域（称为目标领域）中的过程

点我头像干啥·2025-05-16 23:15

机器学习 --- kNN算法

第1关：实现kNN算法#encoding=utf8importnumpyasnpclasskNNClassifier(object):def__init__(self,k):'''初始化函数:paramk:kNN算法中的k'''self.k=k#用来存放训练数据，类型为ndarrayself.train_feature=None#用来存放训练标签，类型为ndarrayself.train_labe

*Crystal·2025-05-16 23:13

机器学习——随机森林（Random Forest）

文章目录一、随机森林的介绍1.核心思想2.随机森林的特点3.随机森林的构建过程4.随机森林的优缺点二、.随机森林算法三、随机森林的实现1.导入库2.描绘可视化混淆矩阵3.数据预处理4.模型训练5.绘制混淆矩阵并打印评分报告6.绘制特征排名四、总结前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTree），下面来介绍一种基于决策树的集成学习算法——随机森林算法（RandomF

知舟不叙·2025-05-16 22:41

数据预处理全流程：从创建数据集到 PyTorch 张量的完整实践

在机器学习和深度学习任务中，数据预处理是至关重要的第一步。本文通过一个完整的示例，演示如何创建包含缺失值的数据集、处理不同类型的缺失值，并将数据转换为PyTorch张量，为后续模型训练奠定基础。

wwangxubin·2025-05-16 21:02

机器学习（周志华西瓜书）

第一章绪论1.机器学习（machineLearning）：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身性能；学习算法（learningalgorithm）：关于在计算机上从数据中产生“模型”（model

华华不在·2025-05-16 21:59

大模型零基础入门到精通，大模型零基础教程（非常详细），收藏这一篇就够！

什么是大模型大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。

程序员辣条·2025-05-16 21:58

Python机器学习实战：掌握NumPy的高效数据操作

NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域，数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。

AI智能应用·2025-05-16 21:28

基于Java的智能家居设计：通过Java提升智能家居系统的可靠性

基于Java的智能家居设计：通过Java提升智能家居系统的可靠性关键词：智能家居设计,Java编程语言,可靠性,大数据,机器学习,家居自动化,系统架构1.背景介绍随着物联网技术的迅猛发展，智能家居系统已经成为现代家庭生活中不可或缺的一部分

AI大模型应用实战·2025-05-16 21:56

西瓜书【机器学习（周志华）】目录

第一部分：基础概念机器学习概述1.1人工智能与机器学习1.2机器学习分类1.3机器学习应用1.4机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分

随机森林404·2025-05-16 21:25

登 Nature 子刊，俄罗斯研究团队基于机器学习实现万亿级质谱数据搜索，发现未知化学反应

质谱分析（MassSpectrometry,MS）是现代化学研究的核心技术之一。通过测量分子离子的质荷比（m/z），质谱能够提供化合物的分子式、结构甚至反应机理的关键信息。高分辨率质谱（High-ResolutionMassSpectrometry,HRMS）的出现，更是将分析精度提升至百万分之一（ppm）级别，成为有机合成、金属催化、药物开发等领域的「黄金标准」。然而，随着仪器自动化程度的提高，

·2025-05-16 20:31

python打卡day23

管道pipeline知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipelinepipeline

(・Д・)ノ·2025-05-16 20:19

Openpilot EP1：Openpilot开源项目深度解析

目录0.前言1.整体介绍2.系统架构与硬件配置2.1系统架构2.2硬件配置3.量产安全规范体系4.生态体系5.软件算法分析5.2Supercombo模型5.3DMS模型5.4Localization算法

PerceptionX·2025-05-16 18:03

机器学习第十四讲：线性回归 → 画最佳趋势线预测明日气温

机器学习第十四讲：线性回归→画最佳趋势线预测明日气温资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-16 16:59

前馈神经网络回归(ANN Regression)从原理到实战

前馈神经网络回归(ANNRegression)从原理到实战一、回归问题与前馈神经网络的适配性分析在机器学习领域，回归任务旨在建立输入特征与连续型输出变量之间的映射关系。

梁下轻语的秋缘·2025-05-16 16:49

Milvus向量数据库的简介以及用途

它可以高效地支持各种数据科学和机器学习应用，特别是在涉及到大规模相似度搜索和推荐系统等领域。以下是Milvus的简介以及它的主要用途。

听说唐僧不吃肉·2025-05-16 15:41

【高斯拟合】不用库手写高斯拟合算法：从最小二乘到拟合参数推导

高斯分布（正态分布）是科学计算和机器学习中最常见的函数之一，拟合一组数据为高斯曲线在信号处理、统计建模、图像处理中都有广泛应用。市面上很多工具包（如NumPy、SciPy）都可以快速进行高斯拟合。

白码思·2025-05-16 14:04

人工智能、深度学习、机器学习的联系与区别

机器学习（ML-Mach

AI方案2025·2025-05-16 13:29

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