机器学习+深度学习数学基础第13页

Spark on YARN

ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说

绎岚科技·2024-08-28 05:31

AAAI2021推荐系统论文清单

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

R语言机器学习 KNN 2个例子

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子，代码和过程，全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章，KNN,K-NearestNei

waterHBO·2024-08-28 05:57

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

Covirtue·2024-08-28 03:18

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

Matlab领域·2024-08-28 02:46

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效

qq_42894217·2024-08-28 02:45

数学基础 -- 线性代数之增广矩阵

增广矩阵增广矩阵（AugmentedMatrix）是在求解线性方程组时常用的工具。它将线性方程组的系数矩阵与常数项合并在一起，形成一个扩展的矩阵，从而便于使用矩阵操作方法求解方程组。定义假设我们有一个线性方程组：a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2⋮am1x1+am2x2+⋯+amnxn=bm\begin{aligned}a_{11}x_1+a_

sz66cm·2024-08-28 00:32

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

charlee44·2024-08-27 21:11

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-08-27 20:05

一点机器学习的体会

我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

zfq212·2024-08-27 20:18

机器学习——第十二章计算学习理论

目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论，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，并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

SEU-WYL·2024-08-27 19:57

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y

de-feedback·2024-08-27 18:20

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

如何使用TensorFlow构建AI模型

TensorFlow已成为构建机器学习模型最受欢迎的框架之一。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，了解如何使用TensorFlow构建AI模型对充分利用机器学习的潜力至关重要。

AI科研视界·2024-08-27 14:21

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

数据挖掘工具（RapidMiner）

RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。

deepdata_cn·2024-08-27 13:20

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。

好好学仿真·2024-08-27 12:11

基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-27 10:57

基于深度学习的手势识别系统

基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计

毕设宇航·2024-08-27 09:53

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。

Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

OPenCV和OPenGL的区别

OPenCV主要用来处理图像和视频，还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如：视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别（比如人脸识别）。OPenGL主要用于三维图形的渲染。

zxz520zmg·2024-08-27 06:01

【机器学习】————在金融市场分析方面的应用

传统方法在面对海量数据和复杂模型时往往力不从心，随着技术的进步，机器学习在金融市场分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨

爱吃蔬菜不挑食·2024-08-27 06:01

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它具备一种时间维度上的“

Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习（DL）是人工智能（AI）的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务，这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。

FreeBuf-·2024-08-27 06:30

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢，通常我们只关心其一个特定的切片，即∂Yij∂Wrs\frac{\p

stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

Python编程：高效数据处理与自动化任务实践

一、引言Python，作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。

我的运维人生·2024-08-27 00:01

Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练

Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型：CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat

科技大本营·2024-08-27 00:00

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall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

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的

疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

PySpark，一个超级强大的 Python 库

一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……神奇的Python库之旅，第14章目录一、初识PySpark二、基本操作三、DataFrame和SparkSQL四、机器学习与流处理五

炒青椒不放辣·2024-08-26 22:18

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它允许开发者使用图形计算的方式构建和训练机器学习模型。

Envyᥫᩣ·2024-08-26 20:34

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

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