机器学习一百天第40页

Python粉都应该知道的开源机器学习框架：Scikit-learn入门指南

而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn

weixin_34380296·2024-01-28 04:47

机器学习库选型

摘抄目的只是为了简单地了解各种机器学习库原文链接：https://www.080910t.com/2018/02/23/choosing-an-open-source-machine-learning-library

Francis_Ye·2024-01-28 04:17

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

PythonScikit-Learn高级教程：高级模型在机器学习中，选择合适的模型是至关重要的。本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。

Echo_Wish·2024-01-28 04:17

数据分析

机器学习Python可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python入门机器学习吗？

Stella__Lee·2024-01-28 04:47

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

PythonScikit-Learn高级教程：高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。

Echo_Wish·2024-01-28 04:45

《Python 简易速速上手小册》第9章：数据科学和机器学习入门（基于最新版 Python3.12 编写）

知识体系」9.1Python在数据科学中的应用9.1.1数据处理与清洗9.1.2数据分析9.1.3数据可视化9.2NumPy和Pandas基础9.2.1NumPy基础9.2.2Pandas基础9.3简介机器学习

江帅帅·2024-01-28 02:15

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

[Python] conda、anaconda、miniconda的关系，miniconda安装，conda命令使用

它主要用于Python编程语言及其相关的数据科学、机器学习等应用领域。

老狼IT工作室·2024-01-28 02:39

机器学习-63-Structured Learning-04-Sequence Labeling Problem(结构化学习-序列标注(HMM,CRF))

文章目录SequenceLabelingProblemSequenceLabelingDefinitionApplicationExampleTask：POStaggingOutline(大纲)HMM介绍什么样的问题需要HMM模型Howyougenerateasentence?step1step2HMM的数学表达Estimatingtheprobabilities(概率估计)HowtodoPOST

迷雾总会解·2024-01-28 01:45

惊为天人，NumPy手写全部主流机器学习模型，代码超3万行

超过3万行代码、30多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？NumPy作为Python生态中最受欢迎的科学计算包，很多读者已经非常熟悉它了。

小白学视觉·2024-01-28 01:15

1、什么是特征工程

在这门课程中，你将学习到构建一个优秀的机器学习模型过程中最重要的一步：特征工程。

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

Java入门高频考查基础知识5（扎实技术基础应变一切变化-45题4.2万字参考答案）

技术变革裁员影响的因素：自动化替代简单重复性工作：随着技术的发展，一些简单、重复性的编码任务可能被自动化工具或者机器学习算法取代。这可能导致一些岗位的需求减少或者消失，从而可能导致部分人员裁员。

danci_·2024-01-28 01:37

我的隐私计算学习——联邦学习（4）

（六）横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点，对比横向联邦学习有一定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID

Atara8088·2024-01-28 00:54

人工智能在教学领域中有哪些运用？

2.自适应评估：通过分析学生的学习数据，利用机器学习算法和模型，实现对学生学习成果的自动评估和反馈，提供针对性的学习建议和指导。

金鸣识别·2024-01-28 00:06

如何利用AI工具快速编程：从GitHub Copilot到ChatGPT

这些工具通过利用机器学习、自然语言处理等技术，帮助开发者更快速、更高效地编写代码。

清水白石008·2024-01-28 00:05

深度学习如何入门？

深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？

清水白石008·2024-01-28 00:05

【理论篇】Bagging 集成与随机森林

通过这样的方式让机器学习的效果更好，这也是为什么我们在竞赛中看到集成算法被普遍使用的原因。集成算法的集成思想多种多样，今天小鱼和大家学习其中的一种集成思想-Bagging模型。

山药鱼儿·2024-01-28 00:24

Apache Spark架构与特点

Spark的核心组件是SparkStreaming、MLlib、GraphX和SparkSQL，它们分别提供了流式数据处理、机器学习、图形计算和

OpenChat·2024-01-27 23:35

屡试不爽的torch_geometric安装方法

一、torch安装torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。

快乐旺仔小馒头·2024-01-27 23:03

Magnetic-Field-Based Position Sensing Using Machine Learning

为了进一步挖掘此类使用磁场的系统的潜力，作者研究了产生磁场的移动设备在位置检测中的可行性;该原理涉及通过对位于目标空间周围的多个磁场传感器检测到的数据进行分析来估计设备的位置；在这项研究中，作者是通过数值计算获得传感器数据，并使用机器学习对其来分析

PyYun·2024-01-27 22:36

架构评审与人工智能：挑战与机遇

随着数据量的增加，计算能力的提升以及算法的创新，人工智能技术已经广泛地应用于各个领域，例如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。

OpenChat·2024-01-27 22:22

机器学习之pandas库学习

这里写目录标题pandas介绍pandas核心数据结构SeriesDataFrameDataFrame的创建列访问列添加列删除行访问行添加行删除数据修改pandas介绍pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型结构化数据集所需的工具。pandas核心数据结构SeriesSeries可以理解为一个一

温柔了岁月.c·2024-01-27 21:47

python黑马学习

python的自述能做什么1.抢火车票2.数据分析3.开发网站4.开发游戏发展定位web全栈开发方向掌握技术前端开发数据库管理后台框架职业方向web全栈开发工程师数据科学方向人工智能方向，机器学习人工智能方向

数绵羊的星星·2024-01-27 20:08

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈

双木的木·2024-01-27 20:03

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介

是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

机器学习 | 利用Pandas进入高级数据分析领域

目录初识PandasPandas数据结构基本数据操作DataFrame运算文件读取与存储高级数据处理初识PandasPandas是2008年WesMcKinney开发出的库，专门用于数据挖掘的开源python库，以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势，其基于matplotlib能够简便画图，具有独特的数据结构。与Numpy相比，Pandas能够更好地理解数据和发现其关联性，增

亦世凡华、·2024-01-27 20:09

智能化时代来了，失业的人怎么办？

计算机视觉、机器学习、机器人技术、语音识别等AI技术快速发展给整个社会带来巨大改变。马云说未来30年，我们的孩子将找不到

无啼鸟·2024-01-27 19:59

独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路

现在很多互联网公司都有自己的机器学习平台，冠以之名虽然形形色色，但就平台所要解决的问题和技术选型基本还是大同小异。

csdn产品小助手·2024-01-27 19:18

在iOS上接入Tensorflow

前言Tensorflow是goole开源的一套机器学习库，本篇文章并不介绍通过Tensorflow来生成预测模型，而是简单的介绍一下在iOS上接入通过Tensorflow生成好的预测模型，一般即.pd文件

齐滇大圣·2024-01-27 18:27

机器学习环境配置

在学习一段时间机器学习后，深受环境配置的毒打，记录一点步骤为以后电脑万一需要格式化做点准备以及为新人提供一点帮助吧。

惘栀箱·2024-01-27 18:22

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第四章 - 生成对抗网络（GANs），AI的“造假”高手

生成对抗网络（GANs）是一种特殊的机器学习模型，

百家峰会·2024-01-27 17:40

2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章

2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章TensorFlow基本使用TensorFlow.js：让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了

城市中迷途小书童·2024-01-27 17:08

apache 前30个开源项目

服务支持非常活跃2ApacheTomcatJava应用服务器部署JavaWeb应用程序非常活跃3ApacheHadoop分布式存储和计算框架大数据处理非常活跃4ApacheSpark快速大数据处理框架实时分析、机器学习非常活跃

临水逸·2024-01-27 17:35

滴滴基于 Ray 的 XGBoost 大规模分布式训练实践

背景介绍作为机器学习模型的核心代表，XGBoost在滴滴众多策略算法业务场景中发挥着至关重要的作用。因此，保障并持续提升XGBoost模型的离线训练及在线推理稳定性一直是机器学习平台的重点工作。

滴滴技术·2024-01-27 17:58

使用 Databricks+Mlflow 进行机器学习模型的训练和部署

ML工作流的痛点机器学习工作流中存在诸多痛点：首先，很难对机器学习的实验进行追踪。

阿里云云栖号·2024-01-27 17:18

机器学习架构：实现高效的模型训练和部署

1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。

OpenChat·2024-01-27 16:15

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

huggingface高速下载模型的实战代码

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-01-27 15:21

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn的微博评论情感分析研究基于线性回归XGBoost+LRGBDT+LR的信用卡用户逾期行为预测基于卷积神经网络的评论情感分析系统GUI界面基于b

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

Python-web开发学习笔记（3）：Flask Demo，一个网站开发小案例

五点钟科技·2024-01-27 14:11

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（一）

在本教程中你将学习：如何对数据集执行全文关键字搜索（可选使用过滤器）如何使用机器学习模型生成、存储和搜索密集向量嵌入如何使用ELSER模型生成和搜索稀疏向量如何使用Elastic的倒数排名融合(RRF)

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-27 14:05

深度学习分类问题之Logistic Regression

在线性回归里面，我们根据有效信息，预测下一个由已知信息得到的数值，叫做回归问题，但是在机器学习里面，常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

《机器学习》笔记-聚类（9）

写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。

EddyLiu2017·2024-01-27 14:04

数据科学 8 机器学习：决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。流程图就是一个决策树，长方形形代表判断模块(decisionblock)，椭圆形成代表终止模块(terminatingblock)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。长方形和椭圆形都是结点。长方形形的结点属于内部结点，椭圆形的结点属于叶结点，从结点引

她即我命·2024-01-27 14:37

2023-03-29

TensorFlow是一个非常流行的由谷歌创建的免费和开源的机器学习库。它最初是谷歌公司的一个内部工具，2015年对外开源，随着人工智能的普及，它变得非常受欢迎。

moocsino·2024-01-27 13:27

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

内容衔接上一讲，上节我们讲到VAE，我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢，直觉上的原因是如果是auto-encoder，我们期待的是输入满月解码后还是满月，输入半月输出还是半月，但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差，所

ca8519be679b·2024-01-27 12:38

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index

小赵同学871·2024-01-27 11:40

机器学习1--Pandas 数据结构 - DataFrame

Pandas数据结构-DataFrame**DataFrame是一个表格型的数据结构。PandasDataFrame是一个二维的数组结构，类似二维数组。DataFrame构造方法如下：pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)data：一组数据(ndarray、series,map,lists,dict等类型)。index：索引值，或者可以称为行

天下第一菜-·2024-01-27 11:39

机器学习-采用Pandas数据导入

在机器学习项目中，经常用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。常使用这种方法。代码如下：#!

weixin_38174032·2024-01-27 11:08

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