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机器学习人工智能算法数据挖掘
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的
机器学习
领域
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2024-02-19 18:13
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
项目计划使用
数据挖掘
的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
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2024-02-19 18:42
数据挖掘
挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习
机器学习
文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时,也带来了虚假谣言信息的泛滥,往往
laafeer
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2024-02-19 16:45
cnn
python
深度学习:开启人工智能的未来探索之旅
深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的
机器学习
方法,其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构,实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿
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2024-02-19 16:05
人工智能
深度学习
如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序
这可以包括
机器学习
(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型:根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案
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2024-02-19 16:03
mongodb
人工智能
数据库
PyTorch基本介绍
基本介绍PyTorch是一个基于Python的
机器学习
框架,由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具,可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松
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2024-02-19 16:02
机器学习与深度学习
pytorch
深度学习
机器学习
【深度学习】Pytorch 系列教程(二):PyTorch数据结构:1、Tensor(张量): GPU加速(GPU Acceleration)
Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT: PyTorch是一个开源的
机器学习
框架
QomolangmaH
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2024-02-19 16:28
#
PyTorch
深度学习
pytorch
数据结构
cuda
gpu算力
tensor
张量
见世面的成本有多低?这几个技术公众号告诉你答案
人工智能爱好者社区专注人工智能、
机器学习
、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章,立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。
傅一平
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2024-02-19 16:19
《深度学习》阅读笔记
L2范数即
机器学习
中常用的MSE,但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时,使用L1范数。衡量矩阵的大小:frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定:所
林子闲_5f12
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2024-02-19 16:48
深度神经网络中的BNN和DNN:基于存内计算的原理、实现与能量效率
引言深度神经网络(DNN)在
机器学习
领域越来越受欢迎,其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果,通常需要大量的训练数据和大型模型,从而使得训练和推理过程变得复杂。
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2024-02-19 16:10
算法
深度学习的魅力:探索人工智能的未来之路
深度学习是
机器学习
的一个分支,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的数据进行训练,从而使机器能够学到复杂的
洞深视界
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2024-02-19 16:46
人工智能
深度学习
Amazon Web Services -- 全球云计算领导者
AmazonWebServices--全球云计算领导者AmazonWebServices--全球云计算领导者、云基础设施与平台服务(Iaas&PaaS)领导者;计算、存储和数据库等基础设施技术,到
机器学习
·
2024-02-19 16:06
如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据
近年来,人们越来越认识到深入理解
机器学习
数据(ML-data)的必要性。
虚无火星车
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2024-02-19 16:11
python
深度学习
人工智能
机器学习
概念读书笔记
1-
机器学习
起源
机器学习
始于1950年代,塞缪尔用跳棋游戏研究
机器学习
,最终程序打败了他自己,后来更是战胜了美国跳棋全国冠军。
人工智娘
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2024-02-19 15:47
机器学习
第二十五周周报 ConvLSTM
文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅
机器学习
二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-
沽漓酒江
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2024-02-19 15:51
机器学习
人工智能
机器学习
---规则学习(序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化)
1.序贯覆盖回归:分类:聚类:逻辑规则:读作:若(文字1且文字2且...),则目标概念成立规则集:充分性与必要性;冲突消解:顺序规则、缺省规则、元规则eg:命题逻辑→命题规则原子命题:,,,…A,B,C,…;逻辑连词:↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量:,,,…,1,2,3,…;变量:,,,…A,B,C,…(n元)谓词/函数:p/n,f/n;项:常量|变量|函数
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 15:21
机器学习
剪枝
算法
机器学习
神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!
文章目录前言1、Embedding的本质(1)
机器学习
中的Embedding(2)NLP中的Embedding2、Embedding的原理(1)ImageEmbedding(图像嵌入)(2)WordEmbedding
JOYCE_Leo16
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2024-02-19 15:15
Transformer
神经网络
embedding
深度学习
自然语言处理
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(1)搭建一个
机器学习
模型
今天学习的是,如何搭建一个
机器学习
模型。主要有以上的步骤:原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换(构造)预测识别(模型训练和测试)在实际工作中,特征比模型更重要。
giszz
·
2024-02-19 14:43
人工智能
学习笔记
人工智能
学习
笔记
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(3)数据准备和数据预处理
项目开始,首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据,观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理,格式转换等。延伸学习:在人工智能(AI)的众多工作流程中,数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性,更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。一、数据准备数据准备的核心在于找到合适的数据源,并确保这些数据能够充分反映所要解决的
giszz
·
2024-02-19 14:43
人工智能
学习笔记
学习
笔记
【吴恩达·
机器学习
】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的
机器学习
课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024
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2024-02-19 14:41
机器学习
线性回归
学习
Pytorch-SGD算法解析
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD,即随机梯度下降(StochasticGradientDescent),是
机器学习
中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二
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2024-02-19 14:10
Pytorch语法
yolo
SGD
随机梯度下降
机器学习
第二十八周周报 PINNs2
文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura
沽漓酒江
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2024-02-19 14:38
机器学习
人工智能
OLMo论文里的模型结构的小白解析
模型参数量以7B为例,隐藏层为4086,attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量,同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值:在
机器学习
中
瓶子好亮
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2024-02-19 14:08
10天学完OLMo
语言模型
数据脱敏(四)脱敏算法-替换算法
这种技术在数据分析、
数据挖掘
、数据共享等领域有广泛应用。在实际操作中,替换脱敏通常包括以下几个步骤:1.识别敏感信息:首先需要确定哪些信息是敏感的,例如个人信息、财务
colorknight
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2024-02-19 14:24
低代码
数据脱敏
替换脱敏
字典替换
随机替换
Kimen
Quick introduction to Apache Spark
它还支持一组丰富的更高级别的工具,包括SparkSQL用户SQL和结构化数据处理,MLlib
机器学习
,GraphX用户图形处理下载从项目网站的下载页面获取Spark。
Liam_ml
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2024-02-19 13:29
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:处理分类变量篇(上篇)
这篇文章相当长,您可以添加至收藏夹,以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传,请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难,因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中,我将讲述不同类型的分类数据,以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量?分类变量/特征是指任何特征类型,可分为两⼤类:⽆序,有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量,这些类别没有任何相关顺序。例如,如果将性别
X.AI666
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2024-02-19 13:01
解决(几乎)任何机器学习问题
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
C语言指针进阶
(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,
机器学习
这门技术也越来越重要
空杯心!
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2024-02-19 13:00
c语言
算法
c++
政安晨:【完全零基础】认知人工智能(一)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】 —— 预测机
开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与
机器学习
领域,然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”,让很多小伙伴们望而却步,导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸?
政安晨
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2024-02-19 13:26
政安晨的机器学习笔记
政安晨的人工智能笔记
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
原理
超级简单
零基础
【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】(4)数据准备的流程
数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据,例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等,对图片、语音、文本等数据进行处理,标记对象的特征,以作为
机器学习
标签的过程
giszz
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2024-02-19 13:47
学习笔记
人工智能
学习
笔记
政安晨:【完全零基础】认知人工智能(二)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】—— 底层算法
如果小伙伴第一次看到这篇文章,可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章:政安晨:【完全零基础】认知人工智能(一)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke
政安晨
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2024-02-19 12:09
政安晨的机器学习笔记
政安晨的人工智能笔记
人工智能
神经网络
深度学习
神经元底层算法
机器学习
探索XGBoost:深度集成与迁移学习
导言深度集成与迁移学习是
机器学习
领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。
Echo_Wish
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2024-02-19 12:34
Python
笔记
Python算法
迁移学习
机器学习
人工智能
单细胞转录组基础分析六:伪时间分析
Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种
机器学习
算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。
Seurat_Satija
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2024-02-19 12:25
4张图片就可以微调扩散模型
基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类
机器学习
模型,旨在生成与给定数据集相似的新数据
·
2024-02-19 12:29
生成式网络与判别式网络
生成式网络(GenerativeNetworks)和判别式网络(DiscriminativeNetworks)是两类在
机器学习
和深度学习中常见的网络类型,它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。
一条小小yu
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2024-02-19 12:23
深度学习
人工智能
遗传算法解释
遗传算法是一种基于自然遗传和进化规律的
人工智能算法
。它通过模拟生物进化的过程,来解决各种复杂问题。
大吉大利都吃鸡
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2024-02-19 12:21
算法
python
开发语言
人工智能
机器学习
、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
本文主要了解并初步探究
机器学习
、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。
半亩花海
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2024-02-19 12:43
学习笔记
机器学习
深度学习
迁移学习
学习
人工智能
预训练和微调在迁移学习中的作用
在
机器学习
和深度学习中,"pre-training"(预训练)和"fine-tuning"(微调)是两个常见且重要的概念,它们通常在迁移学习场景中使用,以提高模型在特定任务上的性能。
一条小小yu
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2024-02-19 12:42
迁移学习
人工智能
机器学习
Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
目前很多
机器学习
和
数据挖掘
算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。
哥廷根数学学派
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2024-02-19 12:36
故障诊断
信号处理
深度学习
python
迁移学习
开发语言
Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享
非得用matlab来搞
机器学习
的东西?不是不是,matlab也有集成了许多
机器学习
算法,当然,都是一些非常基础的
机器学习
算法。深度学习还是得向python看齐。
我是狮子搏兔
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2024-02-19 11:34
Prediction
matlab
matlab
dnn
python
RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量
最近做
数据挖掘
,发现RapidMiner是一款数据清洗、处理和转换的好工具,尤其在数据量不大的情况下。和R语言相比,RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。
carlwu
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2024-02-19 11:59
数据挖掘
RapidMiner
数据挖掘
RapidMiner
Java
R语言
RapidMiner
数据挖掘
RapidMiner
数据挖掘
入门之一:概要1简介RapidMiner原名Yale,它是用于
数据挖掘
、
机器学习
、商业预测分析的开源计算环境。
arrow8071
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2024-02-19 11:28
data
mining
数据挖掘
线性回归:大体介绍
线性回归是一种常见的统计学和
机器学习
方法,用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
Galaxy银河
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2024-02-19 11:56
计算机
/
人工智能
语言/方式/工具/模型/软件
大赏
人工智能
机器学习
RapidMiner
数据挖掘
2 —— 初识RapidMiner
大多数练习都是关于图表技术,通常用于
数据挖掘
。为此,我们将使用RapidMiner软件。请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面(GUl),以及检查和处理示例数据集的不同元素。
思诺学长
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2024-02-19 11:23
RapidMiner数据挖掘
数据挖掘
人工智能
虚实技术整合 打造“真”智慧城市
物联网不可或缺的组成要素中,广泛布建在人们生活周围的传感器,其所产生的大量信息,已成为人工智能、
机器学习
的重要基础。
智能交通技术
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2024-02-19 11:14
人工智能
传感器
大数据
物联网
蓝牙
open3d k-means 聚类
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、
机器学习
生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、
机器学习
生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项
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2024-02-19 11:04
open3d持续更新
kmeans
聚类
算法
计算机视觉
python
机器学习
Dataframe型数据分析技巧汇总
数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总
机器学习
必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!
我叫杨傲天
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2024-02-19 11:30
学习笔记
机器学习
数据分析
数据挖掘
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他
机器学习
算法:
机器学习
实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048
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2024-02-19 10:46
机器学习
算法学习
算法
机器学习
人工智能
深度学习
python
sklearn
ChatGPT原理以及发展
ChatGPT模型,备受关注,不光是做人工智能、
机器学习
的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。
菜鸟Cardll
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2024-02-19 10:49
深度学习
chatgpt
【
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。
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2024-02-19 10:29
机器学习python算法
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
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2024-02-19 10:25
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