机器学习人工智能pca 第39页

明天开课 | 第六届核磁机器学习班（训练营：2023.7.24~8.5）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 16:34

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

shapash，一个神奇的 Python 库！

Github地址：https://github.com/MAIF/shapash在机器学习领域，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。

漫走云雾·2024-02-12 15:18

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从20世纪80年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

GEE数据集——美国地质调查局历史地形图(更新)

前言–人工智能教程其中的一个子集已被收录到约81,000+幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括

此星光明·2024-02-12 15:12

GEE数据集——巴西年度土地覆被和利用地图

前言–人工智能教程其他地区，如泛亚马孙、

此星光明·2024-02-12 15:39

【人工智能Alphago背后的秘密】全网最全面的蒙特卡洛树搜索算法讲解：系统、简洁、易懂！

前言人工智能Alphago，成为最顶尖的围棋大师，不由得让人产生探索它背后的算法的兴趣。在搜索空间巨大的围棋问题中，Alphago是通过什么算法能在较短的时间搜索每一个局面的（近似）最优解？

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:09

Python自学之路：从入门到精通

一、引言Python，作为最受欢迎的编程语言之一，不仅语法简洁易懂，而且应用领域广泛，从数据科学、机器学习、网络开发到自动化脚本编写等，无所不能。

白猫a~·2024-02-12 15:37

2024 通义语音 AI 技术图景，大模型引领 AI 再进化

自1956年达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语。AI在此后七十年的发展中呈现脉冲式趋势，每隔5-10年会出现一次技术革新和域定。

阿里技术·2024-02-12 15:01

Week10

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型

kidling_G·2024-02-12 14:29

The secret of practical reasoning

sstoryprovidesonefinalcluetothesecretofpracticalreasoning.We’renowalmostreadytosolveourcase.We’veseenhowthelimbicsystem,thesomatosensorycortex,andtheVPCallcometogetherinproducingsecondaryemotio

此锅非本锅·2024-02-12 14:54

【江湖说️学习日记161纳什均衡】

[学习笔记]：两家人工智能公司，“熟悉的陌生人”和“看透人心”，都在耕耘人脸识别市场，但这项技术还处于第48课讲的“技术采用生命周期”的早期，用户接受起来困难。于是两位创始人见面，商量共同投入，培

栗小蒙·2024-02-12 13:46

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（10）对话系统

比较重要的是，基于人工智能的对话系统，可以模拟人

giszz·2024-02-12 13:59

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享机缘：以证促学在工作中，接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右，具备一些AI相关的理论和经验。

North_D·2024-02-12 13:59

不谋而合——软硬结合更是人工智能发展的长久之计

图片发自App对于做人工智能类的初创公司中，有的以做软件作为企业开始时发展的敲门砖，比如出门问问，有的还在硬件研发的漫长道路中咬牙坚持，比如深鉴科技，但是无论是硬件还是软件，都在不断摸索中产生一个共识:

李洺宇·2024-02-12 13:30

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段

吵吵人·2024-02-12 12:48

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

·2024-02-12 12:41

【Golang入门教程】如何使用Goland创建并运行项目

自然语言处理的发展文章目录自然语言处理的发展**前言**创建新项目编辑运行/调试配置编写并运行代码总结强烈推荐专栏集锦写在最后前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家

The-Venus·2024-02-12 12:43

人工智能与人的智能

面对未知，人类的焦虑倾向于设置一个不被其他任何东西超越的一大前提，也就是要保持人类的天然性，作为保护壳。然而，但这种大前提迟早会被突破的，就像意识一样，我们想控制它，但是没有办法完全控制的，比如现在要你不去想大象，那你能不想大象吗？还是立即就想到了大象这个对象？人造的四肢、心脏支架、人造的牙齿都被逐渐接受并习以为常，那头脑的外部拓展芯片应该也会被逐渐接受的。现在会面临这样的一个哲学性问题：外加植入

初几开门·2024-02-12 12:33

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

·2024-02-12 12:11

今日分享主题

每年数以亿计的用户让谷歌的软件愈加聪明，这是谷歌率先开发出人工智能、无人驾驶的全部密码。因此，客观上，用户是互联网价值创造的主体。这是互联网公司无法直接收费的根源。假设微信收费，市场

云梦泽_58fb·2024-02-12 12:08

人工智能在金融领域的革新：挑战与机遇

人工智能在金融领域的应用已经带来了革命性的变化，它不仅提高了金融服务的效率和便利性，也为金融机构提供了更多的数据分析和风险管理工具。

迷璃学妹·2024-02-12 12:40

为什么人人都要学编程？

5G、人工智能、云技术、工业4.0……这些看似遥远的概念已经渐渐深入到了我们的生活之中。逛某电商平台，给家里的猫主子买了点猫粮，平台就会给推荐一些猫爬杆、猫玩具之类的东西。也感觉很实用，就又下单了。

小灶儿大厨·2024-02-12 12:21

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非

stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。

bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非

华农DrLai·2024-02-12 11:30

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

《写作如此简单》丨写书哥与人合著的自媒体写作经验分享

文丨十里荷塘秋水长在人工智能技术日益发达的现在，很多常规工作都可以被机器人替代，之后能保留的，是人与人的连接，珍贵的能力将是写作、演讲和沟通；而写作是其他两个能力的基础，它能让人逻辑清晰，引人深度思考。

十里荷塘秋水长·2024-02-12 11:28

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分

江帅帅·2024-02-12 11:56

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

Python作为一种广泛应用的编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域都有着重要的应用。Python的易学性、清晰性和可移植性等特点使它得到很多技术人士的喜爱。

程序员老冉·2024-02-12 11:21

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造

LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

Francek Chen·2024-02-12 11:15

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

ChatGPT在国际中文教育领域引起的变革与挑战

随着ChatGPT等人工智能技术的兴起，测评领域也将迎来一场创

赵闪闪168·2024-02-12 10:34

GPT最新进展：推出视频功能！迭代即将来临！

随着人工智能的不断进步，ChatGPT正准备以其全新的视频功能大跃进，同时，备受期待的GPT-5也即将在今年露面，预示着AI领域即将迎来一场变革。

赵闪闪168·2024-02-12 10:04

浅谈嵌入式与互联网

嵌入式与人工智能的关系是什么？以及与互联网之间的对比？【嵌牛正文】一、什么叫嵌入式，以及与人工智能的关系？嵌入式原本是嵌

你好困·2024-02-12 10:46

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将

BioLearner·2024-02-12 10:36

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

AI大模型学习笔记之四：生成式人工智能（AIGC）是如何工作的？

OpenAI发布ChatGPT已经1年多了，生成式人工智能（AIGC）也已经广为人知，我们常常津津乐道于ChatGPT和Claude这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话，并且能够记忆上下文情境

DATA无界·2024-02-12 09:10

伦理与人工智能：构建公正和负责任的智能系统

在当今数字化和智能化的时代，人工智能（AI）技术的快速发展给商业和社会带来了巨大的变革。然而，随着人工智能技术的广泛应用，伦理问题也日益受到关注。构建公正和负责任的智能系统成为了一个重要议题。

迷璃学妹·2024-02-12 09:09

Elasticsearch：混合搜索是 GenAI 应用的未来

在这个竞争激烈的人工智能时代，自动化和数据为王。从庞大的存储库中有效地自动化搜索和检索信息的过程的能力变得至关重要。随着技术的进步，信息检索方法也在不断进步，从而导致了各种搜索机制的发展。

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-12 09:00

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。

六六子大顺1·2024-02-12 09:29

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