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机器学习从入门到放弃
线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据
线性回归和逻辑回归是两种常见的
机器学习
算法,它们在一些方面相似,但在其他方面则有明显的不同。
M.D
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2024-03-17 14:50
线性回归
逻辑回归
学习
【Conda】详细讲解
Conda主要是为了方便数据科学、
机器学习
和类似应用的需要而设计的,但它对任何类型的软件都是适用的。下面,我将概述Conda的几个关键特点和常用命令:2.关键特点环境管理:
程序员不想敲代码啊
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2024-03-17 13:49
conda
机器学习
常用框架
机器学习
是人工智能的一个重要分支,它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在
机器学习
领域,有许多成熟的框架被广泛使用,这些框架提供了构建和训练
机器学习
模型的工具。
碧落&凡尘
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2024-03-17 12:48
机器学习
人工智能
TensorFlow的介绍和简单案例
TensorFlow是一个开源的
机器学习
框架,由Google开发和维护。它旨在使构建和训练
机器学习
模型变得更加容易,同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。
科学的N次方
·
2024-03-17 04:39
人工智能
tensorflow
人工智能
python
基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或
机器学习
算法(如SVM、神经网络等)来定位并识别产品码。
GT开发算法工程师
·
2024-03-15 18:20
python
opencv
开发语言
人工智能
计算机视觉
机器学习
中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下:初始化K个簇的中心点,可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点,计算其与各个簇中心点的距离,并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点,将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件(例如
刘小董
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2024-03-14 20:18
学习心得
机器学习
挑战杯
机器学习
股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
机器学习
股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖
laafeer
·
2024-03-14 18:16
python
阿里云分布式深度学习训练架构Whale
阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云
机器学习
平台
qwfys200
·
2024-03-14 07:30
Reading
阿里云
分布式
深度学习
Python入门指南:从基础到应用
在这篇博客中,我们将深入探讨Python的基础知诀,并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和
机器学习
等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型,包
袁公白
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2024-03-13 17:41
python
开发语言
探索
机器学习
:智能时代的魔法
在智能科技的浪潮中,
机器学习
如同一股神秘的力量,悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸,更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。
ChenDuBr
·
2024-03-13 11:35
机器学习
人工智能
机器学习
【
机器学习
】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换,核方法,软间隔与过拟合
支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合,而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线(或平面、超平面)将不同类别的点分开时,我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线(或平面、超平面),这样可以更好地区分不同类别的点
Qodicat
·
2024-03-13 10:34
支持向量机
机器学习
算法
ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与
机器学习
、论文高效写作、AI绘图技术
原文链接:ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与
机器学习
、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?
夏日恋雨
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2024-03-13 07:59
人工智能
chatgpt
数据分析
AI大数据
机器学习
python
数据挖掘
深度学习如何入门?
深度学习是
机器学习
的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。
nanshaws
·
2024-03-13 07:29
yolov5
深度学习
机器学习
、深度学习、神经网络之间的关系
机器学习
(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。
你好,工程师
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2024-03-12 08:54
AI
机器学习
ROS放弃指南6:rviz和tf坐标系
参考链接:陈瓜瓜的简书:机器人操作系统ROS
从入门到放弃
(九):使用tf追踪不同坐标系link中国大学MOOC中的机器人操作系统入门link先占个坑,
陈傻鱼
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2024-03-11 21:38
ROS放弃指南
c++
slam
linux
随机森林原理&sklearn实现
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于
机器学习
的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。
一稻道人
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2024-03-11 06:03
机器学习算法&预测模型
Python
随机森林
sklearn
算法
你说什么是
机器学习
呢
机器学习
这个词是让人疑惑的,首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译,在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法,说明了这门技术是让机器“学习”的技术。
guguguyuan
·
2024-03-10 13:42
人工智能
【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些
机器学习
相关的东西
已经是全速前进了
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2024-03-10 12:10
概率论
精读《深度学习 - 函数式之美》
2概述与精读深度学习是
机器学习
中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
可口可乐Vip
·
2024-03-09 15:44
前端
深度学习
人工智能
机器学习
笔记
什么是
机器学习
:
机器学习
是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率
rl染离
·
2024-03-09 15:44
机器学习
笔记
人工智能
深度学习应该如何入门?
2.学习
机器学习
吴恩达的
机器学习
课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
wypdao
·
2024-03-09 11:38
人工智能
深度学习
人工智能
Rust的Linfa和Polars库进行
机器学习
使用Rust的Linfa库和Polars库来实现
机器学习
中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建
机器学习
应用程序。
Hello.Reader
·
2024-03-08 21:48
rust
rust
机器学习
人工智能
什么是
机器学习
什么是
机器学习
机器学习
是让计算机像人类一样学习和行动的科学,旨在通过数据,观察和与世界的互动为计算机提供知识,让计算机能够不断的获得新知识,并允许其推广到新设置,从而得到改善以及提升,最终趋于人类——
机器学习
的理想目标或最终目标
luohaha66
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2024-03-07 22:18
机器学习
机器学习
人工智能
第五届核磁
机器学习
班(训练营:2023.6.5~6.17)
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
·
2024-03-07 13:22
机器学习
-02-
机器学习
专家系统
总结本系列是
机器学习
课程的第02篇,主要介绍
机器学习
中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程:定义问题(ProblemDefinition)->数据收集(DataCollection
IT从业者张某某
·
2024-03-07 12:04
2024年机器学习
机器学习
人工智能
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与
机器学习
仰望大佬007
·
2024-03-06 21:48
图像处理
opencv
计算机视觉
c#
《模式识别与
机器学习
》第一章
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
CS_Zero
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2024-03-06 09:03
机器学习
人工智能
线性回归(1)
MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记,也融入了自己对
机器学习
理解,个人推荐李宏毅老师的
机器学习
系列课程,尤其对于初学者强烈推荐
zidea
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2024-03-06 05:24
浅析
机器学习
:原理、应用及未来展望
摘要:本文将介绍
机器学习
的概念、原理、应用领域及未来发展趋势。通过本文,读者可以对
机器学习
有一个全面、系统的了解。一、引言随着科技的飞速发展,人工智能逐渐成为时代的焦点。
祺稷
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2024-03-05 15:39
AI
机器学习
LSTM进行字符级文本生成(pytorch实现)
文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了
机器学习
中深度学习的内容使用
山川而川-R
·
2024-03-04 13:35
lstm
pytorch
人工智能
Rstudio-深度学习执行代码
R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言,广泛用于数据科学、统计学和
机器学习
领域。RStudio提供了许多功能强大的工具,包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。
俊俏的萌妹纸
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2024-03-04 13:35
深度学习
计算机视觉
人工智能
Numpy快速入门(1)
它是科学计算和数据分析的基础库之一,被广泛应用于各种领域,包括数值计算、数据处理、
机器学习
、图像处理等。二、基础知识 NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表(通常是数字
胡乱儿起个名
·
2024-03-04 00:47
python基础
numpy
让数据用起来:数据中台建设的评估与选择(第4章)
加强业务与数据融合,利用大数据、
机器学习
、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段:运营优化。开始建设数据中台,快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从
小阳阳兄
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2024-03-03 02:20
读书笔记
产品经理
数据分析
大数据
神经网络算法浅谈
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型,由大量的人工神经元相互连接形成复杂网络结构,用于解决各种
机器学习
和人工智能问题。
dami_king
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2024-03-02 23:46
神经网络
算法
深度学习
人工智能
AIGC
白话大模型③ | 我们为何需要
机器学习
运营平台?
本文为第三篇:我们为何需要
机器学习
运营平台?
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2024-03-02 05:21
数据库
软件开发者必读!2024年30大趋势提前曝光!
人工智能、
机器学习
、物联网等技术的快速发展对软件开发行业产生了巨大影响。本文旨在通过30个数据汇总,帮助读者们初步了解2024年软件开发领域的新趋势。
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2024-03-02 05:49
余弦相似度算法和IntelliScraper
场景当时,我说要开发一个HSipder,开发完毕的时候,我发现不太智能,通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok,但是后面我在接触
机器学习
的时候听闻了余弦相似度算法,当时用他爬了一些网页,结果是很
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2024-03-01 16:10
python人工智能
面向面试的
机器学习
知识点(2)——数理统计
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
小井正在努力中
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2024-03-01 01:39
机器学习
人工智能
挑战杯 基于
机器学习
与大数据的糖尿病预测
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5
机器学习
模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
laafeer
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2024-02-29 07:45
python
千卡利用率超98%,详解JuiceFS在权威AI测试中的实现策略
该基准测试通过模拟
机器学习
I/O负载的方法,在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测,用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。
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2024-02-28 15:34
机器学习人工智能运维
【主流开发语言和开发环境介绍】
2.开发语言Python用途:通用编程、科学计算、数据分析、
机器学习
、Web开发等。流行库:NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。
程序员不想YY啊
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2024-02-27 23:06
开发语言
挑战杯 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉
文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于
机器学习
的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖,
laafeer
·
2024-02-26 18:32
python
机器学习
是什么
机器学习
是一门跨学科的学科,它使用计算机模拟或实现人类学习行为,通过不断地获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构,从而提高自身的性能。
MarkHD
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2024-02-26 18:32
机器学习
AI相关技能
AI相关掌握Python语言,了解基本的
机器学习
和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台
liuhehe321
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2024-02-26 05:46
人工智能
人工智能与开源
机器学习
框架
链接:华为机考原题TensorFlow是一个开源的
机器学习
框架,由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种
机器学习
模型。
偶然i
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2024-02-25 19:30
AI写作
人工智能
ai
AI写作
科技
互联网加竞赛
机器学习
股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
机器学习
股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖
Mr.D学长
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2024-02-25 10:49
python
java
【
机器学习
基础】正则化
专栏:
机器学习
欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒:针对
机器学习
,特别开始专栏:
机器学习
python实战欢迎订阅!
为梦而生~
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2024-02-25 02:40
机器学习
机器学习
人工智能
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(9)模型优化
模型训练后,就要进行模型优化了。一般来讲,很简单,优化就是不换模型换参数,或者直接换模型。换了之后来对比,最后选个最好的。比如在本案例中,选择LinearRegression后,MSE从22下降到12,因此选择新的模型。取前20个验证集数据,将标注数据与实际房价对比关系如上图。可以看到,效果还是很好的。LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进
giszz
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2024-02-24 17:58
人工智能
学习笔记
学习
笔记
【深入了解PyTorch】模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用
优化技术与库的应用模型剪枝(ModelPruning)模型量化(ModelQuantization)混合精度训练(MixedPrecisionTraining)总结模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用在
机器学习
和深度学习领域
prince_zxill
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2024-02-24 07:23
Python实战教程
人工智能与机器学习教程
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阿里云蒸汽量预测新人赛赛题解析
教材选用《阿里云天池大赛赛题解析——
机器学习
篇》;2.2数据探索2.2.2读取数据train_data_file="./zhengqi_train.txt"test_data_file=".
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2024-02-24 00:34
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