机器学习入门笔记第38页

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

目录二、起源三、深度学习的成功案例：四、特点：五、小结：二、起源为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。

Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)

giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

头皮脑电图(EEG)以其非侵入性和低成本的优点被用于神经信号的分类，研究人员已经使用了各种机器学习方法来进行研究。

茗创科技·2024-01-30 02:19

Redis面试题36

它基于大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过对数据和模型的分析和推理，使机器能够自动完成复杂的任务和问题解决。人工智能的应用

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题35

它和传统机器学习的区别是什么？答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

美赛注意事项

火热关键词：人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目：第一问：变量之间的关系（关系题：层次分析法、熵权法等）第二问：预测类问题（例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法

RunningBComeOn·2024-01-30 01:45

【网络安全|信息泄露】谷歌容器云曝“严重风险”：上千 Kubernetes 集群可能暴露，涉某上市公司

GKE是谷歌针对Kubernetes开源项目的商用服务，广泛用于医疗保健、教育、零售和金融服务，以及数据处理和人工智能与机器学习操作。云安全厂商OrcaSecurity的研

网安老伯·2024-01-30 00:37

R语言入门笔记1.9

列表向量的元素要求是同类型，列表则可以组合不同类型的元素。>j=list(name="Joe",salary=55000,union=T)#包含等字符串，数字等>j$name[1]"Joe"$salary[1]55000$union[1]TRUE>students=list(names=c("Tom","Ammy","BioInfoCloud"),ID=c(1,2,3))>students$nam

Mrji1995·2024-01-30 00:46

交互菜鸟成长记--第一篇

在有选择课程的研究生阶段也没能够很好从职业发展体系，或者说某一个领域来开展进行学习，如智能领域机器学习等课程。机缘巧合结合自生有兴趣，最终的启蒙来源于可用性测试的研究生论文。

劉恩嗯嗯·2024-01-29 23:15

数据结构之红黑树

如何生成可参考右边的帮助文档红黑树基础前言一、什么是红黑树二、左旋和右旋实现三、插入的调整四、红黑树的删除1.引入库2.读入数据总结前言提示：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

yerennuo·2024-01-29 22:18

模式识别与机器学习—PCA分析

主成分分析将高维空间线性投影到一个低维空间，希望在这个低维空间能够表征高维空间中的绝大部分信息，即信息损失最小。关键：找到投影方向补充知识：主成分分析（PCA）目标函数1:最小化重建误差主成分分析（PCA）目标函数2:最大投影后的方差

在下雨599·2024-01-29 22:45

机器学习环境搭建安装Nvidia GPU Driver

AmazonEC2G4dn实例专用于加速机器学习推理和图形密集型工作负载，它搭载的T4TensorCoreGPU有16GB的显存，非常适合中等负荷下的AI场景。本次我使用的是最经济的g4dn

AI小白龙*·2024-01-29 21:34

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H

AI小白龙*·2024-01-29 21:34

人工智能如何增强软件工程，你需要知道的一切

因此，通过使用机器学习和数据分析等人工智能方法，人工智能增强软件工程可以增强其中一些开发活动。本文将深入探讨人工智能增强的软件工程。人工智能带给软件开发中哪些好处？以下将探讨人工智能在软

诗者才子酒中仙·2024-01-29 21:32

常见的核函数

在机器学习中，特别是在支持向量机（SVM）和其他基于核的方法中，核函数是一种用来计算数据点在高维空间中相对位置的方法。

LittroInno·2024-01-29 21:57

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。

樱落辰`·2024-01-29 20:12

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

一、说明特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。

无水先生·2024-01-29 18:23

有关机器学习的两种算法特点

随着大数据的迅速发展，机器学习变得越来越重要，它有力地处理大量数据，做出准确的预测。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之，机器学习是人工智能的应用。

轻雨科技·2024-01-29 17:49

专业的编程和数学计算：MATLAB R2023b 中文

MATLABR2023b相较于之前的版本，增加了一些新的功能和改进，例如增加了自动化的功能向量化、并行计算、机器学习、信号处理等方面的新算法；改进了图形界面和性能，提供

lx53mac·2024-01-29 17:31

探索AI助手ChatGPT实际应用场景

Prompt是针对机器学习模型的输入，它提供了一个清晰、简洁的问题描述，并指示模型生成合适的答案。正确的Prompt可以帮助ChatGPT生成更准确和有用的回答，进而提升用户体验。

Just_Paranoid·2024-01-29 17:28

Python初学者机器学习指南

机器学习是人工智能领域的一个突出主题，现在已经成为人们关注的焦点。这个领域可能提供一个有吸引力的机会，并且开始其职业生涯并不像乍看之下那么困难。即使你没有数学或编程****经验，也不是问题。

李穆·2024-01-29 16:40

【机器学习300问】19、深度学习和机器学习什么关系？

之前的文章都聚焦在传统的机器学习上，作为入门，学了许多机器学习的基础。往后的文章我会穿插着机器学习和深度学习的内容进行，所有有必要在这里先说下两者的关系。

小oo呆·2024-01-29 16:55

机器学习周报第26周

目录摘要Abstract一、文献阅读二、复习2.1Howtomakeself-attentionefficient？2.2Skipsomecalculationswithhumanknowledge三、相关代码总结摘要本周学习了简化attention计算量的一些方法，包括LocalAttention、StrideAttention、GlobalAttention、Clustering、Learna

Ramos_zl·2024-01-29 16:51

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining,evaluationandtokenizationanalysis2.1摘要2.2理论背景2.3实验结果总结摘要在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像处理和其他领域的神经网

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

机器学习周报第30周

目录摘要Abstract一、文献阅读1论文标题2论文摘要3过去方案4论文方案5相关代码摘要Abstract一、文献阅读1论文标题Accurateonestepandmultistepforecastingofveryshort-termPVpowerusingLSTM-TCNmodel-ScienceDirect2论文摘要准确的光伏功率预测正在成为将光伏电站并入电网、调度和保障电网安全的强制性任务

Ramos_zl·2024-01-29 16:49

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

简单安装cupy

它允许数据科学家，机器学习从业人员和统计学家以简单高效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，即使单独使用，Numpy也已经是Python的重要一步。

爱听许嵩歌·2024-01-29 14:32

LLM大语言模型（五）：用streamlit开发LLM应用

目录背景准备工作切记streamlit开发LLMdemo开一个新页面初始化session先渲染历史消息接收用户输入模拟调用LLM参考背景Streamlit是一个开源Python库，可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义

Hugo Lei·2024-01-29 14:29

Python实用教学：如何用Python玩转各大网站

这次给各位小伙伴带来就是Python中比较好玩的几个实用教学，分两大块，分别是：爬虫技术、机器学习，这次实用教学是使

爱编程的鱼·2024-01-29 14:08

Amazon CodeWhisperer 代码提示——Golang 测评

前言官网链接：亚马逊云科技AmazonCodeGuruReviewer中的CodeWhisperer是一种代码提示工具，它使用机器学习和人工智能技术来提高开发人员的代码质量和效率。

江城开朗的豌豆·2024-01-29 13:22

驾驭AI绘画：《AI魔法绘画》带你秒变顶级画手！

爱编程的喵喵·2024-01-29 13:59

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#p

不知迷踪·2024-01-29 12:07

深度强化学习（王树森版）学习笔记（一）——机器学习基础

向南而行灬·2024-01-29 12:35

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差（meansquarederror）基于欧几里得距

慈善区一姐·2024-01-29 12:34

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')#points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#plt.s

不知迷踪·2024-01-29 12:01

当心！不要教大模型骗人，研究表明AI变坏后，很难被纠正

随着机器学习应用的广泛部署，对模型的安全性要求日益增加。人们在处理欺骗行为时，通常会表现出协作行为，然而，在某些特定的机会或情况下，人们可能会选择采取完全不同的策略，以达到不同的目标。

夕小瑶·2024-01-29 12:21

logistic sigmoid函数是什么，有什么应用场景？

LogisticSigmoid函数是一种在机器学习和统计学中广泛使用的函数，特别是在分类问题中。这个函数的公式是：其中e是自然对数的底数（约等于2.71828），x是输入值。

CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:57

人工智能主要分支

人工智能主要分支学习目标了解人工智能的主要分支1主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在我们这里将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：机器学习（MachineLearning

ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习（课程梳理）及安装环境和Jupyter notebook

了解机器学习的工作流程。

ByteSage.·2024-01-29 12:52

趣味科普|可解释性人工智能

可解释性人工智能PART.01概述1可解释性人工智能（XAI）定义随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。

数据派THU·2024-01-29 12:50

03_Opencv简单实例演示效果和基本介绍

视频处理视频分解图片在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大,通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可

除不掉的灰色·2024-01-29 11:39

高性能分布式对象存储——MinIO（环境部署）

使用MinIO为机器学习、分析和应用程序数据工作负载构建高性能基础架构。

seaskyccl·2024-01-29 10:39

程序员裁员潮：技术变革下的职业危机

随着人工智能、自动化和机器学习等技术的兴起，许多传统的编程工作正在被取代。这种技术变革导致了一个裁员潮，许多程序员们面临着失业的风险。一方面，自动化技术可以替代一些重复性的编程工作。许多企业现在使用自

左小白·2024-01-29 10:21

Scikit-Learn 高级教程——自动化机器学习

PythonScikit-Learn高级教程：自动化机器学习自动化机器学习是通过自动搜索和选择最佳模型及其超参数的过程，以简化机器学习任务的一种方法。

Echo_Wish·2024-01-29 09:43

【论文阅读】Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models

MembershipInferenceAttacks（MIA）攻击实现过程DatasetShadowtrainingTrainattackmodelMachineLearningasaService简单介绍机器学习即服务

PleaseBrave·2024-01-29 09:04

政安晨的机器学习笔记——基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例

准备工作如果想要在机器学习的过程中马上动手尝试点什么，比较好的方案是把环境配置起来后，上手跑一把程序，现在让我们开始吧。先安装一个Anaconda，然后把Python环境跑起来。

政安晨·2024-01-29 09:51

政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具Jupyter Notebook入门（超级详细）

JupyterNotebook是在数据科学和机器学习领域非常流行的开发环境，被誉为每个数据科学家都应该掌握的工具。我们无须

政安晨·2024-01-29 09:50

机器学习笔记(1) 逻辑回归

机器学习笔记(1)逻辑回归0.前言介绍逻辑回归，是一种二元分类算法，其主体思想还是继承了线性回归。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

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