机器学习入门篇

机器学习漫谈：还有很长的路要走

来源：王宏琳科学网博客链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-3005681-1285948.html人工智能已经成为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力，在可预见的未来，它将继续驱动技术创新，影响着几乎每个行业和每个人的未来。但是，人工智能的最终目标是使机器具有与人类相似的通用智能。这是科学界提出的最雄心勃勃的目标之一，还有很长的路要走。GPT-3和Alp
人工智能学家·2024-02-05 23:57

《Python 网络爬虫简易速速上手小册》第10章：未来展望与新兴技术（2024 最新版）

文章目录10.1机器学习在爬虫中的应用10.1.1重点基础知识讲解10.1.2重点案例：使用机器学习进行自动化内容抽取10.1.3拓展案例1：利用深度学习识别复杂的网页结构10.1.4拓展案例2：机器学习辅助的动态反反爬虫策略
江帅帅·2024-02-05 23:17

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。
Liam_ml·2024-02-05 23:02

windows10忘记密码的解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-02-05 23:51

机器学习超参数优化算法（贝叶斯优化）

文章目录贝叶斯优化算法原理贝叶斯优化的实现（三种方法均有代码实现）基于Bayes_opt实现GP优化基于HyperOpt实现TPE优化基于Optuna实现多种贝叶斯优化贝叶斯优化算法原理在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的
恒c·2024-02-05 22:41

机器学习数据预处理方法（数据重编码） ##2

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化（Standardization）和归一化（Normalization）2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
恒c·2024-02-05 22:41

机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理部分可见：机器学习数据预处理方法
恒c·2024-02-05 22:41

大数据开发之机器学习总结（一）

大数据开发之机器学习总结1.背景在大数据开发中，数据分析目的一般分为2大类，一个是基于已有数据，提炼出想要的数据汇总信息。一个是基于已有数据使用算法训练出模型，基于模型预测和分析未来的新数据。
闻香识代码·2024-02-05 21:41

机器学习小结

CS229SupervisedLearningLinearRegressionLeastmeansquarerulesLMSLocallyweightedlinearregressionLWRClassificationandlogesticregressionsigmoidfunctionpeceptionlearningalgorithmNewton'smethodGeneralizedLin
andyc_03·2024-02-05 21:36

【240118】浙江理工大学—调剂信息

浙江理工大学学校层级：双非调剂专业：085400电子信息发布时间：2024.1.18发布来源：网络发布背景：主要研究方向:研究原子核结构和变化规律、核能核技术应用(机器学习在物理上的应用)调剂要求：1、
通信考研小马哥·2024-02-05 20:29

机器学习本科课程 大作业 多元时间序列预测

1.问题描述1.1阐述问题对某电力部门的二氧化碳排放量进行回归预测，有如下要求数据时间跨度从1973年1月到2021年12月，按月份记录。数据集包括“煤电”，“天然气”，“馏分燃料”等共9个指标的数据（其中早期的部分指标notavailable）要求预测从2022年1月开始的半年时间的以下各个部分的排放量二氧化碳的排放情况具体分为九项指标：CoalElectricPowerSectorCO2Emi
11egativ1ty·2024-02-05 20:18

如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析？

常规的文本相似度计算有TF-IDF，Simhash、编辑距离等方式，但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算，并不能结合语义分析，而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力，效果也不一定能达到我们满意的状态
小小晓晓阳·2024-02-05 20:06

R语言量化投资（1）

做跨学科的事情，你要了解项目管理的方法，产品设计的逻辑，数知识，机器学习知识，结合业务
Liam_ml·2024-02-05 20:41

GEE入门篇|栅格数据集概述（三）：Pre-made Composites

Pre-madeCompositesPre-madeComposites指从设定区域或时间段的图像集中获取单独的图像，并将它们组合成单层。这可以针对许多不同的数据集进行，包括卫星图像（例如MODIS、Landsat、Sentinel）、气候信息、森林或植被信息等。例如，图像集合可能在一个位置有多个图像，正如我们在前面的“按位置过滤”示例。某些图像可能有大量云层或其他大气伪影，导致图像质量较差。其他
不止GIS·2024-02-05 20:24

GEE入门篇|栅格数据集概述（二）：Image Collections（单幅图像的集合）

在前面的内容中了解图像集合时，我们使用了Landsat8原始图像数据集，这些原始图像已经为您完成了一些重要的修正。然而，原始图像只是为Landsat8生成的多个图像集合之一，遥感界开发了额外的图像校正，有助于提高分析的准确性和一致性，每个不同图像处理路径的结果都存储在EarthEngine中不同的ImageCollection中。其中最突出的是ImageCollection，旨在最大限度地减少地球
不止GIS·2024-02-05 20:23

GEE入门篇|遥感图像探索（一）：遥感图像详细信息查看及单波段图像可视化加载

目录1.遥感图像详细信息查看2.单波段遥感图像可视化加载卫星图像是GoogleEarthEngine的核心力量，本期内容教你如何查看一副遥感图像详细信息以及完成单波段的图像可视化加载。1.遥感图像详细信息查看首先，您将使用代码编辑器构造一个图像，复制粘贴以下代码，将其粘贴到“代码编辑器”的中心面板中，然后单击“运行（Run）”。varfirst_image=ee.Image('LANDSAT/LT
不止GIS·2024-02-05 20:53

GEE入门篇| 基于JavaScript的GEE编程必备基础知识（二）:Earth Engine API 基础

目录1.EarthEngineAPI2.EarthEngineAPI函数3.实践任务1.EarthEngineAPIGoogleEarthEngine是一个基于云的科学数据分析平台，它提供即用型的云托管数据集和大型服务器。EarthEngine特别吸引人的一个特性是，通过将大型计算分布在大型服务器池中，可以非常快速地运行大型计算，有效使用云托管数据集和计算的能力是由EarthEngineAPI实现
不止GIS·2024-02-05 20:23

GEE入门篇|基于JavaScript的GEE编程必备基础知识（一）JavaScript基础知识

1.var关键字定义变量在JavaScript中，利用var关键字来定义变量，例如下面这句代码的意思就是将'SanFrancisco'这串文本赋值给city这个变量，对于文本在JavaScript中可以任意用双引号或者单引号。varcity='SanFrancisco';2.变量输出在JavaScript中使用print输出变量的值，例如下面的代码就表示将刚刚定义的变量city的值输出，输出结果如
不止GIS·2024-02-05 20:22

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（五）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十二章：使用TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止，我们只使用了TensorFlow的高级API，Keras，但它已经让我们走得很远：我们构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络，Wide&Deep网络，自正则化网络，
绝不原创的飞龙·2024-02-05 20:21

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

体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络（BNN）BNN架构基于sram的内存计算系统中各列偏移的硬件补偿,归一化系统演示总结引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎
雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

机器学习基础——matplotlib.pyplot和seaborn的使用

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp第一步生成数据集x=np.linspace(-3,3,50)#平均采样,[-3,3]采样50个x.shape(50,)y1=2*x+1y1.shape(50,)y2=x**2y2array([9.00000000e+00,8.28029988e+00,7.59058726e+00,6.93086214e+00,6
小螳螂·2024-02-05 19:04

想成为机器学习信息工厂，企业需要从精益制造学到这六个精髓

根据调研机构ForresterResearch公司最近发布的一份调查报告，机器学习(ML)对于企业的业务获得成功至关重要。
鹤子青云上·2024-02-05 19:52

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-02-21)

深度图映射：通过神经网络视角观察图;建筑特征的机器学习和城市指标的幂律恢复;非线性网络动态与共识-分歧的分叉;特征值问题迭代方法的Entrywise收敛;基于连续影响的社会网络社团划分;公路交通电气化的经济活力和基础设施要求
ComplexLY·2024-02-05 19:30

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第三课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.
普修罗双战士·2024-02-05 19:14

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第四课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏文章目录初识人工智能(
普修罗双战士·2024-02-05 19:14

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(2)11.什么是特征选择和特征提取？
普修罗双战士·2024-02-05 19:44

初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(5)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-02-05 19:43

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第一课

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-02-05 19:43

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第六课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏人工智能专业知识学习五机器学习专栏人工智能专业知识学习六机器学习专栏文章目录初识人
普修罗双战士·2024-02-05 19:41

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0·2024-02-05 18:34

【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南

我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。
Wang_AI·2024-02-05 18:33

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0附录A：机器学习项目清单此清单可以指导您完成机器学习项目
绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！

翻译|AI科技大本营（ID：rgznai100）参与|SuiSui继推出2017年机器学习开源项目Top30榜单后，MybridgeAI又推出了一个Python开源项目Top30榜单，包括开源Python
AI论道·2024-02-05 17:32

【学习笔记】斯坦福大学公开课（机器学习）之指数分布族

可以写出下式形式的分布，都属于指数分布族:p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))(1)其中η称为自然参数（naturalparameter），T(y)称为充分统计量（通常情况下T(y)=y）,a(η)称为日志配分函数(logpartitionfunction)。e−a(η)是归一化常数（normalizationconstant），这个常数的作用是让p(y;η)中y的和为1。T,a
好奇的大白·2024-02-05 16:43

机器学习 --- 指数族分布

一、背景二、高斯分布的指数族形式三、对数配分函数与充分统计量的关系三、极大似然估计与充分统计量四、最大熵角度总结最后数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！建模指导，比赛协助，有问必答，欢迎打扰
建模君Assistance·2024-02-05 16:42

机器学习之指数分布

指数分布：指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。如果一个随机变量X的概率密度函数满足以下形式，就称X服从参数λ的指数分布，记作X~E(λ)或X~Exp（λ）。指数分布只有一个指数参数，且λ>0，λ表示单位时间发生该事件的次数。f(x)={λe−λex>00其他f(x)=\begin{cases}\lambdae^{-\lambdae}\quadx>0\\\\0\quad其他\end{ca
WEL测试·2024-02-05 16:41

企业级大数据平台应用场景介绍

从业务的角度看，企业级大数据平台功能可细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。
明月说数据·2024-02-05 16:10

大数据企业应用场景分析

目录一、企业分析1.1企业领域维度分析1.2技术服务型维度分析1.3细分领域维度分析二、大数据应用场景2.1数据分析2.2智能推荐2.3产品/流程优化2.4异常监测2.5智能管理2.6人工智能和机器学习三
i7杨·2024-02-05 16:35

Emotion Cause Extraction on Social Media without Human Annotation

早期研究要么采用基于规则的方法，要么采用需要大量特定领域标注数据的有监督机器学习方法。前者抽取性能受限，后者受制于有标注的数据量不足，且很难迁移到其他领域。
iKang_dlut·2024-02-05 15:20

室内定位系列

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列
_49_·2024-02-05 15:04

论文阅读-CARD：一种针对复制元数据服务器集群的拥塞感知请求调度方案

ACongestion-AwareRequestDispatchingSchemeforReplicatedMetadataServerCluster摘要复制元数据服务器集群（RMSC）在分布式文件系统中非常高效，同时面对数据驱动的场景（例如，大规模分布式机器学习任务
向来痴_·2024-02-05 14:54

机器学习 | 掌握逻辑回归在实践中的应用

目录初识逻辑回归逻辑回归实操分类评估方法初识逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。
亦世凡华、·2024-02-05 14:51

计算机毕业设计hadoop+spark+hive小说数据分析可视化大屏 小说推荐系统 小说爬虫 小说大数据 机器学习 知识图谱 小说网站 大数据毕业设计

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大
计算机毕业设计大神·2024-02-05 14:48

机器学习（学习笔记）——监督学习和无监督学习

前言机器学习可以分为两大类：监督学习和无监督学习。今天介绍机器监督学习和无监督学习。
KW.KW·2024-02-05 14:03

第七章 朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等.一.概率1.定义概率是反映随机事件出现的可能性大小.随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件.例如：（1）抛一枚硬币，可能正面朝上，可能反面朝上，这是随
颜大哦·2024-02-05 14:32

第八章 聚类

将相似的样本划分为同一个类别在机器学习中，通常采用“距离”来度量样本间的相似度，距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低.1.相似度度量方式1.1欧氏距离相似度使用欧氏距离来进行度量.坐标轴上两点x1
颜大哦·2024-02-05 14:32

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

在数据分析、机器学习、科学计算等领域有着广泛的应用。例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等
Python编程开发·2024-02-05 14:31

机器学习中的有监督学习和无监督学习

有监督学习简单来说，就是人教会计算机学会做一件事。给算法一个数据集，其中数据集中包含了正确答案，根据这个数据集，可以对额外的数据希望得到一个正确判断（详见下面的例子）回归问题例如现在有一个房价数据集，记录了不同面积的房子的实际卖价，现在用图表表示数据集，横轴表示房子面积，纵轴表示房子的卖价，图画出来后，可以用一个直线或者曲线去拟合（至于选择直线还是曲线，要看具体的衡量标准），然后现在有一个需求，就
debugBiubiubiu2000·2024-02-05 14:58

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。小鱼：…别闹，我怎么可能骗你呢。小屌丝：你上次说的去泡澡小鱼：嗯，然后呢。小屌丝：然后咱俩去的是啥地方小鱼：…嗯…这个…是泡澡的地方啊小屌丝：你可拉倒吧。小鱼：那我问你，咱俩去没去泡澡。小屌丝：去了啊。小鱼：那咱俩泡澡的地方有
Carl_奕然·2024-02-05 13:16

机器学习7-K-近邻算法(K-NN)

K-NearestNeighbors（K-近邻算法，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。KNN的核心思想是基于距离度量，在特征空间中找到最近的K个样本，然后使用它们的标签进行决策。以下是KNN的基本概念和工作原理：工作原理：距离度量KNN使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算样本之间的距离。选择K值选择一个合适的K值，表示在决策时考虑的最近邻居的数量。投票决策对于分类问题，
dracularking·2024-02-05 13:44
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