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机器学习入门篇
探索Anaconda Cloud:Conda的云端宝库
它为数据科学和
机器学习
社区提供了一个集中的平台,使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。
2401_85812026
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2024-08-31 05:29
conda
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机器学习
算法深度总结(5)-逻辑回归
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
婉妃
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2024-08-31 05:05
Retrofit+Rxjava-以自己的方式重头开始-
入门篇
之前小萌新直接上项目,然后立马就用上了Rretrofit和Rxjava来做,没有特别去学习,然后直接就干了。看了看别人的用法。后面也根据个人请求数据结果进行了封装,总共封装了两两次,基本实现了通用请求,一个请求方法就搞定所有请求,返回不同的对象或者对象列表MonkeyLei:Android-Retrofit2+Rxjava2之网络通用请求-初步封装-相关关键类MonkeyLei:Android-R
MonkeyLei
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2024-08-31 05:16
机器学习
入门:
机器学习
的基本概念
姓名:高亦凡学号:19020100056学院:电子工程学院转载自:原文链接【嵌牛导读】
机器学习
(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
Louis0687
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2024-08-31 04:34
【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归:深入理解反向传播与梯度下降
【ShuQiHere】逻辑回归是
机器学习
中一个经典的分类算法,尽管它的名字中带有“回归”,但它的主要用途是处理二分类问题。
ShuQiHere
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2024-08-31 02:37
代码武士的机器学习秘传
逻辑回归
算法
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【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解神经网络的演化
【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和
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领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。
ShuQiHere
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2024-08-31 01:02
神经网络
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机器学习
:DBSCAN算法(内有精彩动图)
目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
吃什么芹菜卷
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2024-08-31 01:58
机器学习
机器学习
算法
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Facebook开发的机器人:技术创新与应用实践
1.2技术进步的推动人工智能和
机器学习
的发展,让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
啊取名真困难
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2024-08-30 23:22
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AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的
机器学习
形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
AI大模型应用之禅
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2024-08-30 23:21
计算科学
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深度学习
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大数据
人工智能
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Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对
机器学习
和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-08-30 22:13
大模型
RAG
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python 计算曲线面积_Python数据可视化----------利用matlibplot做出漂亮的图表(
入门篇
)...
众所周知,知乎是一个专业的学习网站。时间不等人,开始今天的学习。今天我们讲python能和matlab媲美的绘图工具包-------Matlibplot。什么?你没学过python?那你点个赞赶紧走吧。首先我们先了解一下,一张美丽的图表(Figure)包括了哪些东西,最基本的是坐标轴,图例,曲线,标题(如下图)。如何利用matlibplot创建一个Figure呢?在你的python编译器里面输入下
weixin_39884412
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2024-08-30 22:41
python
计算曲线面积
Python代码画喜羊羊怎么画
python怎么画一个点
python标题的位置
python 数据挖掘与
机器学习
机器学习
是人工智能的基础,因此,掌握常用
机器学习
算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的
机器学习
模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。
科研的力量
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2024-08-30 19:57
人工智能
ChatGPT
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数据挖掘
机器学习
神经网络
随机森林
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贝叶斯
1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,
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筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,
机器学习
算法等。
生信小课堂
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2024-08-30 17:58
AI中的核心概念解读:深度学习、
机器学习
、神经网络与自然语言处理
然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、
机器学习
、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。
wypdao
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2024-08-30 16:31
人工智能
AIGC
算法
人工智能
深度学习
机器学习
机器学习
:svm算法原理的优缺点和适应场景
支持向量机(SVM)是一种在
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领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
夜清寒风
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2024-08-30 15:29
支持向量机
算法
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昇思25天学习打卡
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在
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和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵
十分钟ll
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2024-08-30 15:28
昇思25天学习打卡
python
pytorch
视觉检测
图像处理
【Python
机器学习
】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
zhangbin_237
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2024-08-30 14:22
Python机器学习
python
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自然语言处理
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机器学习
第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性
n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
cui_hao_nan
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2024-08-30 13:17
统计机器学习导论
机器学习
动手学深度学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个
机器学习
生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。
walfar
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2024-08-30 12:42
pytorch
深度学习
pytorch
学习
PyTorch 基础学习(14)- 归一化
在
机器学习
中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。
花千树-010
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2024-08-30 12:38
PyTorch
pytorch
学习
人工智能
项目搭建使用qiankun(乾坤),
入门篇
,以及遇到的坑与解决
微前端架构具备以下几个核心价值:技术栈无关主框架不限制接入应用的技术栈,微应用具备完全自主权独立开发、独立部署微应用仓库独立,前后端可独立开发,部署完成后主框架自动完成同步更新增量升级在面对各种复杂场景时,我们通常很难对一个已经存在的系统做全量的技术栈升级或重构,而微前端是一种非常好的实施渐进式重构的手段和策略独立运行时每个微应用之间状态隔离,运行时状态不共享第一步:一个系统里面分主应用和子应用在
喂!大掌柜
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2024-08-30 11:02
前端
vue
vue.js
前端框架
自然语言处理(NLP)与
机器学习
:深度探索两者的关系
自然语言处理(NLP)与
机器学习
:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.
机器学习
(ML)的概述
机器学习
的主要类型包括:3.NLP与
机器学习
的关系1.
机器学习
驱动NLP
听忆.
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2024-08-30 10:51
自然语言处理
机器学习
人工智能
如何有效管理
机器学习
与人工智能
如何有效管理
机器学习
与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制
听忆.
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2024-08-30 10:51
人工智能
机器学习
深度学习速通系列:贝叶思&SVM
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的
机器学习
算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理
Ven%
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2024-08-30 08:13
支持向量机
人工智能
深度学习
算法
机器学习
机器学习
和深度学习·贝叶斯优化和optuna
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程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根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
0xMayL
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2024-08-30 08:39
#
深度学习
机器学习
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模型评估
机器学习
深度学习
人工智能
【ShuQiHere】《
机器学习
的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了
机器学习
的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。
ShuQiHere
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2024-08-30 07:07
机器学习
深度学习
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PyTorch概述
PyTorch是一个开源的
机器学习
框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。
fydw_715
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2024-08-30 06:01
pytorch
pytorch
人工智能
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thinkPhp 6 从入门到精通(
入门篇
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众所周知PHP是全世界最好的语言,没有之一(一个php程序员最后的倔强)。thinkPHP6作为主流框架被广泛使用下面教学thinkphp6的安装1.开发tp6之前得把小皮版本调到php7.3.4.nts没有就安装域名可以自己设置,跟目录写自己的,同步到hosts包括composer1.8.5也需要安装,后期多数代码都需要composer创建管理里面倒数第二个就是“composer”2.在控制面板
歌齽雪默萧
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2024-08-30 06:30
thinkphp6
php
后端
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入门篇
-编程基础
目录一.获取用户输入二.变量(一)变量的数据类型1.整型变量(1)int:整数类型(2)uint(unsignedint):无符号整数(3)long:长整数类型(4)ulong(unsignedlong):无符号长整型(5)short:短整数类型(6)ushort(unsignedshort):无符号短整型(7)byte(C#中)无符号字节(8)sbyte(C#中)带符号字节2.浮点型变量:flo
一支飞编程
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2024-08-30 05:25
编程
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C#
c#
开发语言
C#
入门篇
7(面向对象)
目录一、值传递和引用传递1、概念2、主要区别3、用法二、字符串1、字符串的不可变性可以将字符串看作只读字符数组2、字符串提供的各种方法三、继承1、概念2、格式3、示例4、子类继承于父类什么?5、继承的特性6、查看类图四、new关键字1、概念2、使用new关键字隐藏父类成员3、如何访问隐藏的成员4、隐式和显式成员隐藏一、值传递和引用传递值类型和引用类型是两种基本的数据类型,它们在内存管理、存储方式以
代码不会敲!
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2024-08-30 05:22
c#
开发语言
c#入门
C#
入门篇
6(面向对象)
目录一、类1、概念2、语法3、使用3、提示二、属性1、属性是一个类的成员,通常由两个方法组成:2、语法3、使用三、静态和非静态的区别1、定义方式:2、访问对象数据:3、调用方式:4、用途:四、构造函数1、格式2、特点3、使用五、this关键字1.访问实例变量和方法2.调用同一类中的其他构造函数3.返回当前对象4.在索引器中使用this总结:六、析构函数1、格式2、特点3、使用七、命名空间1、格式2
代码不会敲!
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2024-08-30 05:52
c#
开发语言
c#入门
C#新手小白
入门篇
为什么要学习C#C#是一个现代的、通用的、面向对象的编程语言,它是由微软(Microsoft)开发的,由Ecma和ISO核准认可的。C#是由AndersHejlsberg和他的团队在.Net框架开发期间开发的。C#是专为公共语言基础结构(CLI)设计的。CLI由可执行代码和运行时环境组成,允许在不同的计算机平台和体系结构上使用各种高级语言。下面列出了C#成为一种广泛应用的专业语言的原因:现代的、通
Documentlv
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2024-08-30 05:51
C#
c#
visual
studio
C#
入门篇
5
目录一、常量二、枚举1、枚举类型和int以及string类型之间的转换2、注意事项强制转换(ExplicitCasting):Enum.Parse和Enum.TryParse:三、结构定义方式:结构体使用struct关键字进行定义。结构体通常用于表示小型、轻量级的数据类型值类型:结构体是值类型,这意味着它们在赋值或传递时会被复制。每个结构体的实例都具有独立的值四、一维数组1、语法:五、方法(函数)
代码不会敲!
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2024-08-30 04:51
开发语言
c#入门
国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和
机器学习
能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。
百态老人
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2024-08-30 04:20
人工智能
笔记
抖音养号5个全攻略(抖音养号前期注意事项)
抖音
入门篇
1、新注册的号为何不能马上发作品,需要先养号?
声优配音圈
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2024-08-30 04:58
机器学习
基础(四)——决策树与随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
Bayesian小孙
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2024-08-30 03:43
机器学习基础
决策树
机器学习
随机森林
机器学习
——lightGBM(学习整理)
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
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机器学习
机器学习
人工智能
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lightgbm
参数优化
sklearn
【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届
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与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
第四届
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与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。
艾思科蓝 AiScholar
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2024-08-30 03:40
人工智能
机器学习
信息与通信
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人机交互
计算机视觉
数据分析
机器学习
之 决策树与随机森林的实现
机器学习
技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。
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2024-08-30 03:39
机器学习
决策树
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编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、
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、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。
一禅(OneZen)
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2024-08-29 19:43
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Python配置管理工具库之hydra使用详解
这对于
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、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库,包括其安装方法、主要特性、基本和
Rocky006
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spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
在实际
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项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出
weixin_39956182
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spark应用程序转换
深度学习:探索人工智能的无限可能
1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的
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方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
木小梦(๑• . •๑)
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计算机视觉概念科普
它结合了信号处理、图像处理、模式识别、
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等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。
极客代码
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玩转AI
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和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
早起星人
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2024-08-29 09:44
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AI学习记录 - 对抗性神经网络
有用点赞哦学习
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到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图
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【ShuQiHere】《
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的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
【ShuQiHere】引言:概述
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机器学习
的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。
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TensorFlow和它的弟弟们
以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的
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框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。
活蹦乱跳酸菜鱼
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(ML)算法分类
机器学习
(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。
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Datawhale AI夏令营-task03
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在
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2024-08-29 06:50
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