机器学习名词解释第44页

机器学习：Sigmoid函数及Logistic回归模型

sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数，其在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用（sigmoid：adj.乙状结肠的；C形的；S形的n.S状弯曲）。在生物统计中，该函数也可以模仿一些情况下生物数量的S形曲线，起初阶段资源丰富大致是指数增长，然后随着资源受限开始变得饱和增加变慢，最后达到成熟时增加停止保持平衡。Sigmoid函数及导数sigmoid函数及导数结合图像分析，其优点：

Doawen·2024-01-27 04:49

绝处逢生之人生百味

2.人工智能和机器学习：人工智能和机器学习的快

刘一说·2024-01-27 04:52

高效数组处理的Numpy入门总结

NumPy是Python中一个重要的数学库，它提供了高效的数组操作和数学函数，是数据科学、机器学习、科学计算等领域的重要工具。下面是一个简单的NumPy学习教程，介绍了NumPy的基本用法和常用函数。

河南-殷志强·2024-01-27 02:58

C++ 算法宝库：多领域覆盖，注释详细 | 开源日报 No.153

TheAlgorithms/C-Plus-PlusStars:28.0kLicense:MITAlgorithms-C++是一个收集了数学、机器学习、计算机科学和物理等领域的各种算法的开源项目，用C++

开源服务指南·2024-01-27 02:46

遗传算法（GA）

例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题

基因组分析·2024-01-27 02:26

2001~2022年全球日光诱导叶绿素荧光GOSIF数据分享

该产品是使用机器学习方法根据基于OrbitingCarbonObservatory-2(OCO-2)的

GIS遥感数据处理应用·2024-01-27 01:31

机器学习 | 深入探索Numpy的高性能计算能力

目录初识numpynumpy基本操作数组的基本操作ndarray运算数组间运算矩阵初识numpyNumpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。它描

亦世凡华、·2024-01-27 00:12

对数似然函数：为什么在统计学和机器学习中它如此重要？

在统计学和机器学习领域，对数似然函数常常扮演着关键的角色。本文将深入探讨对数似然函数的优势，为什么在实际问题中更经常使用对数似然函数而非原始似然函数。1.什么是对数似然函数？

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:15

《向量数据库指南》——AI 热潮中的非典型Milvus Cloud向量数据库

在这一年里，大语言模型（LLMs）因其卓越的自然语言处理能力而广受赞誉，极大地拓宽了机器学习应用的场景。开发者们逐渐意识到，有了LLMs，他们可以设计出更智能、更容易互动的应用程序。

LCHub低代码社区·2024-01-26 23:09

VIVO- AI进展--机器学习平台建设

来源InfoQ网站技术访谈，本文系转发2020年1月21日10:56机器学习项目痛点起初，vivo也是采用类似“作坊式”的团队模式，每个团队针对各自要解决的问题进行规划，由此产生了一种小作坊式的生产局面

数据智能谷·2024-01-26 23:23

Syntax_CD·2024-01-26 21:56

Robot Global合作机构

RobotGlobal与全球顶级AI公司进行深度合作，确保AI性能，安全达到全球领先水平，MightyAI是计算机视觉和自然语言处理之类的人工智能的公司、MABL是基于ml的测试自动化的领先SaaS提供商，使用专有的机器学习模型自动识别应用程序

Robot_Global·2024-01-26 20:55

前沿综述 | 利用机器学习进行多组学数据分析

随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（MachineLearning，ML）的预测算法进行整合，

尐尐呅·2024-01-26 20:20

labelimg：未找到命令 | 标注工具 labelImg 安装及使用问题解决

标注工具labelImg安装及使用问题解决背景在图像标注领域，labelImg是一个广泛使用的工具，它允许用户方便地标注图像以用于机器学习任务。

Pandas_007·2024-01-26 19:15

深度学习入门必知必会

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建和训练神经网络模型来实现智能化任务。

诗雅颂·2024-01-26 19:31

【python】|Python基础语法（字面量、注释、变量、数据类型、数据类型的转换、标识符、运算符、字符串的拓展、数据输入）

Python可以说是全能的，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等，应用无处不在。

Ulpx·2024-01-26 18:09

米贸搜|Meta广告中级水准：Facebook自动完成四项广告设置，改善投放成效！

广告投放中的机器学习预算自动分配版位自动分配受众自动分配创意灵活调整一、广告投放中的机器学习机器学习现已成为数字营销的基础，能够帮助我们面向想要触达的受众投放与之相关的广告。

mimaosoulily·2024-01-26 17:31

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

机器学习——随机森林原理及Python实现

目录一、理论1.随机森林介绍1.1随机森林中“树”的生成2、RandomForest优缺点2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集

qq_27758151·2024-01-26 17:17

数字孪生系统的第三方算法库

1.TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了各种工具和库，用于构建和训练深度学习模型。它可以在数字孪生系统中用于实现机器学习和神经网络

super_Dev_OP·2024-01-26 17:15

第2章信息技术发展——2.3 新一代信息技术及应用（下）

文章目录2.3新一代信息技术及应用（下）2.3.1区块链1.技术基础2.关键技术1)分布式账本2)加密算法3)共识机制3.应用和发展2.3.2人工智能1.技术基础2.关键技术1)机器学习2)自然语言处理

Mrlibai·2024-01-26 17:14

模型推理加速系列 | 08：TensorRT-LLM助力LLM高性能推理

CreatedbyDALL·E3小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖汤圆的小女孩，今天是冬至，祝福小伙伴们幸福安康吧。

JasonLiu1919·2024-01-26 16:24

点云的Remission与 Intensity

参考SICK官网给出的名词解释：RemissionRemissionisameasurementofdiffusereflectiononsurfaces,expressedasapercentage.Remissionindicatestheproportionofthelightthatisdiffuselyreflec

TensorME·2024-01-26 16:21

TensorFlow Lite中文本分类在Android上的实践

#1TensorflowLiteTensorFlowLite(后续简称TFL)是Google开发的一个用于移动设备和嵌入式设备的开源库，旨在为移动终端设备提供机器学习推断。

GodLieke·2024-01-26 16:19

深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式？是否需要学习数学？

知乎上的：机器学习与深度学习中的数学知识点汇总-SIGAI的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/81834108推荐书籍：1.高等数学/微积分2.线性代数与矩阵论3.概率论与信息论

搬砖班班长·2024-01-26 15:41

R机器学习mlr3：超参数调优

很多人戏称调参的过程就像是"炼丹"！确实差不多，而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好！这就好比打游戏，"一顿操作猛如虎，一看战绩0比5"！模型调优一定要基于对算法和数据的理解进行，不是随便调的。我们使用著名的糖尿病数据集进行演示，首先创建任务library(mlr3verse)##载入需要的程辑包：mlr3task(768x9)##*Target:diabetes##*Properti

医学和生信笔记·2024-01-26 15:28

初识javascript小结

引导学习目标：节数知识点要求第一节（js的前世今生）js简介了解第二节（js的语法结构）页面引入js的几种方式了解js输出的几种方式了解js的语法规则了解第三节（Javascript名词解释）数字字面量掌握字符串字面量掌握常量理解第四节

yy666777·2024-01-26 14:56

MQ回顾之kafka速通

各名词解释已经泛滥，如果你想看点不一样的，下边是套用官网的原句翻译解释部分名词event记录了世界或你的业务中“发生了一些事情”的事实。

明天一定.·2024-01-26 14:28

A002-185-2508-黄奕琛

作业报告课程名称软件需求分析与建模班级18软5作业名称期末个人专题报告教导教师董瑞生姓名黄奕琛学号1814080902508日期2020.12.18目录1.名词解释与根据项目理解2.个人心得3.发展建议

Airili·2024-01-26 13:39

‘HEAD‘ 是 HTTP 请求的一种方法

一、名词解释‘HEAD’是HTTP请求的一种方法，它与‘GET’方法类似，但有一些关键区别。当你使用‘GET’请求时，服务器会返回请求的资源（例如HTML页面或文件内容）。

carpe diem xt·2024-01-26 13:30

什么是多视角回归？

多视角回归（Multi-viewRegression）是一种机器学习方法，它处理具有多个数据源或视角的问题。在多视角回归中，每个视角提供了关于样本的不同信息。这种方法旨在综合这些信息以提高建模的性能。

CA&AI-drugdesign·2024-01-26 13:28

Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅠ

scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现GoalsInthislabyouwillutilizescikit-learntoimplementlinearregressionusingGradientDescentToolsYouwillutilizefunctionsfromscikit-learnaswellasmatplo

gravity_w·2024-01-26 12:25

Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅡ

scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现GoalsInthislabyouwillutilizescikit-learntoimplementlinearregressionusingacloseformsolutionbasedonthenormalequationToolsYouwillutilizefunctionsfro

gravity_w·2024-01-26 12:25

Android P 的自适应电池和自适应亮度

默认情况下，两个都在PUI上，可以很容易地被禁用（设置=>电池=>自适应电池和设置=显示=自适应亮度），并在后台自动工作-机器学习处理所有的重举。

岸边的杂草·2024-01-26 12:17

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和

csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

机器学习的精髓-梯度下降算法

目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数，以逐步减小函数值。这一过程重复进行直到达到收敛条件。梯度下降算法有多种变体，包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。这些变体在处理大规模数据和优化不同类型的函数时具有不同的优势。2.梯度下降求解下面用一个例子来说明，使用梯度下降求极值的过程。

wyw0000·2024-01-26 11:13

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。

几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

DeFi和FinTech有什么不同？

FinTech（金融科技）主要是通过机器学习（MachineLearning）和人工智能（ArtificialIntelligence），去做更好的预测和判断。FinTech的核心是信用。

MoonDEX_·2024-01-26 10:01

【竹韵格律学堂】第二百五十二课‖古诗词名词解释集锦（二）

主讲/边义老师辽阳边义古诗词名词解释集锦（二）【雄浑】唐代司空图在《诗品》中提出廿四品。‘雄浑‘是第一类。它主要指诗歌创作的那种雄健有力、浑成一统的风格。

舞蝶儿·2024-01-26 10:49

uniapp人脸核身插件接入流程

名词解释人脸核身：腾讯云慧眼人脸核身（原金融级身份证认证升级版）是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件，提供各类认证功能模块，包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比等能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求

大脸猫啊I·2024-01-26 09:35

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

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★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖

茗创科技·2024-01-26 08:22

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。

同元软控·2024-01-26 07:57

机器学习没那么难，Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练

AutoML是AzureDatabricks的一项功能，它自动的对数据进行清理和特征工程并使用数据尝试多种算法和参数来训练最佳机器学习模型。

AI普惠大师·2024-01-26 07:55

机器学习模型性能的常用的评估指标总结1-12

评估指标的总结机器学习模型评价的指标有很多，本文给出了其中一些主要的指标：准确率（Accuracy）：正确预测的样本数占总样本数的比例。https://editor.csdn.net/md/?

Algorithm_Engineer_·2024-01-26 07:24

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之鸢尾花(Iris)数据集介绍，数据可视化和使用案例

鸢(yuān)尾花(Iris)数据集介绍鸢【音：yuān】尾花（Iris）是单子叶百合目花卉，是一种比较常见的花，而且鸢尾花的品种较多，在某个公园里你可能不经意间就能碰见它。鸢尾花数据集最初由EdgarAnderson测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.AFisher于1936年发表的文章「Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems」中被

老狼IT工作室·2024-01-26 06:11

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例

糖尿病(diabetes)数据集介绍diabetes是一个关于糖尿病的数据集，该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。该数据集共442条信息，特征值总共10项,如下:age:年龄sex:性别bmi(bodymassindex):身体质量指数，是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标，理想BMI(18.5~23.9)=体重(单位Kg)÷身高的平方(单位m)bp(bloodpressur