机器学习基础知识整理第44页

Python环境下基于机器学习的NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测

本例所用的数据集为C-MAPSS数据集，C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集，其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据，共有4个子数据集，每个子集又可分为训练集、测试集和RUL标签。其中，训练集包含航空发动机从开始运行到发生故障的所有状态参数；测试集包含一定数量发动机从开始运行到发生故障前某一时间点的全部状态参数；RUL标签记录测试集中发动机的RUL

哥廷根数学学派·2024-01-25 07:55

【机器学习】实验记录工具

Weights&Biases（简称为WandB）是一个用于跟踪机器学习实验、可视化实验结果并进行协作的工具。

Encarta1993·2024-01-25 07:24

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办？解决思路：一种办法是使用更多的训练样本。具体来讲，也许你能想到通过电话调查或上门调查来获取更多的不同的房屋出售数据。但是实际上特别多的数据是没有太大用处的。另一个方法，你也许能想到的是尝试选用更少

清☆茶·2024-01-25 07:22

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法Bagging模型使用Bagging模型的示例代码Boosting模型AdaBoostStacking模型支持向量机决策边界距离的计算数据标签定义优化的目标目标函数拉格朗日乘子法SV

llovew.·2024-01-25 07:51

【机器学习300问】17、什么是欠拟合和过拟合？怎么解决欠拟合与过拟合？

一个问题出现了，我们首先要描述这个问题，然后分析问题出现的原因，找到原因后提出解决方案。废话不多说，直接上定义，然后通过回归和分类任务的例子来做解释。一、什么是欠拟合和过拟合？（1）欠拟合的定义欠拟合（Underfitting）指的是模型在训练过程中未能捕捉到数据集中的有效规律或模式，导致模型过于简单，无法正确预测结果。（2）过拟合的定义拟合（Overfitting）是指模型在训练集上表现很好，但

小oo呆·2024-01-25 07:21

机器学习第一个项目-----鸢尾花及报错解决

项目步骤如刚开始做，从“项目开始”看；如遇到问题从“问题”开始看；问题报错如下ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'解决过程查看官网，感觉可能是python版本和skilearn版本不匹配，更新一下python版本更新python版本卸载之前的python双击一下该安装包，然后点击uninstall,就是卸载你目前想要版本python如果没保留该版本的

辣椒酱.·2024-01-25 07:20

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。LunarLander是一个经典的强化学习问题，其中代理的任务是控制一个着陆舱在月球表面着陆，最小化着陆过程中的燃料消耗。以下是使用DeepQ-Learning解决LunarLander问题的基本步骤：环境建模：首先，需要对LunarLander环

十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？

如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦：【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？在这篇文章中，我们深入了解一下逻辑回归模型是怎么实现分类的？

小oo呆·2024-01-25 07:47

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值

wmh1024·2024-01-25 07:34

【深度学习】初识深度学习

初识深度学习什么是深度学习关系：人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系：机器学习：随着数据量增加会改进性能的算法深度学习：使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。

wmh1024·2024-01-25 07:19

机器学习 | 掌握Matplotlib的可视化图表操作

Matplotlib是python的一个数据可视化库，用于创建静态、动态和交互式图表。它可以制作多种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、3D图形等。以渐进、交互式方式实现数据可视化。当然博主也不能面面俱到的讲解到所有内容，详情请参考：官网可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。将数据进行可视化，更直观的呈现。使数据更加客观、更具说服力。终端

亦世凡华、·2024-01-25 07:48

大模型：人工智能的强大引擎

从简单的机器学习算法到深度学习，再到如今的大模型，AI技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型这一新兴领域，以及它对未来的影响。一、什么是大模型？

GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

李宏毅《机器学习深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以，随着模型的复杂度提高，trainerror呈下降趋势。上图所示：右上角的表格中分别体现了在train和test中的损失值大小，可以看出，从第三个模型开始，就呈过拟合（Overfitting）状态。二、分种类的训练模型当模型会根据种类不同而有较

AI小白龙*·2024-01-25 05:04

chatgpt赋能python：Python转C++编译器：将高级语言转换为本地代码的新趋势

Python转C++编译器：将高级语言转换为本地代码的新趋势Python是一门很流行的高级编程语言，随着人工智能、大数据、机器学习等领域的发展，其在实际应用中得到越来越广泛的应用。

李自提·2024-01-25 05:32

在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题

C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d

ttyykx·2024-01-25 04:51

深度机器学习满足网络安全

恶意软件成指数级增长每个小时有超过100k的恶意代码变种产生2、安全防御是一个大数据问题3、坏的行动者具有自动性能够产生大量的恶意代码4、好的行动者不能跟上节奏仍然采用手工的恶意代码检测规则二、解决方案：深度机器学习应用于网络安全训练数据集

Threathunter·2024-01-25 04:28

[学习笔记] ONNX 基础知识

通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准。1.2ONNX的核心思想O

Le0v1n·2024-01-25 01:54

模型部署flask学习篇（二）---- flask用户登录&用户管理

2、动态路由3、获取提交的参数4、返回数据（四种形式）5、模板处理（也就是在html中）二、完整代码三、完整html代码1、login.html2、index.html3、edit.html前言在学习机器学习或者深度学习后

算法小白（真小白）·2024-01-25 00:31

XGBOOST技术解读

前言：本文主要介绍以XGBOOST为代表的gradienttreeboosting这类机器学习技术的思想。

p_w·2024-01-25 00:36

python微博舆情分析系统可视化情感分析爬虫机器学习（源码+讲解）✅

建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习

vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:17

python商品房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架大数据毕业设计（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、requests爬虫框架链家一手房一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统基于

vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:46

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、ChatGPT

夏日恋雨·2024-01-25 00:08

【无标题wee】

二、使用步骤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，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

花言儿·2024-01-24 23:07

【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner，大幅提升任务和集群效率

第一板块：开篇近日，阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文《GoldMiner:ElasticScalingofTrainingDataPre-ProcessingPipelinesforDeepLearning

阿里云大数据AI技术·2024-01-24 23:00

AIGC时代高效阅读论文实操

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-01-24 22:16

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

强化学习之父：它是人工智能的未来机器学习之强化学习概览强化学习：如何处理大规模离散动作空间2018年强化学习领域十篇重要论文（附源码）『干货』深度强化学习与自适应在线学习的阿里实践我在谷歌大脑工作的监督学习

城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

吴恩达机器学习Coursera-week11

PhotoOCR在此章的课程中，Andrew主要是想通过OCR问题的解决来阐释在实际项目中我们应该如何定义问题，并将一个大问题分解为多个小问题，并通过pipeline的方式将对这些小问题的解决方案串联起来，从而解决这个大问题。我认为这是解决实际问题的一个经典的方法论，有助于我们在实际工作和生活中更好地思考问题，分解问题，并最终解决问题。ProblemDescriptionandPipeline此小

geekpy·2024-01-24 20:23

程序员裁员潮：技术变革下的职业危机

技术变革当前的技术变革在多个领域都产生了深远的影响，其中一些主要的技术趋势包括：人工智能和机器学习：人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展对各个行业都带来了巨大的变革。

村口曹大爷·2024-01-24 19:02

成为一名Python web开发工程师，你需要具备什么技能？

前言在大家的印象中，Python被广泛的应用在人工智能、自动化运维、自动化测试、机器学习等方向，并且有着不可或缺的作用;但其实Python的应用领域不止这些，Python还可以进行后台开发，正因如此市场上有了

Python小远·2024-01-24 19:00

第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

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·2024-01-24 19:48

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

1.机器学习常见的基础概念根据输入数据是否具有“响应变量”信息，机器学习被分为“监督式学习”和“非监督式学习”。

数据科学作家·2024-01-24 19:05

电子商务平台拍卖数据分析实战 scikit-learn 实现数据分析

我们就是要利用ebay上的历史拍卖数据，用机器学习的方法来训练一个模型，以预测一项拍卖是否会成功，和成功的交易

HHAoW·2024-01-24 18:52

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN、逻辑回归、SVM、神经网络共五种不同的模型甄别淘宝优质店铺的过程。目录1.背景知识介绍2.数据和工具

数智物语·2024-01-24 18:05

顺丰产品面试问题准备

一、基本问题1.自我介绍（可能会有英文版）2.对顺丰科技的了解顺丰科技结合大数据、机器学习、人工智能、运筹优化等前沿技术，推出大数据智能产品，应用于供应链的需求、采购、生产、库存、物流、销售等各环节，帮助企业科学规划仓网布局

小云朵_1d4e·2024-01-24 18:04

4.F1 评分机器学习模型性能的常用的评估指标

F1评分作为机器学习领域中的一个综合性评价指标，旨在在准确率和召回率之间寻求平衡，进而提供对模型性能全面评估的手段。

Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:19

1.准确率-机器学习模型性能常用的评估指标

选择正确的工具对问题的解决非常关键，而深度学习，即大型模型，只是机器学习技术广泛范围中的一种方法。因此，我们有必要了解机器学习。而机器学习中，最重要的是找到一个好的评估指标来评估机器学习模型的性能。

Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:49

2.精确度-机器学习模型性能常用的评估指标

一.精确度的定义精确度：机器学习领域中一项至关重要的评价指标，其专注于评估模型对正样本的预测准确性。相对于准确率而言，精确度更为细致，它关注的是模型在将实例预测为正样本的情况下，实际为正样本的比例。

Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:49

3.召回率-机器学习模型性能的常用的评估指标

在机器学习领域，召回率是一个关键的性能指标，用于评估模型在正样本中正确识别的能力。召回率的计算涉及到模型成功检测到的正样本数量与实际正样本的总数量之比。

Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:48

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices数据集，完成关于房价预测的线性回归模型训练、测试与评估。数据预处理代码"""数据预处理"""importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplo

在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

【机器学习】机器学习8大调参技巧！

今天给大家一篇关于机器学习调参技巧的文章超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。

风度78·2024-01-24 16:55

机器学习：P-R曲线（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,label_binarizefromsklearn.multiclassi

捕捉一只Diu·2024-01-24 16:25

机器学习入门基础-决策树

决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决

风度78·2024-01-24 16:24

开发知识点-java基础

java基础知识整理try异常处理java.langString类Thread类java.utilListinterface接口HashSet集合java.sqlConnection接口java.netURLorg.projectlomboklombokData

amingMM·2024-01-24 16:52

Jupyter Notebook安装使用教程

其应用场景非常广泛，特别适用于数据科学、机器学习和教育领域。它可以用于数据分析、数据可视化、模型开发和实验、编写教程和文档等。

亦世凡华、·2024-01-24 16:47

关于大模型学习中遇到的4

是多层感知器（MultilayerPerceptron）的缩写，多层感知机（MLP）是一种人工神经网络（ANN）的一种，也称为多层前馈网络（MLFN）、深度前馈神经网络（DFNN）、回归神经网络（RNN），是机器学习中一种有监督学习算法

ringthebell·2024-01-24 16:45

低成本大模型解决方案

在大数据时代，机器学习模型的大小呈指数级增长，随之而来的是计算成本的飙升。对于许多企业和组织来说，这成了一个难以承受的负担。那么，如何在预算有限的情况下实现高效的机器学习呢？

百度_开发者中心·2024-01-24 16:13

Python—Pandas的基本使用(机器学习基础）

一.pandas基础1.pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。（百度百科）2.pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具

思君_4cd3·2024-01-24 15:52

车联网平台如何提高主动发现能力浅谈

异常检测算法：采用先进的机器学习和深度学习算法，构建异常检测模型，对车辆数据进行分类和聚类，及时发现异常行为和潜在的安全隐患。同时，根据实际需求不断优化算法和模型，提高检测准确率和实时性。预警与通

MarkHD·2024-01-24 15:21

神码ai人工智能写作机器人_现代测试人员在机器学习（ML）和人工智能（AI）时代的作用...

神码ai人工智能写作机器人我们不断听到有关自动化测试和连续测试的新解决方案的信息。此类解决方案旨在随着产品的发展增加测试自动化的编写以及与这些测试相关的维护。在这种趋势下，许多软件质量工程师，SDET和测试自动化架构师都在问自己，他们的工作是否处于危险之中，他们的未来前景如何？在回答这些问题并重新描述现代测试人员角色之前，让我们研究一下ML/AI术语，这些工具背后的算法以及当今的工具格局。人工智能

danpu0978·2024-01-24 15:49

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