机器学习实例详解第54页

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络04

回归MLPMLP可以用于计算回归问题。如果你想要预测一个单一值（比如，获得房子的各种情况来预测房价），那么你只需要一个输出神经元来输出预测值。对于多元回归（即同时输出多个预测值），对于每个输出值都需要一个输出神经元。比如定位图像上的一个点，需要预测二维坐标，那就需要两个输出神经元。如果还想在点的周围预测一个包围框，那么还需要另外两个神经元，用来输出长度和宽度，那么总共需要4个神经元。通常在构建用于

苏小菁在编程·2024-01-19 00:13

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此又称为SIANN。卷积神经网络仿照生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习。卷积神经网络的结构包括：输入层、卷积层、池化层、全

WEL测试·2024-01-18 23:18

【机器学习】入门1-基本概念理解

1.什么是机器学习机器学习的一个正式定义是由计算机科学家TomM.Mitchell提出的：如果机器能够获取经验并且利用它们，并在以后的类似经验中能够提高它的表现，这就称为机器学习。

SciNote·2024-01-18 23:59

机器学习之RBM(Restricted Boltzmann Machines，受限玻尔兹曼机)

本人最近在学习DBN（DeepBeliefNet，深度信念网络），通过学习才知道有RBM这个东西。因为我所要用到的DBN是有RBM通过累加堆叠组成的，要学习DBN就要弄明白RBM的原理。我就在此说一下我自己对RBM的认识和了解，同时也希望对别人有些帮助。所谓受限玻尔兹曼机就是对玻尔兹曼机进行简化，使玻尔兹曼机更容易更简单地使用，原本玻尔兹曼机的隐元和显元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接

海上的程序猿·2024-01-18 22:25

机器学习之LARNN（Linear Attention Recurrent Neural Network）

LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork（LARNN）由GuillaumeChevalier结合前人的经验于2018年八月发表的论文《LARNN:LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork》中提出。 LARNN的核心机制是将Self-AttentionMechanisms（SAM）应用到RecurrentNeuralNetwork

海上的程序猿·2024-01-18 22:24

视觉工程师需要具备的技能

使用机器学习和深度学习算法解决计算机视觉中复杂的现实世界问题的先前经验。图像处理技术、图像识别、物体检测和视觉识别知识。了解深度学习神经网络架构及其在解决计算机视觉问题中的应用。

人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:18

计算机视觉未来的走向

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。

人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:46

机器学习之伯努利分布及二项分布

伯努利分布：又称两点分布或0-1分布，其样本空间只有两个点，一般取{0，1}，不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不一样。伯努利分布只有一个参数p（用描述取1的概率），记作Bernoull(p)Bernoull(p)Bernoull(p)或XXX~B(p)B(p)B(p)读作X服从参数为p的伯努利分布。参数p是通过大量重复的伯努利试验计算的来的。公式：p=1−qp=1-qp=1−q，q表示为1的

WEL测试·2024-01-18 21:09

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。

布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数

你好，Albert·2024-01-18 21:37

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。因为本人为医学相关专业，故学习过程中可能会有较多的纰漏，希望各位读者不吝赐教。

木舟笔记·2024-01-18 20:40

云的网络安全优势

黑客使用人工智能和机器学习来暴露和利用漏洞。社交媒体诈骗，包括逼真的深度伪造视频或音频消息，更难以检测。安全仍然是供应商及其客户之间的共同责任。企业必须尽职尽责，为其敏感数

德迅云安全_初启·2024-01-18 20:48

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

根据机器学习的理论，二元逻辑回归的模型公式可以写为如下的形式：在公式（1）中，对分子、分母同时乘以，得到公式（2），其中，；。事实上，多元逻辑回归的模型公式也可以写成类似的形式。

城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

Jetson Nano官方镜像下载&烧录

JetsonNanoNVIDIA官方镜像下载&烧录前言一、NVIDIAJetson官方镜像下载二、JetsonNano镜像烧录前言我的小组是做边缘智能方向的，而我的近期目标是在轻量化设备上部署简洁的机器学习模型

BAs533·2024-01-18 19:40

tkinter学习

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。

weixin_49577420·2024-01-18 19:31

机器学习（六） — 评估模型

Evaluatemodel1testsetsplitthetrainingsetintotrainingsetandatestsetthetestsetisusedtoevaluatethemodel1.linearregressioncomputetesterrorJtest(w⃗,b)=12mtest∑i=1mtest[(f(xtest(i))−ytest(i))2]J_{test}(\vec

绘梨衣吖·2024-01-18 19:35

机器学习在产品质量控制中的具体应用是什么

机器学习在产品质量控制中的具体应用主要包括以下几个方面：生产线监控：机器学习技术能够实时监控生产线的运行状况，对产线进行自动化调控，从而降低设备的闲置和维修成本，提高生产效率。

matlabgoodboy·2024-01-18 18:04

Knowledge Distilling，知识蒸馏

Motivation一部分来自模型压缩[2]，一部分源自作者认为大部分机器学习采用ensemble方法或者学习一个很大的模型来取得比较好的结果，但会给实际应用预测带来很大的压力，而且实际上模型之间也是有信息冗余的

FeynmanMa·2024-01-18 18:57

智谱AI发布新一代国产文本生成模型：GLM-4，“宣称”性能逼近GPT-4 （怎么又是GPT ）

智谱AI的核心技术包括认知计算、机器学习、自然语言处理、知识图谱等领域，拥有自主研发的全球首个千亿级全开源可控的大模型平台OpenBERT，以

喜好儿aigc·2024-01-18 17:45

AI在广告中的应用——预测性定位和调整

机器学习如何改善广告机器学习和AI的最大能力在于，它们可以通过处理大量数据进行预测。这可以用于广告和市场营销，以发现相关信

澳鹏Appen·2024-01-18 17:09

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为：很显然，如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去，即，得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

机器学习根据金标准标记数据-九五小庞

根据金标准标记数据是一种在机器学习和数据科学中常见的操作，主要用于评估分类模型的性能。其基本步骤如下：收集数据：首先需要收集相关领域的原始数据，这些数据通常来自不同的来源和渠道。

Up九五小庞·2024-01-18 16:49

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践表面缺陷检测是工业制造和质量控制中的重要环节，直接影响到产品的性能和安全性。随着机器学习技术的发展，其为表面缺陷检测提供了强大的工具。

matlabgoodboy·2024-01-18 16:18

机器学习（七） — 决策树

model4—decisiontree1decisiontree1.componentusage:classificationrootnodedecisionnode2.choosefeatureoneachnodemaximizepurity(minimizeinpurity)3.stopsplittinganodeis100%onclasssplittinganodewillresultint

绘梨衣吖·2024-01-18 16:47

国产阿里的Copilot能提效30%吗？

在此基础上，借助于GitHub庞大的代码库和来自全球的开源社区帮助，搭配OpenAI在自然语言处理以及机器学习方面的实力，Copilot成为了开发者的得力助手，为建议代码、生成代码等提供了新的功能。

Dashesand·2024-01-18 16:15

机器学习之泊松分布及均匀分布

泊松分布适合描述单位时间或单位面积内随机事件的平均发生率。泊松分布的概率质量函数为：P(X=k)=e−λλk/k!P(X=k)=e^{-\lambda}\lambda^k/k!P(X=k)=e−λλk/k!参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生频率。把一个随机变量X服从参数为λ的泊松分布，记作X～Poisson（λ），或X～P（λ）。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生次数的概率分

WEL测试·2024-01-18 16:13

使用Python处理Excel数据并生成词云

work_all.xlsx二、步骤1.处理数据找出自己喜欢的类别，我选的是岗位类别有：数据运营、机器学习、数据科学、数据分析师、数据产品经理、商业数据分析，将其统一替换为数据科学。

slaythedragon·2024-01-18 15:58

吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！

因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。需要原版

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程

文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）

它融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多学科内容，涉及从字、词、短语到句子、段落、篇章的多种语言单位，以及处理、理解、生成等不同层面的知识点，研究内容涉及的知识点多且复杂。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

浅谈数据流水线

ThoughtWorks·2024-01-18 15:05

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。

草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。

草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

什么是机器学习主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要结构。

草明·2024-01-18 14:37

【机器学习】机器学习变量分析第02课

当我们谈论用机器学习来预测咖啡店的销售额时，我们实际上是在处理一系列与咖啡销售相关的变量。这些变量就像是我们用来理解销售情况的“线索”或“指标”。

德天老师·2024-01-18 14:05

【机器学习】机器学习四大类第01课

一、机器学习四大类有监督学习(SupervisedLearning)有监督学习是通过已知的输入-输出对（即标记过的训练数据）来学习函数关系的过程。

德天老师·2024-01-18 14:29

专题介绍

首先，想要澄清一下：之所以取名这个专题，仅仅是一个噱头，其实我更愿意把这个专题称作机器学习专题。提到这里，就不得不向大家介绍一下目前比较火的一些技术及它们之间的关系。

斌斌爱学习·2024-01-18 13:30

逻辑回归 Logistic Regression

二、逻辑回归的优点和缺点三、逻辑回归的应用场景四、构建逻辑回归模型的注意事项五、逻辑回归模型的实现类库六、逻辑回归模型的评价指标七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子总结前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法

JasonH2021·2024-01-18 13:45

2024年腾讯云轻量服务器和CVM云服务器性能如何？

轻量应用服务器适合中小企业或个人开发者搭建企业官网、博客论坛、微信小程序或开发测试环境，云服务器CVM适合更复杂如高并发网站、大数据计算、机器学习等复杂应用场景。

暴富程序员·2024-01-18 13:11

机器学习基石课程总结

前前后后也磨蹭了有一个月左右吧，机器学习基石终于是看完了。其实还有很多东西并不很懂，尤其是好多数学问题，不会的依然很多。但是这个课程我是打算就这么结束了，带着一堆的坑。原因如下：不宜拉长战线。

半亩房顶·2024-01-18 13:27

搜索推荐系统的最佳实践：深入解析MovieLens电影评分数据集（数据构成、处理逻辑等）

MovieLens电影评分数据集（数据构成、处理逻辑等）MovieLens是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB（TheMovieDataBase）得到的用户对电影的评分信息，经常被用来做推荐系统、机器学习算法的测试数据集

汀、人工智能·2024-01-18 13:10

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限

北航程序员小C·2024-01-18 12:52

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

01语义解析的应用场景02语义解析和大模型的关系推荐语：购买链接参与方式往期赠书回顾什么是语义解析技术语义解析（SemanticParsing）是自然语言处理技术的核心任务之一，涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科

以山河作礼。·2024-01-18 12:45

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三

以山河作礼。·2024-01-18 12:08

机器学习之常用激活函数

人工神经网络中最基本的单元叫神经元，又叫感知器，它是模拟人脑神经系统的神经元（分析和记忆）、树突（感知）、轴突（传导）的工作原理，借助计算机的快速计算和存储来实现。它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=kx+c符号函数：f(x)={1x

WEL测试·2024-01-18 11:08

AI绘画认识

什么是AI绘画AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程，它使用机器学习算法和深度神经网络等技术，通过对现有艺术品、图像等大量数据进行分析和学习，生成新的艺术品或图像。

北辰Charih·2024-01-18 11:03

MOJO语言的诞生

如今，专用机器学习加速器的标准技术是MLIR。MLIR是一个相对较新的开源编译器基础架构，最初由Google（其主要负责人转到Modular）启动，已在机器学习加速器社区广泛应用。

是乔乔啊·2024-01-18 11:50

[Python从零到壹] 七十四.图像识别及经典案例篇之文字图像区域定位及提取分析

Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智

Eastmount·2024-01-18 10:03

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo

绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

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