机器学习实例详解第63页

Linux mdel命令教程：删除MS-DOS文件的简便工具 (附实例详解和注意事项)

Linuxmdel命令介绍mdel（MS-DOSdelete），在Linux系统中，它用于删除MS-DOS文件系统上的文件。此命令可能不是常用的，但是对于一些从事跨平台工作的开发者来说，这是一个非常有用的工具。在使用此命令时，命令行有一个选项：“v”表示详细模式，它会在处理文件名时显式输出。Linuxmdel命令适用的Linux版本mdel命令在大多数Linux发行版中都应适用，包括但不限于Ubu

我要下东西噢·2024-01-13 07:21

Linux find命令教程：快速高效地搜索文件和目录（附实例详解和注意事项）

Linuxfind命令介绍find，全称FileINDatabank，是一个强大的文件搜索命令，可以根据各种标准如文件名、大小、修改日期等在系统中搜索文件和目录。Linuxfind命令适用的Linux版本find这个命令适用于所有Linux版本，包括但不限于Ubuntu、Debian、Fedora、RedHat、CentOS等。由于find是预安装在所有Linux发行版上的，所以大部分时候并不需要

我要下东西噢·2024-01-13 07:20

AI时代下的智能商品计划如何助力服装企业实现库存精准优化

以下是AI在这方面的关键作用和助力手段：1.数据驱动的需求预测：AI利用大数据和机器学习技术，分析历史销售数据、市场趋势、季节性变化等多方面信息，实现更准确的需求预测。

第七在线（7thonline）·2024-01-13 07:49

Linux mdir命令教程：使用mdir命令查看MS-DOS目录内容（附实例详解和注意事项）

Linuxmdir命令介绍mdir命令用于显示MS-DOS目录的内容，或者一些MS-DOS文件的条目。你可以使用它来模拟MS-DOS的dir命令以显示目录内容，这是mtools命令集的一部分。同样，这是一个非常实用的命令，能帮助我们在Linux系统环境下更好地处理MS-DOS文件系统。Linuxmdir命令适用的Linux版本mdir命令在大多数Linux发行版，如Ubuntu,Debian,Fe

我要下东西噢·2024-01-13 07:14

开发环境下，如何通过一个命令让 fastapi 和 celery 一起工作

而Celey又是异步任务最流行的框架，常用于数据挖掘和机器学习等计算密集型任务的场景中。如果需要通过API来异步调用任务，那这两个框架可以放在一起工作。

somenzz·2024-01-13 07:05

【发票识别】支持pdf、ofd、图片格式（orc、信息提取）的发票

背景为了能够满足识别各种发票的功能，特地开发了当前发票识别的功能，当前的功能支持pdf、ofd、图片格式的发票识别，使用到的技术包括文本提取匹配、ocr识别和信息提取等相关的技术，用到机器学习和深度学习的相关技术

比嗨皮兔·2024-01-13 07:53

短视频账号矩阵剪辑分发系统无人直播技术开发源头

批量自动混剪系统的核心技术是人工智能和机器学习。通过对海量的短视频数据进行学习，系统能够自动分析视

(ylhd898978)·2024-01-13 07:45

机器学习_实战框架

文章目录介绍机器学习的实战框架1.定义问题2.收集数据和预处理(1).收集数据(2).数据可视化(3).数据清洗(4).特征工程(5).构建特征集和标签集(6).拆分训练集、验证集和测试集。

you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

机器学习之集成学习概念介绍

概念机器学习中的集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个模型来提高整体性能的技术。它的基本思想是将多个学习器（弱学习器）组合成一个更强大的学习器，以提高整体性能和泛化能力。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

机器学习之集成学习AdaBoost

概念AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种迭代的集成学习算法，其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。以下是AdaBoost算法的主要步骤：初始化样本权重：为每个训练样本分配相等的权重，通常设为wi=1Nw_i=\frac{1}{N}w

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

机器学习-决策树

1、什么是决策树？一种描述概念空间的有效的归纳推理办法。基于决策树的学习方法可以进行不相关的多概念学习，具有简单快捷的优势，已经在各个领域取得广泛应用。决策树是一种树型结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。2、决策树示意图3、决策树的思想决策树学习是以实例为基础的归纳学习。决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造

有语忆语·2024-01-13 07:10

机器学习-线性回归

1、线性回归解决的问题线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或者多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或者多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。2、一元线性回归一元线性回归分析：找到一条直线能够最大程度上拟合二维空间中出现的点。3、多元线性回归多元线性回归分析：如果自变量多于1个，那么就要求一个多元函数去拟合空间中的点。要求使得所有点到这条线的误差最小。误

有语忆语·2024-01-13 07:09

机器学习-协同过滤

1、协同过滤要解决的问题协同过滤算法主要用于推荐系统，推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。一些人的“选择恐惧症”、没有明确需求的人。解决如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息。解决如何让自己生产的信息脱颖而出，受到大众的喜爱。就相当于物以类聚，人以群分。用户ID、物品ID、偏好值偏好值就是用户对物品的喜爱程度，推荐系统所做的事就是根据这些数据为用户推

有语忆语·2024-01-13 07:09

基于机器学习的视觉应用

基于图像处理的视觉应用1基于机器学习的视觉应用，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第3天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解

Wade_Crab·2024-01-13 07:32

【机器学习】聚类算法（三）

六、基于图的算法6.1谱聚类6.2算法原理RatioCut算法NCut算法6.3如何选择合适的K值6.4谱聚类的应用场景示例代码1：对鸢尾花数据集进行聚类，并绘制结果#导入所需的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.clusterimportKMeansf

十年一梦实验室·2024-01-13 07:30

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

RNN(RecurrentNeuralNetwork)，中文称作循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出。因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系，因此针对自然界具有连续性的输入序列，如人类的语言，语音等进行很好的处理，广泛应用于NLP领域的各项任务，如文本分类，情感分析，意图识别，机器翻译等．RNN模型的分类：这里我们将从

岩塘·2024-01-13 06:25

基于Hadoop的网上购物行为大数据分析及预测系统【flask+echarts+机器学习】前后端交互

有需要本项目或者部署的系统可以私信博主，提供远程部署和讲解本研究基于淘宝用户行为的开源数据展开大数据分析研究，通过Hadoop大数据分析平台对阿里天池公开的开源数据集进行多维度的用户行为分析，为电商销售提供可行性决策。首先我们将大数据集上传到Hadoop中的HDFS存储，之后利用Hadoop的Flume组件，配置好自动加载数据的环境，将数据加载到hive数据库中进行大数据分析。通过对常见的电商指标

王小王-123·2024-01-13 06:53

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

几种常见的python开发工具对比

Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发等领域。随着Python在各个领域的应用越来越广泛，越来越多的Python开发工具也涌现出来。

程序员万万·2024-01-13 06:41

生态参数反演（植被覆盖度FVC）手把手教会

遥感反演方法常用的包括：像元二分法、回归模型法、机器学习算法等1.1像元二分法：FVC=(VI-VIsoil)/(VIveg-VIsoil)式中：VI为植被指数，通常选用归一化差分植被指数，VIsoil

我喜欢读博(微博)·2024-01-13 06:09

什么是数字化转型

这通常涉及到采用新的技术，比如云计算、大数据、物联网（IoT）、人工智能（AI）和机器学习等，以提高效率、增强客户体验和创造新的价值。

呆码科技·2024-01-13 06:04

机器学习面试问题8

userCF和itemCF在实际当中如何使用，提供具体操作，以及它们的优势（推荐系统）基于用户的协同过滤算法UserCF基于用户的协同过滤，通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。基于UserCF的基本思想相当简单，基于用户对物品的偏好找到相邻邻居用户，然后将邻居用户喜欢的推荐给当前用户。计算上，就是将一

wangyufeng99·2024-01-13 06:33

【机器学习300问】4、机器学习到底在学习什么？

首先我们先了解一个前置问题，再回答机器学习到底在学习什么。一、求机器学习问题有哪几步？求解机器学习问题的步骤可以分为“学习”和“推理”两个阶段。

小oo呆·2024-01-13 05:49

【机器学习300问】6、什么是机器学习中的特征量？

而机器学习则通过水果的颜色、重量、气味成分的量等被称之为“特征量”的数值来区分。

小oo呆·2024-01-13 05:49

【机器学习300问】5、什么是强化学习？

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习。一、强化学习是什么？1、定义强化学习模拟和借鉴了生物体在环境中通过与环境的互动学习行为的方式。在强化学习中，智能体（agent）通过不断尝试不同的动作，并依据环境对这些动作的反馈（通常表现为奖励

小oo呆·2024-01-13 05:14

MinIO入门

使用MinIO为机器学习、分析和应用程序数据工作负载构建高性能基础架构

endorphinnnn·2024-01-13 05:50

AI绘画生成器的应用场景有哪些？

这些软件通常使用机器学习和深度学习算法来训练模型，从而根据用户输入的文字描述或图像来生成新的艺术作品。AI绘画生成器有多种应用场景，包括但不限于：①根据用户输入的文字描述，生成符合描述的图像或画作。

jianewang·2024-01-13 05:14

机器学习中的隐马尔可夫模型及Python实现示例

隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述观测序列和隐藏状态序列之间的概率关系。它通常用于生成观测值的底层系统或过程未知或隐藏的情况，因此它被称为“隐马尔可夫模型”。它用于根据生成数据的潜在隐藏过程来预测未来的观察结果或对序列进行分类。HMM由两种类型的变量组成：隐藏状态和观测值。隐藏状态是生成观测数据的基础变量，但它们不是直接可观测的。观测值是被测量和观测的变量。隐藏状态和观测值之间的关系

python收藏家·2024-01-13 04:40

手把手教你配置最漂亮的PyCharm界面，Python程序员必备！

随着人工智能/机器学习的兴起，Python作为一门“漂亮的语言”，再次获得广大程序员的关注。而JetBrains出品的PyCharm无疑是最好用的PythonIDE之一。

我爱纽约先生·2024-01-13 04:01

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（2）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。接

天桥下的卖艺者·2024-01-13 03:55

通义千问Qwen-72B-Chat基于PAI的低代码微调部署实践

阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供AI开发全链路服务。快速开

阿里云大数据AI技术·2024-01-13 03:52

Mixtral 8X7B MoE模型基于PAI的微调部署实践

阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供了对于Mixtral8x7B模型的全面支持，开发者和企业用户可以基于PAI-快速开始（PAI-QuickStart）轻松完成Mixtral8x7B

阿里云大数据AI技术·2024-01-13 03:50

机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测

前置知识点：数据的处理与清洗交叉验证网格搜索1.数据处理：查看数据信息：data.info()data.head()将文字转为数字:我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是object的类型的话，都需要转换成数字才能够使用筛选特征处理缺失值#1.导入所需要的库importpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionT

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

【机器学习笔记】Python基础笔记

目录基础语法加载数据：pd.read_csv查看数据大小：shape浏览数据行字段：columns浏览少量数据：head()浏览数据概要：describe()输出：to_csv基础功能语法缺省值去除缺失值：dropna按行删除：存在空值，即删除该行按行删除：所有数据都为空值，即删除该行按列删除：该列非空元素小于10个的，即去除该列设置子集：去除多列都为空的行分割后删除缺省列：.drop删除指定的列

print_Hyon·2024-01-13 02:52

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

集成学习是一类机器学习算法，主要用于分类和回归任务，基本思想是结合多个弱模型变成一个强模型。本文自网络资料参考整理而来，参考列表在文末。本文重点描述方法原理和基本过程，具体推导请参考文末链接。

Caucher·2024-01-13 02:11

Python 全栈体系【四阶】（十三）

第四章机器学习十六、模型评估与优化1.模型评估1.1性能度量1.1.1错误率与精度错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

Python 全栈体系【四阶】（一）

四阶：机器学习-深度学习第一章numpy一、numpy概述NumericalPython，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

Python 全栈体系【四阶】（十二）

第四章机器学习十五、朴素贝叶斯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。

柠檬小帽·2024-01-13 02:20

ResNet网络分析与demo实例

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客ResNet详解原论文地址[1512.03385

灬德布罗意的猫灬·2024-01-13 01:40

关于机器学习你不得不思考这些问题

在过去的几个月中，笔者与很多的决策者交流了有关人工智能特别是机器学习方面的问题。

AKKK47·2024-01-12 23:21

软件开发者必读！2024年30大趋势提前曝光！

人工智能、机器学习、物联网等技术的快速发展对软件开发行业产生了巨大影响。本文旨在通过30个数据汇总，帮助读者们初步了解2024年软件开发领域的新趋势。

SoFlu软件机器人·2024-01-12 22:20

最终目标：开发出智能对话工具

知识体系框架：资源收集：从开始到实战聊天机器人人工智能和机器学习新加坡国立大学聊天机器人视频教程github地址

wo_monic·2024-01-12 22:14

机器学习基于Python实现PR曲线和ROC曲线

一、引言PR曲线和ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具。它们可以帮助我们在不同阈值下比较模型的性能，并选择最佳的阈值进行预测。这篇博客将介绍如何使用Python实现PR曲线和ROC曲线，并提供相应的示例代码。在介绍PR曲线之前，我们需要先了解几个概念。这里为了更加形象深刻地理解我们采用识别汉堡的样例。为了判断一张图片是不是汉堡我们可以把照片扔进去一个分类器进行识别如下：其中根据上面数据得到的预测

Aphasla aphasia·2024-01-12 22:00

Flink State 和 Fault Tolerance（一）

使得状态（State）成为任何复杂算子中的关键部分，例如：当应用检索特定的事件模式，State将存储到接收到的事件的序列当按照分钟/小时/天的唯独聚合事件时，状态将保留待处理的聚合状态当在流数据上进行机器学习的模型训练时

Alex90·2024-01-12 22:29

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度严格。https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。一般来说，在测试集上表现是否良好是衡量能否在新数据上表现良好的有用指标，前提是：测试集足够大。您不会反复使用相同的测试集来作假。以下三项基本假设阐明了泛化：我们从分布中随机抽取独立同分布(i.i.d)的样本

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

手把手教你如何通过datadome滑块验证码

它使用人工智能（AI）和机器学习算法分析流量模式，识别类似机器人的行为。其目标是保护企业免受各种有害机器人活动的影响，如内容抓取、账户接管、欺诈交易、统计数据扭曲等。

ForRunner123·2024-01-12 20:28

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述–学术论文模式–个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

2023全球软件研发技术大会（SDCon2023）-核心PPT资料下载

大会议主题：云原生设施与平台、微服务架构实践、软件质量与效能、大数据实践与前沿、架构设计与演进、高可用与高性能架构、Web与大前端开发、编程语言与平台、AIGC与大模型、推荐系统实践、AI智能应用与研究、机器学习架构实践

百家峰会·2024-01-12 19:42

师傅带练|在线实习项目，提供实习证明

八大项目：某实习网站招聘信息采集与分析（Python数据采集与分析）股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel

泰迪智能科技·2024-01-12 19:11

基于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：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT4基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变

慢腾腾的小蜗牛·2024-01-12 18:35

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