机器学习实例详解第64页

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之

cooldream2009·2024-01-12 18:23

Python机器学习/深度学习入门-基础类型1

1.基础类型1.1.数值类型Python支持以下数值、标量类型：integer-整型Float-浮点型Complex-复合体Booleans-布尔值因此，Python可以用基本算术运算+、-、*、/、%（取模）来替代袖珍计算器类型装换：1.2容器Python提供了许多有效的容器类型，其中可以存储对象集合List-列表列表是对象的有序集合，它们可能具有不同的类型。索引：访问列表中包含的各个对象：从负

子虚先生√·2024-01-12 17:38

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：序列并行

而利用AI集群，使深度学习算法更好地从大量数据中高效地训练出性能优良的大模型是分布式机器学习的首要目标。为了实现该目标，一般需要根据硬件资源与数据/模型规模的匹配情况，考虑对计算任务、训

Python算法实战·2024-01-12 17:25

机器学习--LR逻辑回归与损失函数理解

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中，前面的均

小刘鸭！·2024-01-12 17:27

【深度学习：Synthetic Training Data 】合成训练数据简介

创建合成数据的两种方法尽管文明正在产生大量的数据（根据最近的研究，每天有2.5万亿字节的新数据），但计算机视觉和机器学习数据科学家在获取足够的数据来训练和制作计算机视觉模型时仍然面临许多挑战。

jcfszxc·2024-01-12 17:24

“编程语言大比拼：Python、JavaScript、Java与C#的优劣与选择“。

它适用于多种应用，包括Web开发、数据科学、机器学习、网络爬虫等。Py

D_ovis·2024-01-12 16:45

基于Python实现二手房整体情况可视化分析+房价预测【500010099】

提出问题探究单价、数量、总价和行政区域之间的关系探究其它因素和总价的关系户型分布分析建筑年代情况使用机器学习模型建立回归分析模型进行价格预测数据理解导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpim

神仙别闹·2024-01-12 15:51

工作之后如何高效的学习？

一开始对工作感到非常期待，刚入司的时候也是十分激动，准备大干一场，给自己定了一个小目标：弄出一个像Airbnb公司出品的superset的数据分析平台，从爬取数据源开始，到数据加工可视化，并包含一些简单的机器学习分析

刘凯KAI·2024-01-12 15:38

Windows10下 tensorflow-gpu 配置

越来越多的的人入坑机器学习，深度学习，tensorflow作为目前十分流行又强大的一个框架，自然会有越来越多的新人（我也刚入门）准备使用，一般装的都是CPU版的tensorflow，然而使用GPU跑tensorflow

AAI机器之心·2024-01-12 15:24

【EI会议征稿通知】2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC 2024）

2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC2024）2024InternationalConferenceonMachinelearningandintelligentcomputing智能计算与机器学习被广泛应用于大数据分析

搞科研的小刘选手·2024-01-12 14:02

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp#导入数据集，并查看数据特征分布data=loa

Element_南笙·2024-01-12 14:58

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小（1-5之间），这样的模型占用内存小，预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并许多简单的模型（弱学习

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

2020-07-23计算学习理论

1.章节主要内容机器学习理论（computationallearningtheory）研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

BOLDRainbow·2024-01-12 14:19

安德尔房产数据分析

挑战概要任务是清理、完整分析和解释之前挑战中创建的数据集，以便建立一个机器学习模型来预测比利时地产销售的价格。挑战的目标包括：使用Pand

OverlordDuke·2024-01-12 13:29

计划1

2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集（14+10+11）共35Part3机器学习策略

JLcucumber·2024-01-12 11:54

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

导读利用实验室环境外记录的脑电建立机器学习模型需要对噪声数据和随机丢失通道具有鲁棒性的方法。这一需求在处理稀疏脑电蒙太奇(1-6个通道)时尤其强烈，且经常会在消费级或移动脑电设备中遇到。

茗创科技·2024-01-12 11:38

使用 OpenAI 自定义 API 提高电商平台的推荐精度

OpenAI自定义API正是这样一种强大而灵活的工具，能够通过自然语言处理和机器学习技术，进一步提升电商平台的推荐精度。

api77·2024-01-12 10:09

1 yolo v5 anli

yolov5anli提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

Chance Z·2024-01-12 10:33

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时

zhy2267291213·2024-01-12 10:09

2022-06-30

VAE是一种机器学习方法，据报道它有助于发现其他小分子。科学家们在《NatureComputationalScience》上

图灵基因·2024-01-12 10:23

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

这种非监督式学习是机器学习领域追求的目标。

chituo5344·2024-01-12 09:46

【Python机器学习】SVM——预处理数据

为了解决特征特征数量级差异过大，导致的模型过拟合问题，有一种方法就是对每个特征进行缩放，使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。“人工”处理方法：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM的优缺点

核支持向量机是非常强大的模型，SVM允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好，但更高数量级的数据上，在运行时间和内存使用方面可能面临调整。SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机，将数据映射到更高维空间中有两种办法：一种是多项式核，在一定阶数内计算原始特征的所有可能

zhangbin_237·2024-01-12 09:35

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

机器学习-0基础

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程

猿戴科·2024-01-12 09:47

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。

matlabgoodboy·2024-01-12 09:14

数组计算模块NumPy

提供了高性能的数组对象提供了大量的函数和方法NumPy使用机器学习中的操作变得简单NumPy是通过C语言实现的NumPy的安装pipinstallnumpy数组的分类一维数组跟Python列表的形状一样

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-12 09:38

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

梦想的初衷~·2024-01-12 08:29

【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇

用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和数据科学领域，决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。

精英的英·2024-01-12 08:56

机器学习框架PyTorch

机器学习框架PyTorchPyTorch简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换

hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

Introduction简介大多数机器学习工作流涉及处理数据、创建模型、使用超参数优化模型，以及保存，然后推理已训练的模型。

冰雪storm·2024-01-12 06:28

【机器学习基础】集成学习

专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！

为梦而生~·2024-01-12 06:55

模型评估：ROC曲线

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。

一碗姜汤·2024-01-12 06:54

机器学习激活函数

激活函数激活函数是人工神经网络中的一个重要组成部分。它们用于向神经网络中添加非线性因素，使得网络能够解决复杂问题，如图像识别、语言处理等。激活函数的作用是决定一个神经元是否应该被激活，也就是说，它帮助决定神经元的输出是什么。一些常见的激活函数包括：Sigmoid函数：将输入压缩到0和1之间，常用于二分类问题。Tanh函数：也称为双曲正切函数，将输入压缩到-1和1之间，形状类似于Sigmoid，但由

Persistence is gold·2024-01-12 06:54

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

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★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-01-12 06:01

机器学习之独热编码（One-Hot）

一、背景在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。那什么是特征数字化呢？

物随心转·2024-01-12 06:52

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习300问】1、什么是机器学习？

一、目前尚未有统一的定义维基百科定义：机器学习是一门系统的学科，它关注设计和开发算法，使得机器的行为随着经验数据的累积而进化，经验数据通常是传感器数据或数据库记录。

小oo呆·2024-01-12 06:51

基于“小数据”的机器学习

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。

快乐非自愿·2024-01-12 06:47

【机器学习】聚类算法（二）

五、基于密度的算法5.1DBSCAN算法importsys#导入sys模块，用于访问系统相关的参数和功能importos#导入os模块，用于处理文件和目录importmath#导入math模块，用于进行数学运算importrandom#导入random模块，用于生成随机数fromsklearnimportdatasets#导入sklearn的datasets模块，用于加载数据集importnump

十年一梦实验室·2024-01-12 06:16

机器学习_8、支持向量机

支持向量机解决鸢尾花数据集分类问题#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test

Element_南笙·2024-01-12 06:46

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros

Element_南笙·2024-01-12 06:45

【机器学习】半监督学习

一、问题假设要利用无标签样本进行训练，必须对样本的分布进行假设？二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。自训练：自训练是一种使用单个模型的半监督学习的方法，它的过程是先用有标签的数据训练一个初始的模型，然后用这个模型对无标签的数据进行预测，选择一些预测结果最有信心的数据作为新的有标签的数据，加入到原来的有标签的数据集中，再用这个扩充的数

十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0

小艳加油·2024-01-12 06:37

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

数据科学(Python/R/Julia)作者|CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。

weixin_39974882·2024-01-12 06:36

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。

小林打怪中·2024-01-12 06:05

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