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机器学习实战项目
Python 数据清洗与预处理
Python数据清洗与预处理在数据科学和
机器学习
的项目中,数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何,原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的,甚至可能包含错误。
天蓝蓝23528
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2024-08-24 16:05
numpy
新书上架 | 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab,机器人运动控制、多机器人协作,智能优化算法,滤波估计、多传感器信息融合,
机器学习
Mindtechnist
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2024-08-24 16:31
粉丝福利
深度学习
人工智能
数学基础 -- 梯度下降算法
它广泛应用于
机器学习
、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。
sz66cm
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2024-08-24 15:25
算法
人工智能
数学基础
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧
技术专长:在
机器学习
、搜
算法驯化师
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2024-08-24 13:43
pyspark
大数据
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数据仓库
spark
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pyspark
hdfs
推荐大家学习JAVA结合Al
-**
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**:完成至少两个综合项目,利用AI辅助提升代码质量和开发效率。-**理论深化**:深入学习Java虚拟机(JVM)原理、设计模式及算法优化。
海带土豆
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2024-08-24 10:25
开发语言
java
学习
机器学习
中分类算法的优缺点
决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时,运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769
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2024-08-24 07:37
分类算法
机器学习
Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容
一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目,旨在探索
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在艺术和音乐创作中的应用。
爱研究的小牛
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2024-08-24 05:23
AIGC
深度学习
人工智能
opencv处理图片(实战指南)
一、OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库。
富士达幸运星
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2024-08-24 05:50
opencv
人工智能
计算机视觉
《菜菜的
机器学习
sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例
clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689
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2024-08-24 05:50
程序员
机器学习
sklearn
随机森林
机器学习
先导课《数值分析》(1)——绪论及误差分析
数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例(多项式简化求值)计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录(博客园)机
WarrenRyan
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2024-08-24 04:28
【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树(鸢尾花分类)
.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的
机器学习
方法
Better Rose
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2024-08-24 03:07
深度学习
深度学习
决策树
分类
【
机器学习
】Whisper:开源语音转文本(speech-to-text)大模型实战
目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解,第6次拿到了热榜第一。今天,分享其对称功能(语音转文本)模型:Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源,参数量最小39M,最大1550M
LDG_AGI
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2024-08-24 03:06
AI智能体研发之路-模型篇
机器学习
whisper
人工智能
语音识别
实时音视频
python
transformer
Few-shot Learning
Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种
机器学习
方法,旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。
代维7
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2024-08-24 03:04
大模型
深度学习
Scikit-learn:用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。
引言Scikit-learn是一个基于Python的
机器学习
库,旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l
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2024-08-24 02:28
#
数据科学
数据挖掘
scikit-learn
数据分析
机器学习
:knn算法实现图像识别
1、概述使用K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片,将其分割成单独的数字图像,并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列,每个数字占据20*20个像素点,可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20,将其全部变成一列1*400格式,转换成数值特征4、最后使用
夜清寒风
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2024-08-24 00:52
机器学习
算法
人工智能
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在旅游业的革新之旅
机器学习
在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展,尤其是人工智能(AI)技术的广泛应用,各个行业都迎来了前所未有的变革。其中,旅游业作为全球经济的重要支柱之一,更是受益匪浅。
jun778895
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2024-08-24 00:48
机器学习
人工智能
Matplotlib 简介:Python 数据可视化的强大工具
在数据科学、数据分析和
机器学习
的工作流程中,数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势,还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50
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2024-08-23 22:34
python
信息可视化
matplotlib
python
深度学习,创新点,模型改进
机器学习
,目标检测,目标识别,语义分割,GAN,CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python,pytorch欢迎大家咨询~
揽星河@
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2024-08-23 21:00
计算机视觉
机器学习
深度学习
python
人工智能
python库——sklearn的关键组件和参数设置
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的
机器学习
库
零 度°
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2024-08-23 21:26
python
python
sklearn
决策树与随机森林:比较与应用场景分析
决策树与随机森林:比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是
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中广泛使用的两种算法,因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型,易于理解和解释。
范范0825
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2024-08-23 20:22
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四十一、【人工智能】【
机器学习
】- Bayesian Logistic Regression算法模型
系列文章目录第一章【
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】初识
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第二章【
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】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【
机器学习
】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【
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】【监督学习
暴躁的大熊
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2024-08-23 19:46
人工智能
人工智能
机器学习
算法
详细分析 el-progress的基本知识以及用法(附Demo)
目录前言1.基本知识2.Demo3.实战前言由于
实战项目
中有所引用,对此记录基本的知识点,并且以Demo的形式呈现1.基本知识el-progress是ElementPlusUI库中的一个进度条组件,用于显示任务的完成情况可以帮助用户了解某个操作或任务的进展情况以下是关于
码农研究僧
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2024-08-23 17:35
前端/小程序
ElementUI
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el-progress
python实现梯度下降优化算法
在
机器学习
中,它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例,展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world
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2024-08-23 15:49
python
算法
机器学习
7.3分非肿瘤生信,热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证,值得收藏!
2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,
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算法等。
生信小课堂
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2024-08-23 14:08
计算机学习
计算机语言是学不完的,而未来就业找工作要从事技术岗位,需要不仅仅是计算机语言的,还得学习数据结构和算法、操作系统、计算机网络、数据库、还得做
实战项目
等等。java不敢用ChatGPT水论文了!
程序员牛马家
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2024-08-23 11:24
java
计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计
开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、
机器学习
、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP
计算机毕业设计大全
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2024-08-23 11:05
方差:理解数据的离散程度
理解方差有助于我们更好地分析数据,并在金融、科学研究、
机器学习
迷路爸爸180
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2024-08-23 10:52
概率论
机器学习
人工智能
【Python
机器学习
】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线
构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示:1、解析:从自然语言文本中提取特征、结构化数值数;2、分析:通过对文本的情感、语法合法度及语义打分,生成和组合特征;3、生成:使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复;4、执行:根据对话历
zhangbin_237
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2024-08-23 10:51
Python机器学习
自然语言处理
机器人
人工智能
python
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【
机器学习
理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法
在所有的
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分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
大数据AI
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2024-08-23 10:20
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机器学习
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·day4梯度下降
参考原文地址:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降?二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降?批量梯度下降(batchgradientdescent)算法的公式为:其中a是学习率(le
#include<菜鸡>
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2024-08-23 10:20
机器学习
机器学习
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基于Java开发的Java毕业设计
实战项目
2.项目二:城市公交查询系统城市公交查询系统介绍我国许多城市都有一些颇具设计感的公交站台,但我们却很难在这里找到我们出行需要的信息。因此,居民想要找到“静态线路信息”或者“动态实时信息”都感到十分困难。数据库:MySQL使用的技术:Servlet+JDBC+JSP开发工具:MyEclipse3.项目三:Java记账管理系统Java记账管理系统介绍Java记账管理系统主要用于财务人员可以从账务中判断
F1814397
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2024-08-23 05:24
程序员
java
课程设计
开发语言
如何构建基于Java SpringBoot的智慧物业服务系统【实战教程】
专业做Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等
实战项目
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实战项目
:有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流!
计算机毕业编程指导师
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2024-08-23 05:22
Java
Python
微信小程序
大数据实战项目集
java
spring
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计算机毕业设计
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基础篇(八)——逻辑回归
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基础篇(八)——逻辑回归一、简介分类问题是
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中常见的一种问题,而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如,我们可以将数据分成A类和B类。
柚子味的羊
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2024-08-23 04:46
数据分析
机器学习
机器学习
算法
逻辑回归
WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案
从事
机器学习
以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵
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2024-08-23 03:08
Python基础课程
pip
ssl
python
机器学习
中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点,将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤:随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果,更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3,直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点
weixin_63207763
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2024-08-23 01:25
机器学习
算法
均值算法
我的创作纪念日
机缘提示:可以和大家分享最初成为创作者的初心例如:
实战项目
中的经验分享日常学习过程中的记录通过文章进行技术交流…收获提示:在创作的过程中都有哪些收获例如:获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈,如赞、
阿Q说代码
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2024-08-22 21:32
java
机器学习
与数学
想要更多了解深度学习、
机器学习
、人工智能等领域,以及涉及的相关数学知识和编程基础,强烈推荐大家一个微信公众号:
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与数学,真的是干货满满,非常专业。每篇文章读完后,收获很大,值得关注!
星河涛声天净沙
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2024-08-22 19:39
Guidance AI: 智能决策的新里程
guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目,旨在利用人工智能和
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周琰策Scott
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2024-08-22 19:22
【Python】探索 SHAP 特征贡献度:解释
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模型的利器
SHAP,全称为SHapleyAdditiveexPlanations,是一种解释
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模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值,通过计算每个特征对预测结果的贡献度,帮
音乐学家方大刚
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2024-08-22 15:57
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python
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--序列到序列模型总结
序列到序列(Seq2Seq)模型的发展历程中,随着技术的进步和研究的深入,出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化,融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构:1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器:最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN(RecurrentNeuralNetwork)作为编码器和解码器。工作原理:编码器将输入序列编
Ambition_LAO
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2024-08-22 14:53
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AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景?
模型是一种相对抽象的概念,在
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领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件,当有新的数据后会有相应的结果输出,这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。
哒哒将军令
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2024-08-22 14:03
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第十二章——计算学习理论】
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第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设(PAC)12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的
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问题中的困难和若干类型的
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算法的能力这个理论要回答的问题是
方寸星河yu
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2024-08-22 14:21
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多模态大模型:技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示
知识革命(1980s-1990s):涌现出
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AI大模型应用之禅
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2024-08-22 12:40
计算科学
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大型语言模型
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每天一个数据分析题(四百九十三)- 主成分分析与因子分析
变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
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跟着紫枫学姐学CDA
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每天一个数据分析题(四百九十一)- 主成分分析与因子分析
C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
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2024-08-22 11:33
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】探索数据矿藏:Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
前言:探索数据矿藏1.数据获取与预处理:AI大模型的燃料1.1数据获取:多样性与规模并重1.2数据清洗与处理:提升数据质量1.3特征工程:挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程:AI与特征工程的结合2.模型训练与优化:构建智能的大脑2.1模型选择:大模型的基础构建2.2模型训练:从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化:精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化:揭示黑盒的内部3实际应用案例:AI大
C_GUIQU
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2024-08-22 10:55
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【人工智能】Python融合
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、深度学习和微服务的创新之路
1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2
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、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.
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的演变与创新2.1
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的历史回顾2.2传统
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C_GUIQU
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2024-08-22 09:53
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《Python
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项目实战》书籍介绍
文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python
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项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中,掌握关键的
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概念!使用
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,我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。
袁袁袁袁满
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2024-08-22 09:23
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中的没有免费午餐定理
嘿,各位
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中那个神秘而又重要的概念——没有免费午餐定理。
qq_36566678
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2024-08-22 09:48
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大话LLM之向量数据库
向量数据库是一种专门设计的存储系统,旨在高效处理和查询高维向量数据,通常用于人工智能和
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应用中,以实现快速准确的数据检索。好的,今天我们就来聊聊人工智能和向量数据库的事儿。
强哥之神
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向量数据库
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word2vec
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