机器学习实战项目第25页

图像处理入门：OpenCV的基础用法解析

OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言

kadog·2024-02-08 07:14

分类模型的机器学习算法

决策树为输入选择正确标签的流程图。叶子节点为标签，其他的节点为决策节点。决策树桩只有一个节点的决策树，基于一个特征为输入分类。要建立树桩首先应该决定哪些特征应该使用。最简单的办法是为每一个特征都建立决策树桩然后在训练集上测试选择得分最高的特征。熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计

青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

【从Python基础到深度学习】1. 安装Python PyCharm

前言：为了帮助大家快速入门机器学习-深度学习，从今天起我将用100天的时间将大学本科期间的所学所想分享给大家，和大家共同进步。

风筝超冷·2024-02-08 06:41

机器学习--K近邻算法，以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧

文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3

景天科技苑·2024-02-08 06:41

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。

飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习算法——概率类模型评估指标3（可靠性曲线Reliability Curve）

可靠性曲线（ReliabilityCurve），又叫做概率校准曲线或可靠性图。这是一条以预测概率为横坐标，真实标签为纵坐标的曲线。我们希望预测概率与真实值越接近越好，最好两者相等。因此一个模型/算法的概率校准曲线越靠近对角线越好。校准曲线是我们模型评估指标之一。和布里尔分数相似，概率校准曲线是对于标签的某一类来说的。因此一类标签就会有一条曲线，或者我们可以使用一个多类标签下的平均来表示一整个模型的

Vicky_xiduoduo·2024-02-08 06:34

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。

飞影铠甲·2024-02-08 06:31

Science最新研究成果：速度和准确性均超越人类化学家，且具独创性，AI自主化学合成机器人加速化学发现

针对复杂光催化反应条件高效优化的需求，荷兰阿姆斯特丹大学(UvA)范特霍夫（Van'tHoff）分子科学研究所的TimothyNoël教授团队，开发了一种集成人工智能驱动机器学习单元的自主化学合成机器人

xwz小王子·2024-02-08 06:59

2019-05-14《西瓜书》难啃

周志华老师的《西瓜书：机器学习》这周看完1~10章锻炼：太极云手、100手/组，3组虎刨功（简）、100个/组，2组

杨熊猫Yang·2024-02-08 05:59

17A.I未来

很多人把机器学习和深度学习弄混淆，

黄文龙001·2024-02-08 04:36

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。

一木Campus·2024-02-08 04:12

图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解

图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。

Dashesand·2024-02-08 03:22

sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法

接下来，笔者就开始向大家介绍一种无监督的(unsupervised)经典机器学习算法——聚类。

weixin_39997695·2024-02-08 03:47

【机器学习】机器学习流程之收集数据

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

甜美的江·2024-02-08 02:31

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估，直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练

jcfszxc·2024-02-08 02:49

U盘显示空间小于实际U盘空间的解决方案

爱编程的喵喵·2024-02-08 02:11

Python 机器学习线性回归算法

线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习交叉验证、网格搜索

Python的机器学习项目中，交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（GridSearch）是两种重要的技术，通常用于模型选择和超参数优化。

weixin_42098295·2024-02-08 01:11

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

机器学习-世界人口预测-计算机毕设付完整论文

项目讲解：基于机器学习逻辑生长的人口预测完整论文+代码+数据-计算机毕设_哔哩哔哩_bilibili实验效果展示：

程序员奇奇·2024-02-08 00:06

机器学习与深度学习

什么是机器学习机器学习是一门跨学科的学科，它致力于研究和开发让计算机能够模拟人类学习行为的技术和方法。

Hacoj·2024-02-08 00:29

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环，它不仅可以提高模型的性能，还能显著减少模型训练所需的时间和资源。

theskylife·2024-02-07 23:56

【线性代数】理解正定矩阵和半正定矩阵

2定义在机器学习和谱图理论的学习中，总会用到正定矩阵半正定矩阵概念，了解它们的概念是十分必要的。

一穷二白到年薪百万·2024-02-07 23:55

MIT | 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法笔记系列 Lecture 5 Positive Definite and Semidefinite Matrices

本系列为MITGilbertStrang教授的"数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法"的学习笔记。

R.X. NLOS·2024-02-07 23:54

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割

数据不吹牛·2024-02-07 23:36

深度学习如何入门？

编程基础：Python是深度学习最常用的编程语言，因为它简单易学，而且有许多强大的科学计算和机器学习库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Tensor

super_journey·2024-02-07 23:59

Android智能识别 - 银行卡区域裁剪

1.基本概念计算机视觉、智能识别、机器学习2.智能识别需要的基础1>：c/c++语法编程基础；2>：opencv常用基础；3>：图像的算法基础；3.银行卡识别步骤第一步：从相册或者拍照一张银行卡图片，然后截取到银行卡区域

世道无情·2024-02-07 22:58

论文智能降重软件神码ai

这些软件利用先进的自然语言处理和机器学习技术，帮助我们快速识别和修改

Leospanb87·2024-02-07 22:01

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

它是机器学习领域最受欢迎的模型之一。SVM特别适用于中小型

亦世凡华、·2024-02-07 21:19

大规模机器学习简介

1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据，每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点，每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布（i.i.d）。我们的目标是找到一个函数fw，它能够最好地拟合数据，形式如下：这里是一个参数化的函数族，参数属于空间，而是误差项。要找到最佳拟合，我们需要解决以下形式的优化问题：这里的表示欧几里得范数，也就是常说的L2范数，

思诺学长·2024-02-07 21:47

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。假设有数据集其中是输入特征，是对应的输出。线性回归的模型假设是：其中，是输入特征，是模型的参数。损失函数（成本函数）表示预测值与实际值之间的差异。对于线性回归，损失函数通常采用均方误差（MeanSquaredError,MSE）：其

dracularking·2024-02-07 21:17

ChatGPT学习第一周

了解AI和机器学习的基本概念获取人工智能（AI）和机器学习（ML）的初步了解。理解这些技术是如何支撑ChatGPT的。✍️学习活动学习资料《ChatGPT在做什么…为什么它能做到？》

冷暖从容·2024-02-07 19:06

ChatGPT学习大纲

人工智能与机器学习基础学习AI和机器学习的基本概念，为理解

冷暖从容·2024-02-07 19:34

自然语言处理中的embeddings

将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

一个好梦·2024-02-07 19:21

Google谷歌的OpenXLA开源项目

GoogleOpenXLA在去年10月的GoogleCloudNext2022活动中，OpenXLA项目正式浮出水面，谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源AI框架合作，致力于汇集不同机器学习框架

唐伯虎点·蚊香·2024-02-07 19:15

李宏毅pm2.5作业【转载】

李宏毅机器学习PM2.5作业使用pyCharm2022.2.1版本，python10.0python也不会，计算机也不会，啥都不会，只带了个脑子考了计算机研究生。研究生选了人工智能方向。

言糙·2024-02-07 19:45

十分钟学习极大自然似估计

EndlessLethe原创文章，转载请注明：转载自小楼吹彻玉笙寒原文链接地址:十分钟学习极大似然估计前言参数估计是机器学习里面的一个重要主题，而极大似然估计是最传统、使用最广泛的估计方法之一。

培根炒蛋·2024-02-07 18:33

机器学习（machine learning）大合集

2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基

AI信仰者·2024-02-07 17:54

什么是大模型

大模型的应用场景常见的大模型技术实例分析：深度学习语言模型GPT-3让你了解什么是大模型大模型（BigModel）是指在机器学习和人工智能领域中处理大规模数据和复杂模型的一种方法或技术。

码农阿豪·2024-02-07 17:10

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】[图片上传失败...

科研私家菜·2024-02-07 14:22

支持向量机分类模型

开始系统学习一下机器学习的一些知识，这个是svm（支持向量机）分类模型。1.R包和数据使用了数据iris，用10%作为测试集，90％作为训练集。if(!

小洁忘了怎么分身·2024-02-07 13:07

深入了解MySQL的流式查询机制

二、使用步骤1.流式查询与MySQLfetchsize的关系2.MySQL流式查询的坑3.总结mybatis查询解决方案引用前言提示：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

weixin_42904118·2024-02-07 13:17

数据库从事什么工作_我如何开始从事数据科学

数据科学中的机器学习(ML)到底是什么？

weixin_26713457·2024-02-07 13:46

fgcvbnm

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术

Mindtechnist·2024-02-07 12:34

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。

妄心xyx·2024-02-07 11:52

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1

挑大梁·2024-02-07 11:25

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上，利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力，将很多在Worker上的计算提升到PS（参数服务器）端；AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算

StreamNative·2024-02-07 11:24

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

朴素贝叶斯概述在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。当我们测试的时候，我们发现有另一个人的特征也为：30岁，男，普通舱。基于在训练集中的学习，我们的决策树必然会给这个人打上标签：去世。然而这个人

alstonlou·2024-02-07 11:07

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