机器学习工程实践第26页

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

AR人脸106240点位检测解决方案

美摄科技针对企业需求推出了AR人脸106/240点位检测解决方案，为企业提供高效、精准的人脸识别服务，采用先进的人脸识别算法和机器学习技术，通过高精度、高速度的检测设备，对人脸进行快速、准确地定位和识别

美摄科技·2024-02-06 21:50

L1与L2损失函数和正则化的区别

本文翻译自文章：DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization，如有翻译不当之处，欢迎拍砖，谢谢~ 在机器学习实践中，你也许需要在神秘的

山阴少年·2024-02-06 20:34

4种不同类别的机器学习概述

导读：机器学习涉及方方面面的内容，包含许多不同类型的算法，其学习方式也不相同。我们将简要介绍这些学习方式及其对应的情景。

大数据v·2024-02-06 19:44

机器学习-集成学习（模型融合）方法概述

概述模型融合方法广泛应用于机器学习中，其原因在于，将多个学习器进行融合预测，能够取得比单个学习器更好的效果，实现“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”，其原因在于通过模型融合，能够降低预测的偏差和方差。

毛飞龙·2024-02-06 19:13

机器学习概述及流程

概述一、目标1、掌握机器学习基础环境安装2、掌握常用的科学计算库对数据进行展示、分析二、人工智能三要素1、数据2、算法2、算力：CPU适合I/O密集型程序，GPU适合计算密集型和易于并行的程序。

机智的冷露·2024-02-06 19:36

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点：在数据较少的情

shenny_·2024-02-06 17:04

机器学习算法之决策树

原理：基于数据特征进行特征空间的划分，构造树形结构，其中包含两种结点类型，内部结点和叶子结点，内部结点是数据的特征，叶子结点为数据所属的类别。树形结构的实质是if-then规则的集合，不过这个规则集合是互斥且完备的。步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

浅白Coder·2024-02-06 17:24

机器学习算法之EM算法

一、EM算法EM算法最初是为了解决缺失数据情况下参数估计问题；根据已经给出的观察数据，估计出模型参数的值，然后根据得到的模型参数去估计缺失的数据，再由模型的观察数据和估计的确实数据去预测模型参数值，反复迭代，直至最后收敛。1.1预备知识：1.1.1.极大似然估计：根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率，得到的参数即为所求。（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不

浅白Coder·2024-02-06 17:54

揭秘阿里云Flink智能诊断利器——Fllink Job Advisor

丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时机器学习等多样化的应用场景。

阿里云大数据AI技术·2024-02-06 16:49

机器学习之决策树（二）

今天我们探讨一下有关决策树的剪枝，以及由剪枝引出的一系列问题为什么要剪枝回顾上一节，我们知道决策树的生成是要达到局部最优，那么我们如何理解这个局部最优呢？我想就是将训练集完全分开，然而将训练集完全分开，就会使模型复杂度迅速上升，从而出现过拟合的现象。于是我们就要用到剪枝，剪掉对于分类并不重要的模型特征，从而达到全局最优用于ID3与C4.5的剪枝算法为什么说是用于ID3与C4.5的剪枝算法呢？因为与

Vophan·2024-02-06 16:15

AI生图软件对室内设计而言有什么用？

AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势，AI生图软件可以通过机器学习和深度学习算法进行学习，帮助设计师快速、高效地完成设计任务，提高设计的质量和效果。

jianewang·2024-02-06 15:46

零基础如何自学编程？自学编程资料哪里找？

例如，Python适合初学者，而Web开发、数据科学和机器学习都是受欢迎的领域。选择合适的编程语言：对于初学者来说，建议选择易学且应用广泛的编程语言，如Python或JavaScript。

g6677789·2024-02-06 15:44

【茗创科技】婴儿脑电机器学习实用指南

导读脑电图(EEG)已被发展认知神经科学界广泛采用，但机器学习(ML)在该领域的应用滞后于成人EEG研究。

茗创科技·2024-02-06 15:26

计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-02-06 15:00

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

AI时代，我们不仅要学习Python，同时机器学习，深度学习利器也要逐步掌握，再次开始Pytorch学习教程记录。

心安成长·2024-02-06 14:04

Redis面试题41

以下是人工智能在医疗行业的一些影响：疾病诊断与预测：人工智能可以利用机器学习和图像识别技术，辅助医生进行疾病的诊断和预测。

CrazyMax_zh·2024-02-06 13:16

TensorFlow数据类型全解析：深入探索tf.dtypes.DType的强大功能及其在深度学习中的关键作用

引言TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习库，它为深度学习和数值计算提供了强大的工具和接口。

程序员Chino的日记·2024-02-06 13:05

基于LLM的数据漂移和异常检测

和许多人一样，我们非常感兴趣地关注这些发展，并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中，我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。

新缸中之脑·2024-02-06 13:53

开源大预言模型中的GGUF和GGML格式分别是什么意思

GGML（GPT-GeneratedModelLanguage）:由GeorgiGerganov开发，GGML是一个为机器学习设计的张量库，便于在各种硬件上实现大型模型和高性能，包括AppleSilicon

soragui·2024-02-06 12:14

基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录大数据机器学习——基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程等资料获取一、选题背景二

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:32

基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:31

基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统（完整系统+开发文档+部署教程等资料）

基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术，对景区数据进行爬取和收集

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:01

大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:30

人工智能：数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。人工智能可以

独木人生·2024-02-06 12:24

DQN的理论研究回顾

的理论研究回顾1.DQN简介强化学习（RL）（Reinforcementlearning:Anintroduction,2nd,ReinforcementLearningandOptimalControl）一直是机器学习的一个重要领域

Jay Morein·2024-02-06 12:50

大数据毕业设计：python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习（源码）✅

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路✌毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库

源码之家·2024-02-06 11:55

LightGBM特征重要性和可视化

在机器学习方面，模型性能在很大程度上取决于特征选择和对每个特征重要性的理解。LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。

python收藏家·2024-02-06 11:19

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，ROC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢

python收藏家·2024-02-06 11:49

基于机器学习的学生成绩预测

本文中，将带你通过使用Python的机器学习来完成学生成绩预测的任务。

python收藏家·2024-02-06 11:49

机器学习 | 基于网格搜索的SVM超参数调节

机器学习模型被定义为一个数学模型，其中包含许多需要从数据中学习的参数。然而，有一些参数，称为超参数，这些参数不能直接学习。它们通常是由人类在实际训练开始前根据直觉或经验和试验选择的。

python收藏家·2024-02-06 11:12

sklearn之模型评估指标总结归纳

文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，

lzw2016·2024-02-06 10:57

数据采集接口分类：数据采集、数据的采集有哪些?

比如我们要让机器学习认知汽车，我们直接给机器一

电商数据girl·2024-02-06 10:23

Python中的pyarrow入门

它提供了跨平台、高性能的数据传输和存储解决方案，在数据处理、机器学习和大数据分析等领域有广泛应

牛肉胡辣汤·2024-02-06 10:42

使用CHATGPT进行论文写作的缺点和风险

进入ChatGPT，这是一种复杂的机器学习语言模型，有望减轻负担。提供您的主题和要点，这个AI聊天机器人将在眨眼间生成一篇结构化、连贯的文章。确实是一个诱人的前景。但是，ChatGP

do1twe11·2024-02-06 10:59

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它可以通过在

天天酷科研·2024-02-06 09:55

亚马逊认证考试系列 - 知识点 - 安全组介绍

AWS的服务包括计算、存储、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网、安全和企业应用等领域。AWS的灵活性、可扩展性和安全性使其成为许多组织选择的首选云计算解决方案。

customservice·2024-02-06 09:20

第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

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★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖

茗创科技·2024-02-06 09:03

大型语言模型（LLM）的优势、劣势和风险

不幸的是，我们使用“类似人类”的词来描述工程师用来创建它们的技术——例如，“机器学习”和“训练”。这是误导性的

MinIO官方账号·2024-02-06 08:03

数电课设数字钟设计（基于quartus）

数字钟的综合性较强，将数字钟作为数电实验大作业的选题不仅可以加深对数电相关理论知识如计数器、组合逻辑电路及时序逻辑电路的理解，还可以有效锻炼工程实践能力。

photon_123·2024-02-06 08:14

京东数据分析岗面试题目整理

1，怎么做恶意刷单检验分类问题用机器学习方法建模解决，特征有：1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号3）环境特征

Data地平线·2024-02-06 08:16

机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？终于有人讲明白了

导读：“机器学习”一词往往被与“人工智能”“深度学习”混用，也常与“大数据”一词一同出现。下面首先简要介绍它们的关系，然后讲述机器学习的基本概念和模式。

大数据v·2024-02-06 08:10

机器学习、深度学习所需掌握的数学知识全都在这里了！

人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳至远。—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗入行人工智能，所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：线性代数：如何将研究对象形式化？微积分：如何深

算法channel·2024-02-06 08:09

研究生研一学习机器学习ML、深度学习DL的规划

研究生学习机器学习ML、深度学习DL的规划保上研之后也没有很好规划自己的学习路线，看到b站上的一位清华博士讲述他本科也是机械，跨考计算机后的学习路线，所以记录下来，从现在开始按照规划来一点一点地做好。

Baily24·2024-02-06 08:36

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

挑战杯 python+opencv+机器学习车牌识别

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

laafeer·2024-02-06 08:02

普通编程，机器学习与深度学习

普通编程：基于人手动设置规则，由输入产生输出经典机器学习：人手工指定需要的特征，通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习，也就是更新相应的参数，从而使数学表达式能够更好的根据给定的特征得到准确的输出结果

ALGORITHM LOL·2024-02-06 08:02

机器学习系列6-逻辑回归

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a

喜乐00·2024-02-06 07:22

推荐频道

机器学习工程实践