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机器学习快速入门
深度学习如何入门?
深度学习是
机器学习
的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。
nanshaws
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2024-03-13 07:29
yolov5
深度学习
机器学习
、深度学习、神经网络之间的关系
机器学习
(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。
你好,工程师
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2024-03-12 08:54
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【AI】如何创建自己的自定义ChatGPT
如何创建自己的自定义ChatGPT目录如何创建自己的自定义ChatGPT大型语言模型(LLM)GPT模型ChatGPTOpenAIAPILlamaIndexLangChain参考推荐超级课程:Docker
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到精通
小涵
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2024-03-12 01:14
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ChatGPT
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chatgpt
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随机森林原理&sklearn实现
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于
机器学习
的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。
一稻道人
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2024-03-11 06:03
机器学习算法&预测模型
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随机森林
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算法
你说什么是
机器学习
呢
机器学习
这个词是让人疑惑的,首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译,在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法,说明了这门技术是让机器“学习”的技术。
guguguyuan
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2024-03-10 13:42
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【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些
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已经是全速前进了
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2024-03-10 12:10
概率论
精读《深度学习 - 函数式之美》
2概述与精读深度学习是
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中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
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2024-03-09 15:44
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深度学习
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机器学习
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机器学习
:
机器学习
是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率
rl染离
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2024-03-09 15:44
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深度学习应该如何入门?
2.学习
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吴恩达的
机器学习
课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
wypdao
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2024-03-09 11:38
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【DevOps基础篇】一文让你完全理解掌握Docker
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到精通Docker概念什么是Docker?Docker是一组使用操作系统级虚拟化以称为容器的包形式交付软件的产品。容器之间相互隔离,并捆绑自己的软件、库和配置文件。
小涵
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2024-03-09 09:35
DevOps企业级项目实战
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【学习心得】Python好库推荐——websocket-client
【学习心得】websocket协议简介并与http协议对比http://t.csdnimg.cn/C3hEQ一、安装和
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pipinstallwebsocket-client两个基本的使用
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【学习心得】
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网络协议
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Rust的Linfa和Polars库进行
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使用Rust的Linfa库和Polars库来实现
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中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建
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2024-03-08 21:48
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零基础如何自学Python编程?
看视频学习可以迅速掌握编程的基础语法,边看视频边敲代码可以
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熟练语法。看书学习并不是要整本书都看,可以把书放到手边当遇到不懂的地
我想去吃ya
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2024-03-07 22:19
python
人工智能
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什么是
机器学习
什么是
机器学习
机器学习
是让计算机像人类一样学习和行动的科学,旨在通过数据,观察和与世界的互动为计算机提供知识,让计算机能够不断的获得新知识,并允许其推广到新设置,从而得到改善以及提升,最终趋于人类——
机器学习
的理想目标或最终目标
luohaha66
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2024-03-07 22:18
机器学习
机器学习
人工智能
第五届核磁
机器学习
班(训练营:2023.6.5~6.17)
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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行
茗创科技
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2024-03-07 13:22
机器学习
-02-
机器学习
专家系统
总结本系列是
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课程的第02篇,主要介绍
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中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程:定义问题(ProblemDefinition)->数据收集(DataCollection
IT从业者张某某
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2024-03-07 12:04
2024年机器学习
机器学习
人工智能
sprintboot集成flink
快速入门
demo
一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(DataProcessing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。二、环境搭建安装flinkhttps://nightlies.apache.org
AskHarries
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2024-03-07 04:55
flink
大数据
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与
机器学习
仰望大佬007
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2024-03-06 21:48
图像处理
opencv
计算机视觉
c#
《模式识别与
机器学习
》第一章
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
CS_Zero
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2024-03-06 09:03
机器学习
人工智能
线性回归(1)
MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记,也融入了自己对
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理解,个人推荐李宏毅老师的
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系列课程,尤其对于初学者强烈推荐
zidea
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2024-03-06 05:24
浅析
机器学习
:原理、应用及未来展望
摘要:本文将介绍
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的概念、原理、应用领域及未来发展趋势。通过本文,读者可以对
机器学习
有一个全面、系统的了解。一、引言随着科技的飞速发展,人工智能逐渐成为时代的焦点。
祺稷
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2024-03-05 15:39
AI
机器学习
[转载] Python
快速入门
实战教程
参考链接:Python|如何以及在哪里应用特征缩放/归一化课程介绍2017年末,Python在国务院《新一代人工智能发展规划的通知》中被列入教学大纲,一时风头无两。Python因其在人工智能领域的先天优势,深受欢迎,不难预见,它在未来将大有可为。两年前,因项目需要,作者首次接触Python,从此便一发不可收,基于Python完成了多个项目的开发。一路走来,深感书本与实践脱离之痛,市面上种类繁多的编
ey_snail
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2024-03-04 15:38
LSTM进行字符级文本生成(pytorch实现)
文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了
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中深度学习的内容使用
山川而川-R
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2024-03-04 13:35
lstm
pytorch
人工智能
Rstudio-深度学习执行代码
R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言,广泛用于数据科学、统计学和
机器学习
领域。RStudio提供了许多功能强大的工具,包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。
俊俏的萌妹纸
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2024-03-04 13:35
深度学习
计算机视觉
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【ESP32 IDF
快速入门
】点亮第一个LED灯与流水灯
文章目录前言一、有哪些工作模式?1.1GPIO的详细介绍1.2GPIO的内部框图输入模式输出部分二、GPIO操作函数2.1GPIO汇总2.2GPIO操作函数gpio_config配置引脚reset引脚函数设置引脚电平选中对应引脚设置引脚的方向2.3点亮第一个灯三、流水灯总结前言ESP32是一款功能强大的微控制器,广泛应用于物联网(IoT)和嵌入式系统开发中。ESP32的开发环境包括ESP-IDF(
人才程序员
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快速入门IDF
ESP32-S3
单片机
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物联网
iot
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ESP32
白夜极光新手怎么玩(新手攻略)新手
快速入门
指南
新手
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指南──玩转《白夜极光》手游你是否在尝试开始玩《白夜极光》手游时感到迷茫?本篇游戏攻略明朗解读各种详尽技巧,将帮助新手玩家快速上手,并深度体验这款趣味盎然的二次元策略冒险游戏。
会飞的鱼儿
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Numpy
快速入门
(1)
它是科学计算和数据分析的基础库之一,被广泛应用于各种领域,包括数值计算、数据处理、
机器学习
、图像处理等。二、基础知识 NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表(通常是数字
胡乱儿起个名
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2024-03-04 00:47
python基础
numpy
让数据用起来:数据中台建设的评估与选择(第4章)
加强业务与数据融合,利用大数据、
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、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段:运营优化。开始建设数据中台,快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从
小阳阳兄
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2024-03-03 02:20
读书笔记
产品经理
数据分析
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神经网络算法浅谈
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型,由大量的人工神经元相互连接形成复杂网络结构,用于解决各种
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和人工智能问题。
dami_king
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神经网络
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白话大模型③ | 我们为何需要
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运营平台?
本文为第三篇:我们为何需要
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运营平台?
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数据库
软件开发者必读!2024年30大趋势提前曝光!
人工智能、
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、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。
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2024-03-02 05:49
余弦相似度算法和IntelliScraper
场景当时,我说要开发一个HSipder,开发完毕的时候,我发现不太智能,通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok,但是后面我在接触
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的时候听闻了余弦相似度算法,当时用他爬了一些网页,结果是很
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2024-03-01 16:10
python人工智能
【Java万花筒】从入门到精通:Java实时数据可视化库详解
本文将为您介绍目前市面上流行的八个Java实时数据可视化库,旨在帮助您
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和提高数据可视化能力。【Java万花筒】数据之翼:Java库助您飞跃科学计算高峰【Java万花筒】Java图形库
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Java万花筒
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Django学习笔记----数据库操作实例
上上篇>Django学习笔记----环境搭建基于Windows上一篇>Django学习笔记----
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修改settings.py配置在环境搭建篇,我们已经安装了mysql-client包安装好后,在
weixin_34315485
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2024-03-01 07:45
数据库
python
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面向面试的
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知识点(2)——数理统计
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
小井正在努力中
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2024-03-01 01:39
机器学习
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挑战杯 基于
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与大数据的糖尿病预测
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5
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模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
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千卡利用率超98%,详解JuiceFS在权威AI测试中的实现策略
该基准测试通过模拟
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I/O负载的方法,在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测,用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。
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如何创建自己的Spring Boot Starter并为其编写单元测试
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创建一个新的Maven项目。第三方封装的命名格式是xxx-spring-boot-starter,例如:didispace-spring-boot-start
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【主流开发语言和开发环境介绍】
2.开发语言Python用途:通用编程、科学计算、数据分析、
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、Web开发等。流行库:NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。
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AI相关掌握Python语言,了解基本的
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人工智能与开源
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链接:华为机考原题TensorFlow是一个开源的
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框架,由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种
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AI写作
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——如何高效快速配置Anaconda
1.安装anaconda官网下载,并安装Anaconda下载2.更新anaconda源通常选用清华源Anaconda更新源3.更改jupyternotebook的启动目录选择自己设定的目录更改jupyter-notebook的启动时的默认目录4.如果需要多个python环境,则需要在jupyternotebook上创建虚拟python环境JupyterNotebook的使用和配置多个python配
星辰漫步之LLM
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python
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Anaconda
互联网加竞赛
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股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
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股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖
Mr.D学长
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【
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基础】正则化
专栏:
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欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒:针对
机器学习
,特别开始专栏:
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python实战欢迎订阅!
为梦而生~
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2024-02-25 02:40
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机器学习
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这是一本助你
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的写作书
《列子.汤问》中写了这样一个故事:纪昌拜师于飞卫,飞卫让纪昌回家练习,任何东西到眼前,眼睛都能做到不眨,纪昌回家练了两年。再找飞卫,飞卫又让纪昌回家练习看东西,把小的东西看大,把微小的东西看得明显。三年之后,纪昌练成了,再找飞卫,飞卫告诉纪昌“汝得之矣!”。纪昌单靠练习不眨眼睛和看东西,就把射箭的技术练成了。很多事情看起来很难、高不可攀,但把难的事情分步骤,就会变得简单,就像纪昌学箭。大道至简,写
弥小木
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2024-02-24 20:27
【大厂AI课学习笔记】【2.2
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开发任务实例】(9)模型优化
模型训练后,就要进行模型优化了。一般来讲,很简单,优化就是不换模型换参数,或者直接换模型。换了之后来对比,最后选个最好的。比如在本案例中,选择LinearRegression后,MSE从22下降到12,因此选择新的模型。取前20个验证集数据,将标注数据与实际房价对比关系如上图。可以看到,效果还是很好的。LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进
giszz
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2024-02-24 17:58
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【深入了解PyTorch】模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用
优化技术与库的应用模型剪枝(ModelPruning)模型量化(ModelQuantization)混合精度训练(MixedPrecisionTraining)总结模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用在
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和深度学习领域
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人工智能与机器学习教程
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阿里云蒸汽量预测新人赛赛题解析
教材选用《阿里云天池大赛赛题解析——
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2024-02-24 00:34
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