机器学习推荐系统第27页

JCIM | pointsite(点云)在蛋白结合位点预测方面的应用

利用机器学习架构，特别是基于次流

药研猿·2024-02-07 05:06

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述

课程：吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价，组成的数据集来画图。

jenye_·2024-02-07 05:21

企业该如何以及何时聘用数据科学家

现在，企业依靠数据运行，每天都有自动化流程、机器学习模型和成百上千的员工在使用数据。目前，随着人工智能的突飞猛进，数据领域呈现爆炸式增长。

c++服务器开发·2024-02-07 05:42

ui转py

pyqt系列文章目录提示：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

CN-JackZhang·2024-02-07 05:05

随机森林算法

Bagging框架Bagging框架，即BootstrapAggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。在数据分析中，聚类算法可以帮助我们发现数据的内在结构和规律，从而为进一步的数据分析和挖掘提供有价值的信息。聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测；在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

机器学习算法之逻辑回归算法（Logistic Regression）

逻辑回归算法是一种用于分类问题的经典机器学习算法。虽然它的名字中带有“回归”，但实际上逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。

迎风斯黄·2024-02-07 04:37

机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并且在实际应用中表现出色。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法：1）对于给定的待分类项r，通过学习到的模型计算后验概率分布。2）此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为α所属的类别。核心思想：是利用特征之间的条件独立性，来对给定的数据进行分

亦世凡华、·2024-02-07 03:45

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·2024-02-07 02:08

自学Python 1 介绍

Python是一款计算机语言，对大数据分析、人工智能等机器学习、深度学习都提供了大力的支持。它背后有最庞大的“代码库”，也称之它为“胶水语言”。

江南赴艽野·2024-02-07 01:58

一、Python的自述

1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、深度学习都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票，数据分析

多斯Niko·2024-02-07 01:54

TensorFlow版本的HelloWord

下面是TensorFlow官网提供的一个入门代码，对于一个机器学习的新手来说，好难呀，所以下面就只能一行一行的来理解了。

何小有·2024-02-06 23:07

K12教育之AI智能应用讨论

AI智能，机器学习这些高端科技近期已被炒得如火如荼，这些技术的应用领域也是很多。那么今天我们就AI机器人在家庭教育方面的现状，未来进行讨论。为什么讨论这个话题？

maki辛·2024-02-06 22:28

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

机器学习---半监督学习简单示例（标签传播算法）

1.使用半监督学习方法LabelSpreading在一个生成的二维数据集上进行标签传播importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.semi_supervisedimportlabel_propagationfromsklearn.datasetsimportmake_circles#generateringwithinnerboxn

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:43

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

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐系统】召回模型线下评价指标

目录HitRate（HR）PrecisionRecallNDCG常用的评价标准：第一类是线上评测，比如通过点击率、网站流量、A/Btest等判断。这类评价标准在这里就不细说了，因为它们并不能参与到线下训练模型和选择模型的过程当中。第二类是线下评测。评测标准很多，我挑几个常用的。我就拿给用户推荐阅读相关链接来举例好了。HitRate（HR）HitRate(HR)所以到底是哪个？???一说：https

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐系统】YoutubeDNN召回

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【推荐系统】协同过滤与基于内容推荐的区别

协同过滤着重于user与item的交互信息；基于内容着重于item本身携带的信息；from@张小磊1、协同过滤算法与基于内容推荐算法所使用的数据维度不同。【协同过滤】侧重使用用户对于商品的历史交互记录，即用户-商品二维矩阵；【基于内容推荐】侧重于对用户或者项目的属性信息建模，比如用户的性别、年龄，商品的颜色、大小等属性。对于同一用户而言：【协同过滤】需要根据该用户所在矩阵的某一行来进行表示，即利用

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

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

springboot/java/php/node/python微信小程序的电影推荐系统【计算机毕设】

电影作为一种流行的文化娱乐方式，其推荐系统对于提升用户体验、增强平台黏性

python-毕设程序设计·2024-02-06 13:53

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

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