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机器学习推荐系统
亦菲喊你来学
机器学习
(14) --贝叶斯算法
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的
机器学习
方法
方世恩
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2024-08-29 01:45
机器学习
算法
人工智能
python
scikit-learn
探索数据世界的钥匙:
机器学习
中的线性回归
而
机器学习
,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。
程序员-李旭亮
·
2024-08-28 21:19
机器学习
深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
深度学习:智能的催化剂深度学习,作为
机器学习
的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
程序员-李旭亮
·
2024-08-28 21:49
深度学习
基于用户的协同过滤以及ALS的混合召回算法
文章目录需求基于用户的协同过滤基本步骤相似度计算代码示例(使用余弦相似度)基于用户的协同过滤的缺点实际
推荐系统
中的替代方案ALSuserBaseCF+ALS混合推荐设计代码说明需求要将基于用户的协同过滤
山水阳泉曲
·
2024-08-28 20:37
算法
机器学习
人工智能
矩阵
python
推荐算法
线性代数
PyTorch库学习之torch.mean函数
它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和
机器学习
中常用的操作之一。
Midsummer-逐梦
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2024-08-28 17:44
#
torch
pytorch
学习
人工智能
AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
(3)
机器学习
原理:了解常见的
机器学习
算法,如线性回归、决策树、
AI大模型-王哥
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2024-08-28 15:33
人工智能
AI大模型
大模型
大模型学习
大模型教程
大模型入门
c++调用python和numpy混合编程
而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性,在数据科学、
机器学习
、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
AIVoyager
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2024-08-28 14:58
c++
python
c++
python
numpy
springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及
机器学习
(AI)技术的应用。
cesske
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2024-08-28 14:27
spring
boot
人工智能
后端
【ShuQiHere】SGD vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
【ShuQiHere】在
机器学习
中,优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数,使其更好地拟合训练数据,减少预测误差。在众多优化算法中,梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere
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2024-08-28 13:20
机器学习
python
人工智能
每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非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,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-28 13:19
数据分析题库
算法
数据分析
聚类
【
机器学习
基础】Anaconda与Pycharm使用
这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx
叫我东方小巴黎
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2024-08-28 12:16
机器学习基础
人工智能
Springboot+爬虫+推荐算法+前后端分离实现小说
推荐系统
基于以上问题,本次小说
推荐系统
,建设过程主要分为小说推荐网站前端系统,小说运维管理后台系统,小说数据实时采集爬虫三个部分。
计算机程序优异哥
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2024-08-28 11:25
【
机器学习
】初学者经典案例(随记)
边走、边悟迟早会好一、概念
机器学习
是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。
听忆.
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2024-08-28 11:09
机器学习
人工智能
数据挖掘
深度学习
语言模型
机器学习
概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
引言
机器学习
(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。
刷刷刷粉刷匠
·
2024-08-28 11:07
人工智能
机器学习
深度学习
《陈天奇:
机器学习
科研的十年》阅读笔记
0、作者介绍陈天奇是
机器学习
领域著名的青年华人学者之一,本科毕业于上海交通大学ACM班,博士毕业于华盛顿大学计算机系,研究方向为大规模
机器学习
。
Bunny_Ben
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2024-08-28 11:07
科研方法&心得
笔记
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|
机器学习
基础之案例学习
机器学习
(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,
机器学习
的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar
Monyan
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2024-08-28 11:06
人工智能
机器学习
学习
李宏毅深度学习
聚星文社——绘唐科技Ai推文软件
该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用
机器学习
算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
绘唐AIGCAI工具
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2024-08-28 09:57
科技
Spark on YARN
ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎,支持多种计算模式,如批处理、流处理、
机器学习
和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型,可以在单个集群上运行各种
静听山水
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2024-08-28 09:26
Spark
spark
大数据
分布式
【Python
机器学习
】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
zhangbin_237
·
2024-08-28 05:33
Python机器学习
机器学习
自然语言处理
人工智能
python
开发语言
【Python
机器学习
】NLP概述——深度处理
深度学习就是通过在传统的两层
机器学习
模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。
zhangbin_237
·
2024-08-28 05:03
Python机器学习
python
机器学习
自然语言处理
人工智能
机器人
【Python
机器学习
】NLP分词——词干还原的挑战
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
zhangbin_237
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2024-08-28 05:03
Python机器学习
自然语言处理
人工智能
机器学习
python
开发语言
应用数学与
机器学习
基础 - 线性代数篇
线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数,会涉及以下几个数学概念:标量(scalar):定义:一个标量就是一个单数的数,不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法:我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“;在定义自然数标量时,我们可能会说
绎岚科技
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2024-08-28 05:31
机器学习
深度学习
机器学习
线性代数
AAAI2021
推荐系统
论文清单
嘿,记得给“
机器学习
与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出,此次会议共收到9034篇论文提交,其中有效审稿为7911篇,最终录取篇数为1692篇,录取率为21.4%
机器学习与推荐算法
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2024-08-28 05:28
人工智能
推荐系统
深度学习
机器学习
数据分析
一文读懂深度适配网络(DAN)
这周五下午约见了
机器学习
和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice,思维敏捷,非常健谈!一不留神就谈了1个多小时,意犹未尽,学到了很多东西!
weixin_34088838
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2024-08-28 05:57
人工智能
R语言
机器学习
KNN 2个例子
代码的写法,参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了,包括代码,数据,以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子,代码和过程,全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章,KNN,K-NearestNei
waterHBO
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2024-08-28 05:57
r语言
机器学习
开发语言
什么是损失函数?
损失函数(LossFunction)是在
机器学习
和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度,以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。
翰霖努力成为专家
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2024-08-28 03:20
万能科普
数据挖掘
计算机视觉
机器学习
人工智能
自然语言处理
神经网络
深度学习
大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式
推荐系统
》技术架构实现》大数据平台层
陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大数据平台层是对话式
推荐系统
的重要基础
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-08-28 03:49
算法
人工智能
大数据
架构
大数据
ai
chatgpt
gpt
gpt-3
nlp
(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与
机器学习
实战(学习笔记)
文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与
机器学习
实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,
努力奋斗的durian
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2024-08-28 00:34
CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、
机器学习
、计算机视觉等领域。
charlee44
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2024-08-27 21:11
CMake
C++
学习
CMake
构建
C/C++
Eigen
随机森林(Random Forest)VS 提升树(Boosting Trees)
随机森林(RandomForest)和提升树(BoostingTrees)都是常见的
机器学习
算法,它们都基于决策树,但使用的策略和目标不同。
高大黑白涂鸦
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2024-08-27 21:40
随机森林
boosting
算法
机器学习
人工智能
分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码(源码、调试、LW、开题、PPT)
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、
机器学习
等,大家有这一块的问题可以一起交流!
计算机源码社
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2024-08-27 20:05
大数据
大数据
spark
毕业设计项目
计算机毕业设计源码
计算机毕设论文
hadoop
计算机课程设计
一点
机器学习
的体会
我关心的主要是
机器学习
有什么用,对未来哪些行业,领域,应用会产生变革级别的影响。为了了解这些,我感觉我首先要了解现在
机器学习
的主要方向,他们的主要应用,相关的主要工程工具。
zfq212
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2024-08-27 20:18
机器学习
——第十二章计算学习理论
目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论,目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D,假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的
adchloe
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2024-08-27 20:59
机器学习
学习
人工智能
游戏AI中的模仿学习
模仿学习(ImitationLearning)是一种
机器学习
技术,通过观察和模仿专家(通常是人类玩家)的行为,训练AI模型,使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统
SEU-WYL
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2024-08-27 19:57
深度学习dnn
人工智能
游戏
学习
【
机器学习
】梯度下降算法
梯度下降算法这篇博客更加详细,以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——
机器学习
-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法,通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。
de-feedback
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2024-08-27 18:50
机器学习
算法
人工智能
【
机器学习
】特征提取 特征降维
特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于
机器学习
的数字特征,比如字典的特征提取,文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度,有这个维度的就为1,没有就是0。
de-feedback
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2024-08-27 18:20
机器学习
人工智能
【
机器学习
】以KNN为例的交叉验证 网格搜索
KNNK-NearestNeighbors简称为KNN,根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别,k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多,就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离,距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式,二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y
de-feedback
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2024-08-27 18:20
机器学习
算法
人工智能
如何使用TensorFlow构建AI模型
TensorFlow已成为构建
机器学习
模型最受欢迎的框架之一。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家,了解如何使用TensorFlow构建AI模型对充分利用
机器学习
的潜力至关重要。
AI科研视界
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2024-08-27 14:21
人工智能
tensorflow
python
PYTORCH 官方文档,开发文档,Python编程 人工智能 深度
机器学习
PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。本文档中描述的功能按版本状态分类:稳定:这些功能将被长期维护,并且在文档中通常不应该有重大的性能限制或缺口。我们还希望保持向后兼容性(虽然突破性的变化可能会发生,通知将提前一个版本)。测试版:这些功能被标记为测试版,因为AP
zhangfeng1133
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2024-08-27 13:21
pytorch
人工智能
python
数据挖掘工具(RapidMiner)
RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和
机器学习
工具,它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。
deepdata_cn
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2024-08-27 13:20
数据挖掘
数据挖掘
人工智能
深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测?噂都假嘟?
2.数据驱动特性分析:通过
机器学习
算法分析大
好好学仿真
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2024-08-27 12:11
岩土
pfc
3dec
深度学习
人工智能
基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程
对
机器学习
和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-08-27 10:57
大模型
微调
华为昇腾
910B
多卡微调
实战教程
大模型企业应用落地系列》基于大模型的对话式
推荐系统
》技术架构设计全攻略
此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式
推荐系统
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-08-27 07:42
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人工智能
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ai
大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式
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概述
:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式
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陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-08-27 07:12
人工智能
算法
大数据
nlp
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自然语言处理
chatgpt
gpt-3
ai
深度学习学习经验——强化学习(rl)
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种
机器学习
方法,主要用于让智能体(agent)通过与环境的互动,逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动,以最大化其获得的累积回报。
Linductor
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2024-08-27 06:32
深度学习学习经验
深度学习
学习
人工智能
深度学习学习经验——什么是深度学习
深度学习是
机器学习
的一个子领域,它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据,如图像、语音和文本等。
Linductor
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2024-08-27 06:02
深度学习学习经验
深度学习
学习
人工智能
24.8.26学习心得
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在
机器学习
和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。
kkkkk021106
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2024-08-27 06:01
人工智能
OPenCV和OPenGL的区别
OPenCV主要用来处理图像和视频,还涉及到一些
机器学习
的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如:视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别(比如人脸识别)。OPenGL主要用于三维图形的渲染。
zxz520zmg
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2024-08-27 06:01
opencv
人工智能
计算机视觉
【
机器学习
】————在金融市场分析方面的应用
传统方法在面对海量数据和复杂模型时往往力不从心,随着技术的进步,
机器学习
在金融市场分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨
爱吃蔬菜不挑食
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2024-08-27 06:01
人工智能
Neo4J图数据库入门示例
这种模型非常适合表示和查询复杂的关系网络,如社交网络、
推荐系统
、欺诈检测等。MySQL是一种关系型数据库管理系统(
gallonyin
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2024-08-27 03:45
读书笔记
copilot
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