机器学习数学课

让我纠结的辅导班

早上的英语课，晚上的数学课。现在对校外辅导机构做了限制，可这些机构要生存，我们这些家长又着急，所以网课就应运而生了。没有当面授课，辅导费用没有减少，还是那么多，但效果却是大打折扣。
玉蜻蜓的世界·2024-01-06 01:28

【MLOps】使用Ray缩放AI

但Spark主要专注于大规模数据分析，而Ray则是为机器学习应用程序设计的。在这里，我将介绍Ray，并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型（LLM）和强化学习（RL），然
架构师研究会·2024-01-06 01:59

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学·2024-01-06 01:40

服务器上创建Python环境出现问题

服务器上创建python环境前言：目前小白在公司实习的方向就是机器学习，遇到的一些问题记录下来，方便以后自己查阅。
数学专业的小白·2024-01-05 23:06

【Python机器学习】对二维数据集的决策边界

对于二维数据集，可以在xy平面上画出所有可能的测试点的预测结果，根据平面中的每个点所属的类别对平面进行角色，可以查看决策边界，也就是算法对类别0和类别1的分界线。对1、3、9个邻居三种情况的决策边界可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selecti
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

k近邻算法还可以用于回归任务，如果单一近邻，预测结果就是最近邻的目标值，使用多个近邻时，预测结果为这些邻居的平均值。用于回归的k近邻算法在scikit-learn的KNeighborsRegressor类中实现。importmglearn.datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsim
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。缺点包括：对于有很多特征的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值为0的数据集（也就是所谓的稀疏数据集）尤为不好，是实践中往
zhangbin_237·2024-01-05 22:54

【01第八期挑战NO.03】深度对话，为一个新的精彩观念诞生做铺垫——以四下《歌手大赛》为例

关于“对话”，我很欣赏《玩游戏，学数学》的序里的描述：在发生学的数学学习过程中，通过独立完成课前挑战单之后，每个学生都带着自己最新的认知图式——当然也可以说是“最新的偏见”——期待着数学课的来临；由于学生提前已经
欧小丽·2024-01-05 22:48

你真的理解One-Hot编码吗？原理解释

在机器学习中为什么要进行One-Hot编码？入门机器学习应用，尤其是需要对实际数据进行处理时，是很困难的。一般来说，机器学习教程会推荐你或要求你，在开始拟合模型之前，先以特定的方式准备好数据。
训灼说·2024-01-05 22:54

Python不掉包初探自然语言处理One-Hot编码与解码

机器学习数据预处理1：独热编码（One-Hot）及其代码_梦Dancing的博客-CSDN博客_onehot编码1.为什么使用one-hot编码？
GarveyPython·2024-01-05 22:23

one-hot编码

概念：hot编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为机器学习模型可以处理的数值格式的方法。
如果香香是阿姨·2024-01-05 22:22

词向量系列之One-Hot编码详解

1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP中的独热表示0.前言  在回归，分类，聚类等机器学习算法中
Elenstone·2024-01-05 22:22

NLP one-hot编码

在机器学习中，经常需要处理非数字数据，例如颜色、国家名、产品
风筝超冷·2024-01-05 22:21

Torch-Rechub学习分享2

但是对于不易于理解的特征，如“啤酒和尿布”，则只能通过机器学习的方法得到。同样的对于需要特别
xdyhk·2024-01-05 20:42

机器学习入门笔记

文章目录背景具体步骤1.环境搭建2.写个demo1.数据处理2.分割数据集3.用模型训练数据，并得到预测结果4.绘制结果5.评估背景最近学习了一些关于机器学习的内容，做个笔记。
我是黄大仙·2024-01-05 20:28

利用深度学习图像识别技术实现教室人数识别

深度学习与图像识别技术简介深度学习是一种通过模拟人脑处理信息的方式来解析数据的机器学习技术。它通过构建深层的神经网络，能够处理和识别高度复杂的数据模式。图像识别则是深度学习的一个重要应用领域，通过训
北京富维图像5369·2024-01-05 20:14

深度学习在工地安全帽识别技术的应用与展望

深度学习与图像识别深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它在图像处理和识别领域表现出卓越的能力。通过训练，深度学习模型可以识别和理解图
北京富维图像5369·2024-01-05 20:39

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。
徐卜灵·2024-01-05 19:32

无奈却要无悔

刚下完数学课，带孩子出教室见见太阳，放松放松眼睛，松弛松弛神经，到超市买了一瓶水，又回到教室参加物理第一章的考试。忙碌，还是忙碌，晚上还有一节语文课。刚刚在外面的时候，我让儿子看马路对面的一高中。
明月_a886·2024-01-05 19:00

PostgreSQL pgvector：如何利用向量数据库提升搜索效率和精度

在机器学习领域，我们经常处理的是向量嵌入。向量嵌入是通过特定的机器学习模型运行对象的特征，将对象的上下文信息投射到潜在空间中来创建的。为了在使用向量嵌入时能够表现得特别好，创建
学习3人组·2024-01-05 19:32

机器学习--聚类系列--层次聚类

层次聚类层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进
weixin_34319817·2024-01-05 18:38

Mac下机器学习入门环境搭建

环境配置实际上有两种方法，可以选择挨个配置相关工具，比如说Numpy，pandas等等。但是略显麻烦了，而且容易踩坑。所以还是使用anaconda统一配置。mac是自带了python2的环境的，但是我想将默认的python版本换成3.7。先记录以下使用的笨方法吧。使用homebrew升级python31.brewupdatepython2.//如果安装成功cdusr/local/Cellar///
Sonata爱学习·2024-01-05 18:44

日程记录

工作上的事情如下：1.八点半前到工作室2.带暑假作业班孩子读拼音，写作业3.十点二十五送学生去学琴4.十点半过去合作校区上幼小衔接数学课5.下午两点半前到工作室6.带作业班孩子写作业7.打印资料今日家里琐事
薄荷岚馨·2024-01-05 18:50

Elasticsearch机器学习nginx日志

Elasticsearch机器学习nginx日志这篇文章介绍如何使用ElasticsearchX-Pack中的机器学习深入分析nginx日志。
syhc006·2024-01-05 18:44

我的好同桌

我们第一节课是数学课，老师一上课就说这一节课我们考试。老师在那里发卷儿，我就在那里借笔和橡皮。没有一个人借我给我，我回到了位上，同桌看见我焦急的表情。“就问我怎么了？”
e1340d166092·2024-01-05 18:39

深度探索Copilot插件：提升编程效率的神器

Copilot是一款由GitHub开发的AI代码补全插件，它可以通过机器学习算法，根据你正在编写的代码，自动生成下一行或者整个函数的代码。那么，Copilot插件如何使用呢？本文将为你详细介绍。
五言六舌·2024-01-05 17:02

机器学习之基本了解篇

机器学习推荐教程：1.最好的入门教程，就是吴恩达讲授的机器学习。吴恩达这套课程发布很久了，虽然有些地方稍微过时，但我觉得，现在没有任何公开的课程，能比吴恩达讲得更好。
你要好好学习呀·2024-01-05 17:01

架构设计的人工智能：AI与机器学习在架构中的应用

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）已经成为当今技术界最热门的话题之一。
OpenChat·2024-01-05 16:32

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

什么是机器学习支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）是一种强大的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。
草明·2024-01-05 16:29

逻辑回归（Logistic Regression）

什么是机器学习逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中包含"回归"一词，但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，而不是回归问题。
草明·2024-01-05 16:27

人机协同的基础问题

而人机融合智能强调的是将人类的智能和机器的智能结合起来，通过人工智能和机器学习等技术，使得机器能够理解和模仿人类的思维和行为，从而实现更加智能化的合作和决策。人机协同中人的边界更重要。
人机与认知实验室·2024-01-05 15:29

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L
daphne odera�·2024-01-05 15:57

python基于flask实现一个文本问答系统

,"机器学习是什么？":"机器学习是一种人工智能的应用，让计算机具备学习能力。",#其他问题和对应的答案}@app.ro
甜辣uu·2024-01-05 15:26

百日行动派#记录孩子成长#Day408

数学课上，某某同学吃口香糖，老师让他站起来，他不站而且嘴里骂骂咧咧的?
烫嘴的素饺子·2024-01-05 15:32

自然语言处理HuggingFace | pipeline

HuggingFace简介HuggingFace是一家美国公司，专门开发用于构建机器学习应用的工具。
Yvhong1·2024-01-05 15:28

人工智能_机器学习090_分层聚类算法的概念原理和参数说明---人工智能工作笔记0130

然后我们再来看一种聚类的算法可以看到就是这种分层聚类算法可以看到它的原理就是,首先聚成小类,比如白杏和红杏靠的比较近就分为一类了,然后这种聚合的小类,再按照他们类别之间的距离,再合并,不断下去最后把子类都聚合成一个大类这样的聚类原理可以看到当考虑聚类效率的时候,我们选择的是平面聚类算法,之前我们用的KMeans就是一种平面聚类算法,平面聚类存在潜在问题,不够结构化层次聚类会更好可以看到层次聚类的原
脑瓜凉·2024-01-05 14:52

如何快速入门机器学习、深度学习、数据分析

首先我们需要先梳理一下三者的关系：机器学习、深度学习和数据分析都是人工智能（AI）领域中的重要技术，但又存在一些不同：机器学习：机器学习是从大量数据中自动地提取模式、规律和知识，并利用这些模式和知识来进行预测和决策的一种方法
无心同学·2024-01-05 14:28

《PySpark大数据分析实战》-24.数据可视化图表介绍

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2024-01-05 13:02

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

高精度：CV技术可以利用图像处理算法和机器学习模型，实现对图像的准确分析和识别，相比人工处理更加精确。自动化：C
荆赫同艺·2024-01-05 13:41

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点分成K个不同的组或簇。它是一种迭代算法，通过计算每个观测点与K个中心点的距离，并将每个观测点分配到距离最近的中心点所属的簇中。算法步骤如下：初始化K个中心点，可以是数据集中的随机点或通过其他方式选择。将每个观测点分配给离它最近的中心点所属的簇。对每个簇，重新计算中心点，将其设为簇中所有观测点的平均值。重复步骤2和步骤3，直到簇分配稳
荆赫同艺·2024-01-05 13:38

使用 sklearn 构建机器学习算法模型的完整流程

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入鸢尾花数据集iris_dataset=load_iris()#切分训练数据和测试数据X_train,X_test,y_train,y
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！
数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！
数据杂坛·2024-01-05 12:47

AI实景无人直播创业项目：开启自动直播新时代，一部手机即可实现增长

通过智能摄像头和机器学习算法，AI实景无人直播可以实
广州硅基技术燕儿·2024-01-05 11:29

机器学习是什么？--九五小庞

机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个分支，它使计算机系统能够利用数据来自动学习和改进经验而无需明确编程。
Up九五小庞·2024-01-05 11:17

2023春季李宏毅机器学习笔记 05 ：机器如何生成图像

资料课程主页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.phpGithub：https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_LearningB站课程：https://space.bilibili.com/253734135/channel/collectiondetail?sid=2014800一、图像生成常
女王の专属领地·2024-01-05 11:10

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

在本文中，您将了解如何在使用scikit-learn库创建机器学习模型之前选择数据中的属性。选择功能特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中对您感兴趣的预测变量或输出贡献最大的那些特征。
攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

AI：117-基于机器学习的环境污染影响评估

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于机器学习的环境污染影响评估随着全球工业化和城市化的加速发展，环境污染问题日益凸显，对人类生存和健康造
一见已难忘·2024-01-05 10:41

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习等方法，自动发现数据中隐藏的模式、关
qingyunliushuiyu·2024-01-05 09:16
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