机器学习数据挖掘特征提取第42页

机器学习1-种类及应用

机器学习主要包括以下几种主要的种类：1.监督学习（SupervisedLearning）在监督学习中，模型通过使用已标记的训练数据（包括输入和对应的输出）来学习预测目标变量。常见的任务包括回归和分类。

dracularking·2024-01-30 07:28

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化，梯度下降法+闭式解求解模型系数1、数据的预处理：是否训练偏置项fit_intercept（默认True），是否标准化normalized（默认Tru

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

《ROS机器人开发实践读书笔记第一章初识ROS》

《ROS机器人开发实践》是一本以实践为中心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法。

偶而喜欢学习·2024-01-30 07:53

playwright网络爬虫实战案例分享

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤不寝听金钥，因风想玉珂。大家好，我是Python进阶者。

Python进阶者·2024-01-30 07:05

2021年11月最新搜狗验证码识别，6位全对正确率高达96%

验证码资源下载地址（100%正确，全部通过搜狗验证）：2021年11月最新搜狗验证码7.3万，6位全对正确率高大96%-机器学习文档类资源-CSDN下载

Dxy1239310216·2024-01-30 07:31

Dxy1239310216·2024-01-30 07:28

【机器学习300问】20、什么是神经网络？和深度学习什么关系？

小oo呆·2024-01-30 07:52

如何系统地自学 Python？

以下是一个系统自学Python的步骤指南：1.理解Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习

终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

对于已交付(客户流失预警)模型的模型可解释LIME

目录介绍：数据：数据处理：随机森林建模：LIME例一：例二：介绍：LIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)是一种解释机器学习模型的方法。

取名真难.·2024-01-30 06:04

机器学习-逻辑回归【手撕】

线性回归线性回归是机器学习中最简单的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程：z=\theta_0+\theta_1x

alstonlou·2024-01-30 06:10

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

特征提取：这是从图像中提取有用信息的过程，例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。

shanshan2099·2024-01-30 05:44

2018年机器学习数学基础及算法视频教程 20课适合基础学习高清课件代码答疑全

课程介绍：不管是算法工程师还是机器学习相关岗位，很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生，更有甚至数学的优先级超过计算机专业，尤其人工智能方面，Al人才门槛高的让人望而却步，其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高

花心五花肉·2024-01-30 04:42

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法

@默然·2024-01-30 03:31

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

目录一、引言1.日常生活中的机器学习：2.机器学习中的关键组件：2.1数据：2.2模型：2.3目标函数：2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题

Shining0596·2024-01-30 02:32

【大厂AI课学习笔记】1.2 人工智能的应用（2）

关键技术：机器学习：用于分析消费者行为和偏好，以提供个性

giszz·2024-01-30 02:31

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

目录二、起源三、深度学习的成功案例：四、特点：五、小结：二、起源为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。

Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)

giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

头皮脑电图(EEG)以其非侵入性和低成本的优点被用于神经信号的分类，研究人员已经使用了各种机器学习方法来进行研究。

茗创科技·2024-01-30 02:19

Redis面试题36

它基于大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过对数据和模型的分析和推理，使机器能够自动完成复杂的任务和问题解决。人工智能的应用

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题35

它和传统机器学习的区别是什么？答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

美赛注意事项

火热关键词：人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目：第一问：变量之间的关系（关系题：层次分析法、熵权法等）第二问：预测类问题（例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法

RunningBComeOn·2024-01-30 01:45

【网络安全|信息泄露】谷歌容器云曝“严重风险”：上千 Kubernetes 集群可能暴露，涉某上市公司

GKE是谷歌针对Kubernetes开源项目的商用服务，广泛用于医疗保健、教育、零售和金融服务，以及数据处理和人工智能与机器学习操作。云安全厂商OrcaSecurity的研

网安老伯·2024-01-30 00:37

【影像组学入门百问】#83----#87

它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。

有Li·2024-01-30 00:42

A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记

ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变

ponytaill·2024-01-29 23:55

交互菜鸟成长记--第一篇

在有选择课程的研究生阶段也没能够很好从职业发展体系，或者说某一个领域来开展进行学习，如智能领域机器学习等课程。机缘巧合结合自生有兴趣，最终的启蒙来源于可用性测试的研究生论文。

劉恩嗯嗯·2024-01-29 23:15

数据结构之红黑树

如何生成可参考右边的帮助文档红黑树基础前言一、什么是红黑树二、左旋和右旋实现三、插入的调整四、红黑树的删除1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

yerennuo·2024-01-29 22:18

模式识别与机器学习—PCA分析

主成分分析将高维空间线性投影到一个低维空间，希望在这个低维空间能够表征高维空间中的绝大部分信息，即信息损失最小。关键：找到投影方向补充知识：主成分分析（PCA）目标函数1:最小化重建误差主成分分析（PCA）目标函数2:最大投影后的方差

在下雨599·2024-01-29 22:45

机器学习环境搭建安装Nvidia GPU Driver

AmazonEC2G4dn实例专用于加速机器学习推理和图形密集型工作负载，它搭载的T4TensorCoreGPU有16GB的显存，非常适合中等负荷下的AI场景。本次我使用的是最经济的g4dn

AI小白龙*·2024-01-29 21:34

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H

AI小白龙*·2024-01-29 21:34

人工智能如何增强软件工程，你需要知道的一切

因此，通过使用机器学习和数据分析等人工智能方法，人工智能增强软件工程可以增强其中一些开发活动。本文将深入探讨人工智能增强的软件工程。人工智能带给软件开发中哪些好处？以下将探讨人工智能在软

诗者才子酒中仙·2024-01-29 21:32

常见的核函数

在机器学习中，特别是在支持向量机（SVM）和其他基于核的方法中，核函数是一种用来计算数据点在高维空间中相对位置的方法。

LittroInno·2024-01-29 21:57

TF-IDF：自动提取关键词

CountVectorizer2.TfidfTransformer3.别人示例一、TF-IDF基础知识1.TF-IDFTF-IDF（TermFrequency-InversDocumentFrequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术

超级圈·2024-01-29 20:29

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。

樱落辰`·2024-01-29 20:12

40 道数据挖掘面试真题大放送！

文章目录1、在PCA中为什么要做正交变换？2、给定一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？3、给你一个癌症检测的数据集，你已经建好了分类模型，取得了96％的精度。如果不满意你的模型性能的话，你可以做些什么呢？4、对于不平衡数据集，有什么应对方案？5、什么是K-fold交叉验证？6、简述准确率(accuracy)、召回率(

Python数据挖掘·2024-01-29 20:41

面了中邮消金算法岗、开水团数据挖掘岗，做个系统性总结

最近技术群的同学，分享了面试数据挖掘/算法岗(实习)的经验。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:41

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

一、说明 特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。

无水先生·2024-01-29 18:23

有关机器学习的两种算法特点

随着大数据的迅速发展，机器学习变得越来越重要，它有力地处理大量数据，做出准确的预测。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之，机器学习是人工智能的应用。

轻雨科技·2024-01-29 17:49

专业的编程和数学计算：MATLAB R2023b 中文

MATLABR2023b相较于之前的版本，增加了一些新的功能和改进，例如增加了自动化的功能向量化、并行计算、机器学习、信号处理等方面的新算法；改进了图形界面和性能，提供

lx53mac·2024-01-29 17:31

探索AI助手ChatGPT实际应用场景

Prompt是针对机器学习模型的输入，它提供了一个清晰、简洁的问题描述，并指示模型生成合适的答案。正确的Prompt可以帮助ChatGPT生成更准确和有用的回答，进而提升用户体验。

Just_Paranoid·2024-01-29 17:28

Python初学者机器学习指南

机器学习是人工智能领域的一个突出主题，现在已经成为人们关注的焦点。这个领域可能提供一个有吸引力的机会，并且开始其职业生涯并不像乍看之下那么困难。即使你没有数学或编程****经验，也不是问题。

李穆·2024-01-29 16:40

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。

禄亿萋·2024-01-29 16:25

【机器学习300问】19、深度学习和机器学习什么关系？

之前的文章都聚焦在传统的机器学习上，作为入门，学了许多机器学习的基础。往后的文章我会穿插着机器学习和深度学习的内容进行，所有有必要在这里先说下两者的关系。

小oo呆·2024-01-29 16:55

机器学习周报第26周

目录摘要Abstract一、文献阅读二、复习2.1Howtomakeself-attentionefficient？2.2Skipsomecalculationswithhumanknowledge三、相关代码总结摘要本周学习了简化attention计算量的一些方法，包括LocalAttention、StrideAttention、GlobalAttention、Clustering、Learna

Ramos_zl·2024-01-29 16:51

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining,evaluationandtokenizationanalysis2.1摘要2.2理论背景2.3实验结果总结摘要在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像处理和其他领域的神经网

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

机器学习周报第30周

目录摘要Abstract一、文献阅读1论文标题2论文摘要3过去方案4论文方案5相关代码摘要Abstract一、文献阅读1论文标题Accurateonestepandmultistepforecastingofveryshort-termPVpowerusingLSTM-TCNmodel-ScienceDirect2论文摘要准确的光伏功率预测正在成为将光伏电站并入电网、调度和保障电网安全的强制性任务

Ramos_zl·2024-01-29 16:49

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

简单安装cupy

它允许数据科学家，机器学习从业人员和统计学家以简单高效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，即使单独使用，Numpy也已经是Python的重要一步。

爱听许嵩歌·2024-01-29 14:32

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