机器学习数据集

【人工智能学习思维脉络导图】

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络
AK@·2024-02-22 23:44

DeepMind Q&A Dataset-那些著名的数据集

2015年Hermann等创立的两个非常棒的用于问答研究的数据集，分别包含90k和197k个文档，，每个文档平均有4个问题。
readilen·2024-02-22 20:29

xml转txt，划分数据集（train、test、val）

importosimportrandomtrainval_percent=0.2train_percent=0.8xmlfilepath='Annotations'txtsavepath='ImageSets'total_xml=os.listdir(xmlfilepath)num=len(total_xml)list=range(num)tv=int(num*trainval_percent)t
DI_f·2024-02-22 17:37

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。
瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
生物信息与育种·2024-02-20 23:04

YOLO训练自定义数据集常见报错汇总

YOLO训练自定义数据集常见报错汇总1、报错一解决方法2、报错二解决方法3、报错三解决方法4、报错四解决方法5、报错五解决方法1、报错一SyntaxError:Non-UTF-8codestartingwith
东东不熬夜·2024-02-20 23:24

JavaeWeb，常见数据库、MySQL和SQL语言

数据库概念数据库（==DataBase，DB==）：指长期保存在计算机的存储设备上，按照一定规则组织起来，可以被各种用户或应用共享的数据集合。
w991852·2024-02-20 23:42

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

论文阅读：四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走

主要贡献包括为机器人生成AMP数据集，并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
u小鬼·2024-02-20 21:53

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

C语言中文件相关操作

文件相关概念：文件的概念：文件：是指驻留在外部介质（如磁盘）中的一个有序数据集，可以是源文件、目标程序文件、可执行程序，当然也可以是待输入的原始数据，或是一组输出的结果。
naughty0809·2024-02-20 20:57

Big Three

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，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

tenorflow

tensorflow笔记3MNIST数据集共7万张图片，都是28*28像素点的手写数字图片。6万张用于训练，1万张用于测试。
小鱼儿小于儿·2024-02-20 20:34

TensorFlow 在mnist上实现siamese net，出现please use urllib or similar directly错误

/data/mnist',one_hot=True)导入mnist数据集时，无法下载。出
qq_41895190·2024-02-20 20:03

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

Tensorflow基础代码报错学习笔记11——classification分类学习

主的教程敲就可以了，这里面没什么需要改动的importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#如果电脑中没有数据集
7STARX·2024-02-20 20:00

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

百度百家号旋转验证码识别研究

1、效果演示2、如何识别2.1准备数据集首先需要使用爬虫，对验证码图片进行采集，尽量每一种类型都要采集到。
Dxy1239310216·2024-02-20 20:29

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

【C#】List泛型数据集如何循环移动，最后一位移动到第一位，以此类推

欢迎来到《小5讲堂》大家好，我是全栈小5。这是《C#》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解，特别是针对知识点的概念进行叙说，大部分文章将会对这些概念进行实际例子验证，以此达到加深对知识点的理解和掌握。温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！目录前言循环移动应用场景循环队列轮播图Caesar密码循环磁盘旋转木马菜单魔术相关文章前言上篇文章有讲到扑克牌魔术，循环移动扑克牌的步
全栈小5·2024-02-20 19:42

Python - Pandas 基础

Pandas基础https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html1.加载一个数据集课程代码:githubchendaniely/pandas_for_everyoneimportpandasaspddf
草明·2024-02-20 19:31

ETL、ELT区别以及如何正确运用

一、浅谈ETL、ELTETL与ELT的概念ETL(Extract,Transform,Load)是一种数据集成过程，通常用于将数据从一个或多个源系统抽取出来，经过清洗、转换等处理后，加载到目标数据存储中
·2024-02-20 18:00

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

GEE数据集——德克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地高排放甲烷点源探测数据（千克/小时）矢量数据

简介该数据集提供了新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源探测数据（千克/小时）。
此星光明·2024-02-20 18:15

GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品

数据名称：MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源：NASA时空范围：2000-2022年空间范围：全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B
此星光明·2024-02-20 18:45

Google Earth Engine（GEE）——美国近地表高精度实时气象数据集（2500米分辨率）

该数据集包括CONUS在2.5公里处的每小时分析。
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——1981年至今全球逐日降水数据集（最终版）

CHIRPS：气候灾害组红外降水站点数据（版本2.0最终版）气候灾害组红外降水与站数据(CHIRPS)是一个30多年的准全球降雨数据集。
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——全球农田范围分布数据集1000m

GFSAD1000：农田范围1km多研究作物面具，全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在30m
此星光明·2024-02-20 18:13

Google Earth Engine（GEE）——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-3 OLCI EFR：海洋和陆地彩色地球观测全分辨率数据集

海洋和陆地颜色仪器(OLCI)地球观测全分辨率(EFR)数据集包含21个光谱带的顶部大气辐射，中心波长范围在0.4μm和1.02μm之间，空间分辨率为300m，每2天覆盖一次全球范围。
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率

该数据集描述了人口的分布和密度，以每个细胞的人
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——海洋总测深图数据集（GEBCO）

海洋总测深图数据集（GEBCO）GEBCO_2021Grid是GeneralBathymetricChartoftheOceans(GEBCO)发布的最新全球测深产品，由日本财团-GEBCOSeabed2030
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

数据介绍：美国西部的牧场生态系统对气候变化、火灾和其他人为干扰有动态反应。牧场状况、监测、评估和预测（RCMAP）产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。RCMAP使用1985-2020年的Landsat图像，量化了美国西部牧场各组成部分的覆盖率（根据Rigge等人，2020）。RCMAP时间序列由八个部分组成：一
此星光明·2024-02-20 18:12
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