机器学习数据集

GEE——美国本土土地变化监测、评估和预测 (LCMAP) v1.1数据集案例展示和分析

土地变化监测、评估和预测(LCMAP)代表了美国地质调查局地球资源观测与科学(EROS)中心的新一代土地覆盖制图和变化监测。LCMAP以比以前的努力更多的土地覆盖和变化变量满足了对更高质量结果的需求。LCMAP科学产品文档包含产品的详细信息、描述和注意事项，可在此处下载其他资源链接LCMAP网站LandChangeMonitoring,Assessment,andProjection
此星光明·2024-02-20 18:42

GEE数据集——美国两个主要石油和天然气（O&G）产区内与石油和天然气（O&G）相关的基础设施的位置

该数据集提供了美国两个主要石油和天然气（O&G）产区内与石油和天然气（O&G）相关的基础设施的位置：德克萨斯州西部和新墨西哥州南部二叠纪盆地的特拉华子盆地以及犹他州的乌因塔盆地。
此星光明·2024-02-20 18:39

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

全面解析湖仓一体与大数据演进历程｜内含技术工具选型策略

云智慧AIOps社区是由云智慧发起，针对运维业务场景，提供算法、算力、数据集整体的服务体系及智能运维业务场景的解决方案交流社区。
云智慧AIOps社区·2024-02-20 17:32

互联网时代的文学复兴：中文诗词大数据分析 | 开源日报 No.170

数据集丰富古代中国各种经典作
开源服务指南·2024-02-20 17:29

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

大量数据集合保存数据库分页保存

​​​​​​​inttotalRecord=saveList.size();//总数intcurrentPage=1;//起始页intpageSize=1000;//每页的内容大小数量inttotalPageNum=(totalRecord+pageSize-1)/pageSize;//计算出总页数（页码）while(currentPage>insertCollect=saveList.strea
习惯沉淀_·2024-02-20 17:27

深度学习与机器学习的关系

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所
阿岛格·2024-02-20 16:48

航班数据预测与分析

流程：数据来源：数据集预览（原始数据500w行，使用excel打不开，因此使用notepad++打开）：。。。
林坰·2024-02-20 16:15

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。在诊断中，中医通过观察人的舌头的舌质、苔质等舌象特征，了解人体内的体质信息从而对症下药。传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚
博士僧小星·2024-02-20 16:35

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26

从零开始的 dbt 入门教程 （dbt core 开发进阶篇）

中你可能会遇到的疑惑以及有用的概念，如果你是dbt初学者，我相信如下知识点一定会对你有极大的帮助：了解dbt_project配置文件，以及不同字符的作用了解dbt工程化，为dev以及prod模式配置不同的目标数据集了解
工业甲酰苯胺·2024-02-20 16:53

MySQL数据库基础（十）：DQL数据查询语言

文章目录DQL数据查询语言一、数据集准备二、select查询三、简单查询四、条件查询1、比较查询2、范围查询3、逻辑查询4、模糊查询5、非空查询五、排序查询六、聚合查询七、分组查询与having子句1、
Lansonli·2024-02-20 16:16

MinIO 和 Apache Tika：文本提取模式

前提假设我想构建一个文本数据集，然后我可以用它来微调LLM.为了做到这一点，我们首先需要组装各种文档（由于它们的来源，这些文档可能采用不同的形式）并从中提取文本。
MinIO官方账号·2024-02-20 16:42

e_ophtha_MA眼底数据集—根据微血管瘤标注Mask绘制Contour轮廓图

眼底医学图像处理：微血管瘤Microaneurysm检测分割采用数据集e_ophtha中的e_ophtha_MA，此数据集可从互联网下载实现根据微血管瘤标注Mask，在原图绘制轮廓图，以直观了解微血管瘤
curemoon·2024-02-20 16:09

【plt.hist绘制直方图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib可视化】

进行数据可视化示例文章目录一、引言二、plt.hist()函数基础三、plt.hist()进阶技巧1.自定义直方图外观2.多组数据在同一张直方图上展示四、参考文档|相关链接五、结尾一、引言  数据可视化是数据分析和机器学习领域不可或缺的一部分
高斯小哥·2024-02-20 15:21

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN
小葵向前冲·2024-02-20 15:34

计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
ZW9·2024-02-20 15:32

深度学习+计算机语言,深度学习 计算机语言

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
中国计算机学会·2024-02-20 15:32

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。
涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

常用的衡量模型性能的评估指标

虽然直观，但在不平衡类别的数据集中，准确率可能不是一个好的性能衡量指标。精确率(Precision)精确率衡量的是被模型正确预测为正类的样本占模型预测为正类的所有样本的比例。
DevDiary·2024-02-20 15:43

计算机设计大赛 深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
iuerfee·2024-02-20 15:09

汽车零部件软件开发常用搜索算法

五种常见的搜索算法在C语言环境中的应用及解析一、线性搜索（LinearSearch）线性搜索是最基础的查找算法，适用于对未排序或无特定结构的数据集合进行搜索。
木子n1·2024-02-20 14:36

如何构建企业专属GPT

但由于LLM的训练数据集主要来源于互联网数据，企业私域信息并未被LLM所训练，当客户查询关于企业的业务信息的时候，LLM会出现幻觉，无法进行正确回应。
鲸品堂·2024-02-20 14:40

体验文心一言AI大模型生成一篇关于OpenAI、Notepad++、WPS、pycharm、git、svn、Webstorm、Chrome、Edge和向日葵客户端的报告

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，致力于研究人工智能和其他机器学习技术1。
「已注销」·2024-02-20 14:36

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34
夏日恋雨·2024-02-20 14:02

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

本范例使用非常简单的，外卖评论数据集来实施微调，让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现，经过微调后的模型，相比直接3-shot
算法美食屋·2024-02-20 14:59

nuscenes数据集下载脚本

目录一、介绍二、Nuscenes数据集准备工作2.1登录账号!
端木的AI探索屋·2024-02-20 14:56

机器学习相关指标计算

机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码：#!
miliyah·2024-02-20 13:36

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

windows下GitHub中.sh文件下载的问题解决方案

一些github中的项目为了加快开发者的下载速度，一般不会将项目的数据集与项目绑定到一起，一般都是以.sh后缀的文件格式与项目绑定。
Anpedestrian·2024-02-20 12:18

Python | Conda常用命令

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。
-拟墨画扇-·2024-02-20 12:48

conda 所有的命令及其讲解

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。
MonkeyKing.sun·2024-02-20 12:48

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:40

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:30

开源大数据集群部署（十）Ranger usersync部署

作者：櫰木rangerusersync部署解压包[[email protected]]#pwd/opt/ranger[[email protected]]#tar-zxvfranger-2.3.0-usersync.tar.gz-C/opt/[[email protected]]#cdranger-2.3.0-usersync修改配置insta
·2024-02-20 12:27

python机器学习库Scikit-learn

python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。
崔吉龙·2024-02-20 12:49

mysql数据库扫盲，你真的知道什么是数据库嘛

一、什么是数据库数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。
运维家·2024-02-20 11:32

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统 在线旅游景点推荐系统 基于机器学习/深度学习/人工智能 基于标签/协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析

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linge511873822·2024-02-20 11:26

5、程序员可以进入机器学习

在这篇文章中，我想向您展示程序员可以进入机器学习。我将向您展示学习机器学习就像学习任何其他高科技一样。我们首先将学习机器学习与学习编程进行比较，这可能是一个更大的挑战。
攻城狮笔记·2024-02-20 11:39

【机器学习笔记】14 关联规则

关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为
RIKI_1·2024-02-20 11:43

学习笔记：机器学习之决策树

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。
萌龙如我们·2024-02-20 11:13

【机器学习笔记】13 降维

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。
RIKI_1·2024-02-20 11:13

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

【机器学习笔记】8 决策树

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
RIKI_1·2024-02-20 11:39

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译
番茄小能手·2024-02-20 10:23

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例

如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前两篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习
政安晨·2024-02-20 10:42
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