机器学习数据集第41页

十分钟学习极大自然似估计

EndlessLethe原创文章，转载请注明：转载自小楼吹彻玉笙寒原文链接地址:十分钟学习极大似然估计前言参数估计是机器学习里面的一个重要主题，而极大似然估计是最传统、使用最广泛的估计方法之一。

培根炒蛋·2024-02-07 18:33

机器学习（machine learning）大合集

2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基

AI信仰者·2024-02-07 17:54

什么是大模型

大模型的应用场景常见的大模型技术实例分析：深度学习语言模型GPT-3让你了解什么是大模型大模型（BigModel）是指在机器学习和人工智能领域中处理大规模数据和复杂模型的一种方法或技术。

码农阿豪·2024-02-07 17:10

公开学生课堂行为数据集 SCB-Dataset 2 Student Classroom Behavior dataset

公开学生课堂行为数据集SCB-Dataset2StudentClassroomBehaviordatasetb站：https://www.bilibili.com/video/BV1cW4y197Ah/

计算机视觉-杨帆·2024-02-07 17:07

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

Pandas.DataFrame.cummax() 累积最大值详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本：本文基于pandas2.2.0编写。关于本文内容更新：随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门：PandasAPI参考目录传送门：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.DataFrame.cummax()计算公式：语法：返回值：参数说明：axis指定计算方向（行或列）skipna忽略缺失值*ar

数象限·2024-02-07 16:14

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

关联语句join与合并语句union

本博客将深入探讨各种JOIN语句的用法和应用场景，帮助读者更好地理解如何通过连接操作合并和处理数据集，以应对复杂的数据分析和查询需求。

张万森的救赎·2024-02-07 15:58

R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】[图片上传失败...

科研私家菜·2024-02-07 14:22

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测；2.运行环境为Matlab2021b；3.data为数据集

机器学习之心·2024-02-07 14:17

支持向量机分类模型

开始系统学习一下机器学习的一些知识，这个是svm（支持向量机）分类模型。1.R包和数据使用了数据iris，用10%作为测试集，90％作为训练集。if(!

小洁忘了怎么分身·2024-02-07 13:07

深入了解MySQL的流式查询机制

二、使用步骤1.流式查询与MySQLfetchsize的关系2.MySQL流式查询的坑3.总结mybatis查询解决方案引用前言提示：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

weixin_42904118·2024-02-07 13:17

数据库从事什么工作_我如何开始从事数据科学

数据科学中的机器学习(ML)到底是什么？

weixin_26713457·2024-02-07 13:46

LLM_Home_Work_Day6

基础作业使用OpenCompass评测InternLM2-Chat-7B模型在C-Eval数据集上的性能

Rigel9527·2024-02-07 12:59

fgcvbnm

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术

Mindtechnist·2024-02-07 12:34

使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘，并使用交叉验证评估模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoremnist=fetch_openml('mnist_78

脑子不好真君·2024-02-07 12:17

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。

妄心xyx·2024-02-07 11:52

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

要使用TCN进行分类预测，您可以按照以下步骤进行：数据准备：准备您的训练和测试数据集。每个样本应该是一个序列数据，例如时间序列或文本序列。确保每个样本都

机器学习之心·2024-02-07 11:27

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1

挑大梁·2024-02-07 11:25

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

AI小怪兽·2024-02-07 11:16

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

AI小怪兽·2024-02-07 11:44

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上，利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力，将很多在Worker上的计算提升到PS（参数服务器）端；AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算

StreamNative·2024-02-07 11:24

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

朴素贝叶斯概述在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。当我们测试的时候，我们发现有另一个人的特征也为：30岁，男，普通舱。基于在训练集中的学习，我们的决策树必然会给这个人打上标签：去世。然而这个人

alstonlou·2024-02-07 11:07

Apache Iceberg 是什么？

本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系WHATApacheIceberg是一种用于庞大分析数据集的开放表格式。表格式（TableFormat）的功能是确定该如何管理、组织和跟踪构成表的所有文件。

Shockang·2024-02-07 10:57

【Iceberg学习一】什么是Iceberg？

ApacheIceberg是一个面向大型分析数据集的开放表格格式。

周润发的弟弟·2024-02-07 10:56

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数

小旺不正经·2024-02-07 10:44

大语言模型训练数据集（1）

CLUECorpusSmallCLUECorpusSmall包含新闻、社区互动、维基百科、评论语料。原始数据和细节描述在这里语料链接CLUECorpusSmall----https://share.weiyun.com/sC6PMhxxCLUECorpusSmall(BERT格式)----https://share.weiyun.com/9SPPGUOKNewsCommentaryv13(ZH-E

三更科技公社·2024-02-07 10:14

无人驾驶入门--预测

image数据驱动的预测数据驱动预测使用机器学习算法，通过观察结果

DonkeyJason·2024-02-07 10:57

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件，主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch 中音频信号处理库torchaudio的详细介绍

它提供了丰富的音频信号处理工具、特征提取功能以及与深度学习模型结合的接口，使得在PyTorch中进行音频相关的机器学习和深度学习任务变得更加便捷。

科学禅道·2024-02-07 10:32

手把手教程｜如何使用 Azure 机器学习 Prompt Flow 优化提示词工程

企业申请AzureOpenAI绿色通道→记得评论私信~大模型（LargeLanguageModel,LLM）尤其是OpenAI推出的ChatGPT模型打破了人类语言和机器语言之间的障碍，人们通过自然语言（Prompt）就可以操作模型，而模型可以准确的捕获用户的复杂语义和目的，最后以人类可以理解的方式输出结果。为了能更好的使用大模型，如何写提示词（Prompt）也就是提示词工程成为一门新的学科，这个

全云在线allcloudonline·2024-02-07 10:25

[译] iOS 11：机器学习人人有份

MatthijsHollemans译文出自：掘金翻译计划译者：ChangkunOu校对者：wilsonandusaatuoooWWDC2017使一件事情变得非常清楚，那就是：Apple正在全力以赴地支持「设备上的机器学习

小饕·2024-02-07 10:53

机器学习要警惕的4个常见陷阱！

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编辑：中国统计网在一场科技会议上，演讲者询问观众，“有谁为自己的业务开发过机器学习或者人工智能模型？”

小白学视觉·2024-02-07 10:21

第十一章以编程方式使用 SQL 网关

文章目录第十一章以编程方式使用SQL网关获取样本示例创建和使用外部数据集第十一章以编程方式使用SQL网关注意：本节假设具有使用ODBCAPI调用的丰富经验-它无意提供有关如何使用ODBC函数的详细信息。

yaoxin521123·2024-02-07 09:19

政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}

这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！模型验证评估您的模型性能，以便测试和比较其他选择。

政安晨·2024-02-07 09:18

政安晨：机器学习快速入门（一）{基于Python与Pandas}

对于刚接触ML（机器学习）的小伙伴来说，通过几篇文章能够快速登堂入室是非常及时且有用的，作者政安晨力求让小伙伴们，几篇文章内就可以达到这个目标，咱们开始！

政安晨·2024-02-07 09:47

政安晨：机器学习快速入门（二）{基于Python与Pandas} {建立您的第一个机器学习模型}

现在咱们要一起创建您的第一个机器学习模型啦！选择建模数据你的数据集包含太多变量，让你无法理解，甚至无法很好地打印出来。你如何将这大量的数据减少到你能理解的程度？我们将从直觉上选择几个变量。

政安晨·2024-02-07 09:47

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemblelearning)的一种。

政安晨·2024-02-07 09:42

Scikit-learn－04.决策树算法

这节我们来说机器学习中常用的一个功能－决策树。决策树是分类器中的一种，属于有监督学习方法。简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

sun zi chao·2024-02-07 09:02

解释性AI（XAI）技术和方法

局部解释工具的使用：LIME的应用：对于复杂的机器学习分类器预

李建军·2024-02-07 09:00

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。

一技破万法·2024-02-07 09:06

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Snu77·2024-02-07 08:25

极大似然概率

MachineLearninginMarketingEM算法极大似然函数极大似然估计是机器学习中比较重要的概念，一些专业教程往往容易忽略对其解释。

zidea·2024-02-07 08:28

Sklearn库知识学习-学习笔记

机器学习"课程内容导学2.Sklearn库的安装3.Sklearn库标准数据集及基本功能Python机器学习应用-北京理工大学-礼欣、嵩天1."

努力奋斗的durian·2024-02-07 08:22

GEE——如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月（逐月）的降水平均数据

数据ERA5-陆地是一个再分析数据集，以比ERA5更高的分辨率提供了几十年

此星光明·2024-02-07 08:52

GEE数据集——美国干旱监测数据集（更新）

美国干旱监测美国干旱监测》是每周四发布的地图，显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级：异常干旱（D0），显示可能进入或即将摆脱干旱的地区；四级干旱：中度（D1）、严重（D2）、极度（D3）和异常（D4）。前言–人工智能教程干旱监测仪自1999年推出以来，一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心(NDMC)、美国国家海洋与大气管理局(NOAA)和美国农业部(USDA)联合制作。内布拉斯