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机器学习概要
机器学习
:DBSCAN算法(内有精彩动图)
目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
吃什么芹菜卷
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2024-08-31 01:58
机器学习
机器学习
算法
人工智能
Facebook开发的机器人:技术创新与应用实践
1.2技术进步的推动人工智能和
机器学习
的发展,让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
啊取名真困难
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2024-08-30 23:22
facebook
机器人
人机交互
运维
新媒体运营
AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的
机器学习
形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
AI大模型应用之禅
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2024-08-30 23:21
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
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架构设计
Agent
RPA
Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对
机器学习
和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-08-30 22:13
大模型
RAG
langchain-chat
本地部署
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elasticsearch中的DSL语句操作
文章目录
概要
创建索引时的关键字段文档操作中的关键字段查询操作中的关键字段分页和排序中的关键字段高亮查询的关键字段聚合操作的关键字段操作语句索引操作:1、创建索引(CreateanIndex)2、查看索引
苏汀star
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2024-08-30 22:40
elasticsearch
MySQL
elasticsearch
大数据
搜索引擎
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es操作语句
java
一个写作新手的告白——纪念日更30天
由于刚开始学写作,所以写的速度比较慢,写一篇文章大
概要
花一个多小时。我每天上班回来事情做完都要到晚上9点多。得空后开始写文章。有的时候可能还要到十点多。写完排版完发到,大概都要到11点半到
梅子ctmfa
·
2024-08-30 21:46
python 数据挖掘与
机器学习
机器学习
是人工智能的基础,因此,掌握常用
机器学习
算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的
机器学习
模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。
科研的力量
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2024-08-30 19:57
人工智能
ChatGPT
python
数据挖掘
机器学习
神经网络
随机森林
决策树
贝叶斯
阿猪写给阿喵的第五封信
其实今天大
概要
和你暂时告别一下。因为很多事情得想久一点才明白,总是这样絮絮叨叨的也不好。所以,我暂时不写信给你啦。不过也希望你不要把我遗忘。最后,分享一首我喜欢的诗给你,所有的留白交给诗去诉说吧。
玢岇
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2024-08-30 19:43
1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,
机器学习
筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,
机器学习
算法等。
生信小课堂
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2024-08-30 17:58
AI中的核心概念解读:深度学习、
机器学习
、神经网络与自然语言处理
然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、
机器学习
、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。
wypdao
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2024-08-30 16:31
人工智能
AIGC
算法
人工智能
深度学习
机器学习
机器学习
:svm算法原理的优缺点和适应场景
支持向量机(SVM)是一种在
机器学习
领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
夜清寒风
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2024-08-30 15:29
支持向量机
算法
机器学习
昇思25天学习打卡
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在
机器学习
和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵
十分钟ll
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2024-08-30 15:28
昇思25天学习打卡
python
pytorch
视觉检测
图像处理
【Python
机器学习
】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
zhangbin_237
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2024-08-30 14:22
Python机器学习
python
机器学习
自然语言处理
人工智能
开发语言
统计
机器学习
第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性
n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
cui_hao_nan
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2024-08-30 13:17
统计机器学习导论
机器学习
动手学深度学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个
机器学习
生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。
walfar
·
2024-08-30 12:42
pytorch
深度学习
pytorch
学习
PyTorch 基础学习(14)- 归一化
在
机器学习
中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。
花千树-010
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2024-08-30 12:38
PyTorch
pytorch
学习
人工智能
自然语言处理(NLP)与
机器学习
:深度探索两者的关系
自然语言处理(NLP)与
机器学习
:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.
机器学习
(ML)的概述
机器学习
的主要类型包括:3.NLP与
机器学习
的关系1.
机器学习
驱动NLP
听忆.
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2024-08-30 10:51
自然语言处理
机器学习
人工智能
如何有效管理
机器学习
与人工智能
如何有效管理
机器学习
与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制
听忆.
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2024-08-30 10:51
人工智能
机器学习
深度学习速通系列:贝叶思&SVM
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的
机器学习
算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理
Ven%
·
2024-08-30 08:13
支持向量机
人工智能
深度学习
算法
机器学习
机器学习
和深度学习·贝叶斯优化和optuna
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
0xMayL
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2024-08-30 08:39
#
深度学习
机器学习
#
模型评估
机器学习
深度学习
人工智能
【ShuQiHere】《
机器学习
的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了
机器学习
的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。
ShuQiHere
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2024-08-30 07:07
机器学习
深度学习
神经网络
【码农日常】时间触发嵌入式系统设计模式
文章目录
概要
整体架构技术细节小结
概要
最近在学习FOC电机控制算法时,遇到了一种比较精简的OS系统,时间触发嵌入式系统,适用于资源紧张,低成本的电控方案。
真·Wild·攻城狮
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2024-08-30 07:34
OS
PyTorch概述
PyTorch是一个开源的
机器学习
框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。
fydw_715
·
2024-08-30 06:01
pytorch
pytorch
人工智能
python
国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和
机器学习
能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。
百态老人
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2024-08-30 04:20
人工智能
笔记
机器学习
基础(四)——决策树与随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识
概要
(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识
概要
Bayesian小孙
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2024-08-30 03:43
机器学习基础
决策树
机器学习
随机森林
机器学习
——lightGBM(学习整理)
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
CXDNW
·
2024-08-30 03:40
机器学习
机器学习
人工智能
笔记
lightgbm
参数优化
sklearn
【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届
机器学习
与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
第四届
机器学习
与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。
艾思科蓝 AiScholar
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2024-08-30 03:40
人工智能
机器学习
信息与通信
图像处理
人机交互
计算机视觉
数据分析
机器学习
之 决策树与随机森林的实现
机器学习
技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。
SEVEN-YEARS
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2024-08-30 03:39
机器学习
决策树
随机森林
编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、
机器学习
、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。
一禅(OneZen)
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2024-08-29 19:43
随笔
经验分享
其他
笔记
python
java
Python配置管理工具库之hydra使用详解
概要
在开发复杂的Python应用程序时,配置管理往往是一个重要但容易被忽视的部分。Hydra是一个强大的配置管理工具,它旨在简化配置文件的管理和使用,尤其是在涉及多个配置文件和参数组合的场景下。
Rocky006
·
2024-08-29 17:35
python
人工智能
开发语言
Python配置管理模块之Hydra使用详解
概要
在现代软件开发中,配置管理是一个至关重要的环节。随着应用程序的复杂性增加,如何有效地管理和组织配置文件成为了开发者面临的一大挑战。Python的Hydra模块为这一问题提供了优雅的解决方案。
Rocky006
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2024-08-29 17:35
数据库
python
开发语言
spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
在实际
机器学习
项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出
weixin_39956182
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2024-08-29 14:10
spark应用程序转换
深度学习:探索人工智能的无限可能
1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的
机器学习
方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
木小梦(๑• . •๑)
·
2024-08-29 12:29
人工智能
深度学习
计算机视觉概念科普
它结合了信号处理、图像处理、模式识别、
机器学习
等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。
极客代码
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2024-08-29 11:54
玩转AI
人工智能
图像处理
计算机视觉
深度学习
机器学习
和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
早起星人
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2024-08-29 09:44
机器学习
深度学习
人工智能
Python分布式任务处理库之dramatiq使用详解
概要
在现代Web应用和数据处理任务中,异步任务处理是一个至关重要的部分。Dramatiq是一个用于分布式任务处理的Python库,旨在提供简单、可靠的任务队列解决方案。
Rocky006
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2024-08-29 09:41
python
开发语言
Python数据分析利器之groupby和pivot_table使用详解
概要
在数据分析的过程中,数据聚合与数据透视是两项非常重要的操作。Python的Pandas库提供了强大的工具——groupby和pivot_table,帮助我们高效地进行数据聚合和透视分析。
Rocky006
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2024-08-29 09:41
python
数据分析
开发语言
AI学习记录 - 对抗性神经网络
有用点赞哦学习
机器学习
到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图
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2024-08-29 09:40
人工智能
学习
神经网络
Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解
概要
在神经网络中,激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素,使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数,神经网络仅仅是线性模型的堆叠,无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006
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2024-08-29 09:39
python
开发语言
【ShuQiHere】《
机器学习
的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
【ShuQiHere】引言:概述
机器学习
的演进
机器学习
的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。
ShuQiHere
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2024-08-29 08:33
机器学习
人工智能
TensorFlow和它的弟弟们
以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的
机器学习
框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。
活蹦乱跳酸菜鱼
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2024-08-29 08:31
tensorflow
人工智能
python
机器学习
(ML)算法分类
机器学习
(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。
活蹦乱跳酸菜鱼
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2024-08-29 08:31
机器学习
Datawhale AI夏令营-task03
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在
机器学习
和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him
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2024-08-29 06:50
人工智能
K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
引言在当今数据驱动的时代,
机器学习
技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在
机器学习
中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。
一休哥助手
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2024-08-29 06:50
人工智能
算法
kmeans
聚类
机器学习
——支持向量机
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
酱香编程,风雨兼程
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2024-08-29 06:20
机器学习
支持向量机
机器学习
算法
【
机器学习
-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
听忆.
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2024-08-29 06:19
机器学习
facebook
机器人
每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的
机器学习
算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-29 05:43
数据分析题库
数据分析
每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
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跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-29 05:43
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数据挖掘
7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,
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算法等。
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2024-08-29 04:59
亦菲喊你来学
机器学习
(14) --贝叶斯算法
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的
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方法
方世恩
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2024-08-29 01:45
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算法
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