机器学习模型第4页

3、建立你的第一个机器学习模型

建造你的第一个模型，万岁！本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、为建模选择数据1.1选择预测目标2、选择“特征”3、构建模型1、为建模选择数据您的数据集中有太多的变量，以至于您无法理解，甚至无法很好地打印出来。你怎样才能把这么庞大的数据压缩成你能理解的东西呢？我们先用我们的直觉挑选一些变量。稍后的课程将向

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:12

《GitHub Copilot 操作指南》课程介绍

第1节：GitHubCopilot概述一、什么是GitHubCopilot什么是GitHubCopilotGitHubCopilot是GitHub与OpenAI合作开发的编程助手工具，利用机器学习模型生成代码建议

韩茹_·2024-01-19 10:57

Hugging Face怎么通过国内镜像去进行模型下载（hf-mirror.com）

一、引言HuggingFace是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。

星宇星静·2024-01-19 04:18

Jetson Nano官方镜像下载&烧录

JetsonNanoNVIDIA官方镜像下载&烧录前言一、NVIDIAJetson官方镜像下载二、JetsonNano镜像烧录前言我的小组是做边缘智能方向的，而我的近期目标是在轻量化设备上部署简洁的机器学习模型

BAs533·2024-01-18 19:40

浅谈数据流水线

ThoughtWorks·2024-01-18 15:05

模型服务网格：云原生下的模型服务管理

作者：王夕宁模型服务网格（ModelServiceMesh）是一种架构模式，用于在分布式环境中部署和管理机器学习模型服务。

阿里云云原生·2024-01-17 22:03

机器学习中常见的过拟合解决方法

当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特性，这

AI小白龙*·2024-01-17 22:07

SHAP：最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。

Python数据挖掘·2024-01-16 22:31

互联网加竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

人工智能培训靠谱吗

人工智能工程师负责创建和开发自动化系统、算法和机器学习模型，以实现自主决策和任务执行。

人工智能技术与咨询·2024-01-16 17:42

Python数据分析案例31——中国A股的月份效应研究(方差分析，虚拟变量回归)

不弄那些复杂的机器学习模型了，经管类同学就用简单的统计学方法来做模型就好。

阡之尘埃·2024-01-16 14:49

什么是预训练Pre-training—— AIGC必备知识点，您get了吗？

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:02

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeed

参考文献DeepSpeed简介随着机器学习模型变得越来越复杂和庞大，训练这些模型所需的计算资源也在不断增加。

AI Player·2024-01-16 12:31

深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手，进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现，以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化关注TechLead，分享AI全维度知识。

TechLead KrisChang·2024-01-16 11:10

在 TensorFlow 中启用 Eager Execution

探索EagerExecution，了解在TensorFlow中默认启用它的好处TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，可以更轻松地构建和部署机器学习模型。

AI-智能·2024-01-16 10:43

使用 Python 和 scikit-learn 生成机器学习模型

获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤：数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB

AI-智能·2024-01-16 10:42

自然语言中的神经网络基础（1）

感知机模型是最简单的也是最早出现的机器学习模型，我们使用“面试官打分”的例子来说明，假设有n个面试官对面试者进行打分x1,x2...xn，显然

makelope·2024-01-16 07:48

Github Copilot 的使用方法和快捷键

GithubCopilot是一款由GitHub和OpenAI合作开发的智能代码助手，它使用机器学习模型生成代码建议。

不爱敲代码吖·2024-01-15 21:11

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--概念与学习框架

大规模机器学习模型：具备超强的表达能力，可以解决很多难度非常大的学习问题。大规模计算机集群：以GPU集群为主，有着强大的并行度和计算能力，可以使复杂的训练过程变得更加高效。

十有久诚·2024-01-15 19:00

43、机器学习模型运行期间要做什么

最近有一个问题询问“当ml脚本运行时如何不浪费时间/拖延？“。我认为这是一个重要的问题。我认为这个问题的答案显示了你的工作方法的组织或成熟程度。我在这个问题上留下了一个小小的评论，但是在这篇文章中，我详细说明了我的答案，并给出了一些关于如何考虑这个问题，最小化它甚至完全避免它的观点。少运行实验考虑一下为什么要执行模型运行。您几乎肯定会进行一种探索性数据分析。您试图了解您的问题，以达到特定准确度的结

攻城狮笔记·2024-01-14 15:51

机器学习基本算法：算法流程和算法分类

1、算法流程机器学习的过程是一个完整的项目周期，其中包括数据的采集、数据的特征提取与分类，之后采用何种算法去创建机器学习模型从而获得预测数据。

缘起性空、·2024-01-14 15:13

使用A股指数进行机器学习模型回测 | Qlib从入门到精通 #7

前面说了，学习投资从指数开始。指数的数据比较全，不受操控。我们优先关注几个重点的指数，宽基指数和重要行业指数，把它们的数据导入到qlib的存储中。我们重点关注几个指数：classConfig:defget_index_codes(self):return['000300.SH',#沪深300'000905.SH',#中证500'399006.SZ',#创业板'000852.SH',#中证1000'

AI量化投资实验室·2024-01-14 13:09

什么是机器学习

MLDL的区别提到机器学习一般就是指传统的基于统计学的一些算法(或者没用神经网络)DL深度学习就是指使用了神经网络为什么要学机器学习从学习知识的角度,从简单到复杂还有一些领域在使用机器学习相关术语介绍机器学习模型

码农zz·2024-01-14 08:43

认识YOLOv5模型结构目录

-CSDN博客一、一级目录下各文件功能YOLOv5是一个流行的机器学习模型，用于目标检测任务。

风筝超冷·2024-01-14 08:24

基于灰狼优化算法-混合核极限学习机 GWO-HKELM单变量时序预测 (单输入单输出)

混合核极限学习机(HybridKernelExtremeLearningMachine)是一种基于核方法和极限学习机算法的机器学习模型，具有

前程算法屋·2024-01-14 01:01

【模型评估 07】过拟合与欠拟合

如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性地进行模型调整，是不断改进机器学习模型的关键。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

如何选择合适的机器学习算法？

选择合适的机器学习算法是机器学习中非常重要的一步，它可以影响机器学习模型的性能和准确度。以下是一些有用的指导原则来帮助选择合适的机器学习算法：如何选择合适的机器学习算法？

人工智能小园子·2024-01-13 10:57

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

基于Python实现二手房整体情况可视化分析+房价预测【500010099】

提出问题探究单价、数量、总价和行政区域之间的关系探究其它因素和总价的关系户型分布分析建筑年代情况使用机器学习模型建立回归分析模型进行价格预测数据理解导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpim

神仙别闹·2024-01-12 15:51

安德尔房产数据分析

挑战概要任务是清理、完整分析和解释之前挑战中创建的数据集，以便建立一个机器学习模型来预测比利时地产销售的价格。挑战的目标包括：使用Pand

OverlordDuke·2024-01-12 13:29

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

导读利用实验室环境外记录的脑电建立机器学习模型需要对噪声数据和随机丢失通道具有鲁棒性的方法。这一需求在处理稀疏脑电蒙太奇(1-6个通道)时尤其强烈，且经常会在消费级或移动脑电设备中遇到。

茗创科技·2024-01-12 11:38

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时

zhy2267291213·2024-01-12 10:09

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

2、发展的三要素：数据、算法、算力3、相关术语机器学习模型=数据+算法数据：用于训练模型样本（sample）：一行数据特征（feature）：一列数据（必须和目标相关）标签（label）/目标（target

小林打怪中·2024-01-12 06:05

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

这里的目的是：示例使用交叉验证结合网格搜索，对机器学习模型进行超参数优化。一、导入相关模块主要是pandas和sklearn的模型及模型评价指标。import

wufeil·2024-01-12 04:26

Buzz 离线音频转字幕工具（完全免费，无需登录）

Buzz语音转文字工具的特点高准确率：基于OpenAI开源的Whisper自动语音识别模型，这是一款非常强大的机器学习模型转换速度快：Buzz的模型都离线存在本地，转换过程无需

這花開嗎·2024-01-11 11:39

基于传统机器学习模型算法的项目开发详细步骤

1场景分析1.1项目背景描述开发项目模型的一系列情境和因素，包括问题、需求、机会、市场环境、竞争情况等1.2.解决问题传统机器学习在解决实际问题中主要分为两类：有监督学习：已知输入、输出之间的关系而进行的学习，从而产生一个能够对已知输入给出合适输出的模型。这些算法在图像分类、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用无监督学习：已知输入，无输出结果而进行的学习，发现数据中的潜在特征和规律

挑大梁·2024-01-11 10:44

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。例如，线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

计算机视觉数据集

通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练机器学习模型、深度学习模型和计算机视觉算法，以实现各种视觉任务，

「已注销」·2024-01-10 13:47

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。

数据杂坛·2024-01-10 11:10

神经网络（Neural Networks）

什么是机器学习神经网络（NeuralNetworks），也称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）是一种受到生物神经网络启发而设计的机器学习模型。

草明·2024-01-10 11:36

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。

Avasla·2024-01-10 10:24

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

理论知识：集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型法方法。

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

基于机器学习进行降雨预测 -- 机器学习项目基础篇（13）

在本文中，我们将学习如何构建一个机器学习模型，该模型可以根据一些大气因素预测今天是否会有降雨。

python收藏家·2024-01-09 19:18

Python|使用Missingno库可视化缺失值（NaN）

但是要构建一个好的机器学习模型，我们的数据集应该是完整的。这就是为什么我们使用一些插补技术来用一些可能的值替换NaN值。但在此之前，我们需要很好地理解NaN值在数据集中的分布情况。

python收藏家·2024-01-09 19:18

【sklearn练习】model常用属性和功能

介绍scikit-learn中的机器学习模型（estimator）通常具有一组常用属性和功能，这些属性和功能可以用于训练、评估和使用模型。

我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。

我感觉。·2024-01-09 18:51

大模型与RPA、隐私计算结合，或加速推动银行数字化转型

人工智能大模型是指拥有超大规模参数、超强计算资源的机器学习模型，可处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。

RPA中国·2024-01-09 17:03

机器学习（三）：神经网络

一、基本原理神经网络(neuralnetworks)模拟生物神经网络的一种机器学习模型。

fromeast·2024-01-09 13:28

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（四）

ELSER模型在上一章中，您了解了如何使用由机器学习模型生成的嵌入填充的dend_vector字段

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-09 11:02

UCLA提出自我博弈微调：无需额外微调数据，左右互搏即可大幅提升LLM能力

而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。进入现今的大模型(LLM)时代，又有研究者发现了左右互搏的精妙用法！

PaperWeekly·2024-01-09 11:48

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