机器学习模型第7页

利用gradio快速搭建AI应用

引言Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。使用Gradio，开发者可以非常轻松地为他们的模型构建一个前端界面，而不需要任何Web开发经验。

Garry1248·2023-12-21 14:24

一文了解提示工程（Prompt Engineering）

引言在机器学习的世界里，有一句众所周知的话，“机器学习模型的好坏取决于您为其提供的训练数据。”它指出了数据质量在您从这些算法中获得的结果中发挥的关键作用。

Garry1248·2023-12-21 14:22

机器学习中的一些经典理论定理

但是经验判断或多次试验往往成本比较高，也不太可靠，因此希望有一套理论能够分析问题难度、计算模型能力，为学习算法提供理论保证，并指导机器学习模型和学习算法的设计，这就是计算学习理论。

白牛DATA·2023-12-21 12:39

过采样的解释

这有助于提高机器学习模型对少数类别的分类性能。过采样的主要步骤包括：选择少数类别样本：从训练数据集中选择少数类别的样本。复制样本：复制选定的少数类别样本，使其数量增加到一定程度。

人工智能教学实践·2023-12-21 12:24

在 TensorFlow 中启用 Eager Execution

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。TensorFlow应用程序使用一种称为数据流图的结构。

人工智能小豪·2023-12-21 11:09

龙芯loongarch64服务器编译安装tokenizers

1、简介HuggingFace的Tokenizers库提供了一种快速和高效的方式来处理（即分词）自然语言文本，用于后续的机器学习模型训练和推理。

番茄小能手·2023-12-21 07:09

【进阶篇】YOLOv8实现K折交叉验证——解决数据集样本稀少和类别不平衡的难题，让你的模型评估更加稳健

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转K折交叉验证K折交叉验证（K-FoldCross-Validation）是一种常用的机器学习模型评估方法，可以帮助我们评估模型的性能，特别适用于数据集相对较小的情况。

w94ghz·2023-12-20 23:20

机器学习之迁移学习（Transfer Learning）附代码

传统的机器学习模型通常是从头开始训练，使用特定于任务的数据集，而迁移学习则通过利用已经在一个任务上学到的知识，来改善在新任务上的学习性能。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:41

大型语言模型：SBERT — Sentence-BERT

基于转换器，许多其他机器学习模型已经发展起来。其中之一是BERT，它主要由几个堆叠的变压器编码器组成。

无水先生·2023-12-20 16:39

基于卷积神经网络对垃圾分类与应用

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种流行的机器学习模型，常用于图像分类问题。

kdbshi·2023-12-20 15:38

宣布推出 ML.NET 3.0

作者：JeffHandley排版：AlanWangML.NET是面向.NET开发人员的开源、跨平台的机器学习框架，可将自定义机器学习模型集成到.NET应用程序中。

MicrosoftReactor·2023-12-20 15:29

pandas对每个分组应用apply函数

将不同范围的数值列进行归一化，映射到[0,1]区间：更容易做数据横向对比，比如价格字段是几百到几千，增幅字段是0到100机器学习模型学的更快性能更好1、数据准备imp

测试探索·2023-12-20 12:45

机器学习(十二)：正则化与过拟合(附代码实例)

一、介绍构建一个机器学习模型并不总是一帆风顺的。可能在初步尝试之后，会发现模型在训练数据上的表现非常好，但在新的、未见过的数据上的表现却非常差。这就是所谓的过拟合问题。

算法小陈·2023-12-20 05:13

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个强大的编程接口，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念和使用场景如下：张量（Tensors）：TensorFlow的核心数据结构是张量，它是一个多维数组或矩阵。

乐神来了·2023-12-20 02:26

机器学习——特征提取

但是，机器学习模型无法处理符号化的文本，只能接收数值型和布尔型数据，需要对数据进行特征提取。特征提取又称特征抽取，是将任意数据（如字典、文本或图像）转换为机器学习的特征向量。

风月雅颂·2023-12-20 00:28

机器学习——数据划分

训练集用于训练数据，生成机器学习模型；测试集用于评估学习模型的泛化性能和有效程度。数据划分一般有留出法、交叉验证法和自助法。

风月雅颂·2023-12-20 00:26

论文阅读/中文记录，材料机器学习：Data-driven based phase constitution prediction in high entropy alloys

etal.Data-drivenbasedphaseconstitutionpredictioninhighentropyalloys[J].ComputationalMaterialsScience,2022,215:111774.文章目录摘要1.引言2.方法2.1数据收集和处理2.2机器学习模型

keith_VV·2023-12-19 15:22

2023年微软开源八个人工智能项目

微软全年发布了不少人工智能和机器学习模型、项目和库，为开源尽了自己的一份力量。以下为诸君呈现值得关注的8个项目。1、OrcaandOrca2微软发布了Orca2。这是一

c++服务器开发·2023-12-19 11:16

评价机器学习模型的指标

为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每一个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价标准有准确率、精确率、召回率和F值等。

白牛DATA·2023-12-19 10:59

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例deephub随着机器学习模型的复杂性和能力不断增加。

baidu_huihui·2023-12-19 08:35

亚马逊云科技AI应用 SageMaker 新突破，机器学习优势显著

、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）AmazonSageMaker是一种机器学习服务，帮助开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习模型

不叫猫先生·2023-12-18 22:58

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

其实Lasso回归也是机器学习模型中的常青树，在工业界应用十分广泛。在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。

统计学家·2023-12-18 06:24

xgboost机器学习算法通俗理解

的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的机器学习模型

DJ.马·2023-12-18 06:39

机器学习之评估机器学习模型

文章代码来源：《deeplearningonkeras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，如果时间不够，可以看看此系列文章。我们将我们的数据分为训练集、验证集和测试集，我们不通过相同的数据来评估我们用来训练的模型，原因很明显：经过一些很少批次的训练以后，全部的模型都开始过拟合，也就是说，他们在未见过的数据上的表现跟见过的数据比，不光停滞，还有可能下降。机器学习的目标就是要让我们的

辣椒种子·2023-12-18 04:16

机器学习之机器学习的四个标签

机器学习模型的正式评价程序，你们在之前已经看到了其简单的版本如何为机器学习备好数据，什么是“特征工程”学习解决过拟合问题，我们在之前的

辣椒种子·2023-12-18 04:45

张津_lohas·2023-12-17 17:27

【机器学习】044_Kaggle房价预测（机器学习模型实战）

参考自《动手学深度学习》中“Kaggle比赛实战：预测房价”一节一、数据准备首先从网站上下载要获取的房价数据。DATA_HUB是一个字典，用来将数据集名称的字符串和数据集相关的二元组一一对应。二元组包含两个值：数据集的URL和用来验证文件完整性的sha-1密钥。※所有数据都托管在地址为DATA_URL的网站上。获取数据的代码如下：importhashlibimportosimporttarfile

Cyan.__·2023-12-17 09:05

AI日报：苹果为使用Mac的人工智能开发者推出开源工具

MLX可通过GitHub获得，旨在简化苹果硬件上的机器学习模型培训和部署。开发细节苹果表示，ML

Nowl·2023-12-16 21:14

【影像组学入门百问】#25--#26

这可能导致机器学习模型在训练过程中对较多的类别过度拟合，从而降低模型对较少类别的预测性能。

有Li·2023-12-16 11:52

使用 TensorFlow 创建生产级机器学习模型（基于数据流编程的符号数学系统）——学习笔记

资源出处：初学者的TensorFlow2.0教程|TensorFlowCore(google.cn)前言对于新框架的学习，阅读官方文档是一种非常有效的方法。官方文档通常提供了关于框架的详细信息、使用方法和示例代码，可以帮助你快速了解和掌握框架的使用。如果你提到的Jupyter笔记本格式的教程无法在国内运行，你可以尝试其他方式来学习框架。以下是一些建议：一、针对新手的demo初学者的TensorFl

Stitch .·2023-12-16 04:07

联邦边缘学习中的知识蒸馏综述

如何在保护数据隐私的前提下,利用它们训练出性能优异的机器学习模型,一直是业界关注的难点。为此,联邦学习应运而生,它允许在终端本地训练并协同边缘服务器进行模型聚合来实现分布式机器学习。

MCRG·2023-12-15 11:09

联邦蒸馏中的分布式知识一致性 | TIST 2024

联邦蒸馏中的分布式知识一致性|TIST2024联邦学习是一种隐私保护的分布式机器学习范式，服务器可以在不汇集客户端私有数据的前提下联合训练机器学习模型。通信约束和系统异构是联邦学习面临的两大严峻挑战。

MCRG·2023-12-15 11:38

联邦多任务蒸馏助力多接入边缘计算下的个性化服务 | TPDS 2023

但是由于用户的行为模式与服务需求的多样,不同设备上的数据分布与模型的任务需求往往存在显著差异,叠加MEC场景设备硬件配置高度差异化、通信受限等多重限制，给部署与协同训练机器学习模型带来了挑战。

MCRG·2023-12-15 11:22

机器学习模型评估指标

1.回归模型评估指标(1).绝对误差预测和实际之间误差的绝对值之和。(2).均方误差预测和实际之间距离之差平方和的均值2.分类的评估准则分类的评估标准很多，不同的评估标准侧重点不一样，我们不可能做到万事俱备，甚至有的指标是相互冲突。我们这里先引入混淆矩阵。假设我们要做二分类，标签为0和1，预测值当然也是0和1预测为0预测为1真实标签为0TNFP真实标签为1FNTP我们以预测为标准，来分析结果，如果

歌者文明·2023-12-14 18:59

【Python百宝箱】从平凡到卓越：如何通过评估和调优提升机器学习模型质量

提升机器学习模型性能的终极指南：评估和调优工具大揭秘前言在机器学习领域，评估和调优是提升模型性能的关键步骤。

friklogff·2023-12-14 18:22

【小沐学Python】Python实现WebUI网页图表（gradio）

入门代码3.2组件属性3.3多个输入和输出组件3.4图像示例3.5聊天机器人3.6模块：更灵活、更可控3.7进度条结语1、简介https://www.gradio.app/Gradio是用友好的网络界面演示机器学习模型的最快方法

爱看书的小沐·2023-12-14 18:42

机器学习的 Webshell 检测

咨询源码下载地址源码下载地址点击这里下载源码项目介绍本课题旨在研究机器学习在Webshell检测中的应用，以目前应用广泛的服务器端语言PHP为例，通过学习和研究PHPWebshell在检测中的对抗手段，收集充分的黑白样本用于机器学习模型训练

做阿尔法的狗·2023-12-14 17:54

【机器学习】多模态机器学习

多模态机器学习是指利用多种不同的数据类型（如图像、文本、音频等）来训练和优化机器学习模型。

Bosenya12·2023-12-14 14:35

【基于LSTM的电商评论情感分析：Flask与Sklearn的完美结合】

本文将介绍一种基于长短时记忆网络（LSTM）的电商评论情感分析方法，使用Flask进行数据展示与Sklearn进行机器学习模型构

爱欲无极·2023-12-14 13:32

文献速递：多模态影像组学文献分享(一种诊断方法结合了多模态放射组学和基于腰椎CT及X光的机器学习模型，用于骨质疏松症)

文献速递：多模态影像组学文献分享:(一种诊断方法结合了多模态放射组学和基于腰椎CT及X光的机器学习模型，用于骨质疏松症)**Title题目AdiagnosticapproachintegratedmultimodalradiomicswithmachinelearningmodelsbasedonlumbarspineCTandX‑rayforosteoporosis

有Li·2023-12-06 18:47

TensorFlow 常用代码

TensorFlow是由Google开发的一个用于数值计算的开源软件库，主要用于构建和训练机器学习模型。它的核心是使用数据流图来描述计算任务。

小楼先森·2023-12-06 09:58

AGI = 大模型 + 知识图谱 + 强化学习

一、大模型（LargeModels）定义：大模型通常指的是参数数量庞大的机器学习模型，特别是深度学习模型。这些模型在训练时需要大量的计算资源和数据。

summer_west_fish·2023-12-06 06:13

【深度学习笔记】09 权重衰减

09权重衰减范数和权重衰减利用高维线性回归实现权重衰减初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减权重衰减的简洁实现范数和权重衰减在训练参数化机器学习模型时，权重衰减

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:18

深度学习早停机制（Early Stopping）与早退机制（Early exiting）

早停机制，一种机器学习模型调优策略，提升调优效率下图损失值明显经过了欠拟合到过拟合使用早停机制后，模型不再过拟合模型早停是面向模型训练过程的。

追忆苔上雪·2023-12-06 00:12

利用机器学习模型完成时间序列预测

1.简述时间序列数据是一种典型的数据，时间序列预测方法比较多。比如ARIMA模型、Prophet模型、指数平均法、滑动平均法等等。本文采用机器学习算法，如线性回归、随机森林等，完成时间序列预测，预测效果也比较好。2.数据集本文对应的数据集格式如下：timevalue2018-09-0100:0032212018-09-0101:0055152018-09-0102:009971.......201

Great_smile·2023-12-05 05:24

scikit-learn线性回归法进行利润预测

大家好，生成式人工智能无疑是一个改变游戏规则的技术，但对于大多数商业问题来说，回归和分类等传统的机器学习模型仍然是首选。

python慕遥·2023-12-04 15:45

Gradio库的安装和使用教程

应用界面三、Gradio的高级用法1、多语言支持2、自定义输入和输出格式3、模型版本控制4、集成第三方库和API5、自定义UI和UX四、Gradio的常见问题及解决方案总结Gradio是一个用于快速构建和分享机器学习模型的开源库

傻啦嘿哟·2023-12-04 11:20

LLM；超越记忆《第 2 部分》

我们探索了动态上下文学习、连续空间插值及其生成能力，揭示了LLM如何理解、适应和创新超越传统机器学习模型。LLM代表了人工智能的重大飞跃，超越了单纯的记忆模型的概念。

无水先生·2023-12-03 20:30

Python机器学习入门 -- 支持向量机学习笔记

刚刚好有一种机器学习模型，它不仅关注分类能

szu_ljm·2023-12-03 19:48

人工智能中的模型评估

模型评估是确保机器学习模型在实际应用中有效

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:11

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