机器学习正则化ppt

ppt制作技巧

1.使用纯白色页面背景2.使用结论性页面标题3.善用页面导航栏结构4.色块承载不规则内容重新设计思路对于多段独立内容：模块化处理页面单调时：添加色块大段信息，为凸显重点：区分层级表格处理：对齐，对比，层次
徴徴南风·2024-01-25 23:05

周检视

周检视5.13-5.19工作与财富1、谈了两单等待下周开单2.公司培训两次外面学习PPT健康与运动1、这周脚崴了只运动3次娱乐休闲1、陪伴孩子玩谈心社交1、周六俱乐部比赛2.约朋友吃饭效能/学习1、写晨间日记
陈陈陈皮·2024-01-25 23:36

【基础配置】Python2/Python3并存安装配置教程

它可以应用于多种领域，如Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、科学计算、自动化测试等。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，目前已成为世界上最流行的编程语言之一。
晚风不及你ღ·2024-01-25 23:26

全能的大模型工具？

最近发现了一个比较全能的一个大模型，星火大模型，相比于GPT3.5来说，功能多了很多GPT4目前是要收费的，GPT3.5不具备画图的功能，以及输出文档的功能在星火大模型中，集成了画图、生成ppt、生成流程图等一系列插件
11来了·2024-01-25 23:51

Day 1322：架构师训练营学习总结（w13）

本周主要讲了Spark流计算、数据分析和机器学习。Spark的主要特点是DAG切分多阶段计算、内存存储中间结果、RDD的编程模型。RDD是Spark的核心概念。
kafkaliu·2024-01-25 22:18

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。t-SNE通常用来在二维或者三维空间中可视化复杂数据集。简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空
加百力·2024-01-25 22:38

2016年不可错过的21个深度学习视频、教程和课程

几年之前，深度学习还是机器学习里面一个不太受人关注的领域。随着神经网络和大数据的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。2009年时，深度学习还是一个新兴领域，只有少数人认为这是一个值得研究的领域。
wd_cloud·2024-01-25 22:31

大学毕业论文开题报告PPT模板

大学时光如此短暂,转眼间就到了毕业季，面临着分别时,也在面临着毕业论文的写作，我们都知道在论文写作开始前我们都会有开题报告的完成,那这时也少不了一份简约大方的开题报告PPT模板的套用，帮助你更好的完成演讲啦
模板社交圈·2024-01-25 21:41

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。
草明·2024-01-25 21:53

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

什么是机器学习潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis，LSA）是一种无监督学习方法，用于在文本数据中发现潜在的语义结构。LSA的主要应用之一是进行文本文档的主题建模和信息检索。
草明·2024-01-25 21:23

强化学习 - Deep Q Network (DQN)

什么是机器学习DeepQNetwork（DQN）是一种结合深度学习和强化学习的方法，用于解决离散动作空间的强化学习问题。
草明·2024-01-25 21:23

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。
草明·2024-01-25 21:52

20种最常用编程语言的特点及应用

-应用场景：数据分析、机器学习、人工智能、Web开发、自动化脚本。2.Java-特点：跨平台、面向对象、强大的企业级框架。-应用场景：企业级应用开发、Android移动应用开发、服务器端Web开发。
极客代码·2024-01-25 21:39

2024年，AIGC赛道专利文献和软著大全

发明人：周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁二、机器学习算法发表文献Simulationmodelanddropletejectionperformanceofathermal-bubblemicroejector
AI周红伟·2024-01-25 20:30

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。在理论上，y^'的取值范围是(-∞,+∞)，即y^'可以是任何值，例如销量、价格、负债等。在回归任务中，有一类特殊场景值得注意，就是预测概率。概率可用于解决分类问题。在这类场景中，模型的输出是输入样本属于某个类别的概率。例如，输入的是用户消费习惯和商品特征等信息，
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》-因子分解模型

但是，随着互联网的发展，以及应用场景的日益复杂，人们对机器学习的期待日渐提高，在一些复杂的场景中，逻辑回归显得有些力不从心。例如，在电商推荐场景中预测用户是
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 经典分类模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线。当训练数据线性可分时，能够正确进行分类的分类线有无数条，不同的分类线对应于不同的w和w_0及不同的Loss，如图5-1所示。图5-1在图5-1中，直
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 线性回归

在机器学习中，这类业务有一个专门的名字——回归（Regression）。回归是指通过大量已知数据发现输入x和输出y的内在关系，并对新的输入进行预测。发现内在
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

前言：读者朋友们大家好，从这篇开始更新我本人撰写的《速通机器学习》一书；本书已出版并发售于JD，想要实体书的可以自行购买。
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

Redis面试题32

它与传统机器学习有何不同？答：深度学习是机器学习的一个分支，在人工神经网络的基础上构建了多层的神经网络模型，以实现对复杂数据的学习和分析。
CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

大创项目推荐 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖
laafeer·2024-01-25 18:35

OpenCV C++（一）----入门

一、初识OpenCVOpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是开源的计算机视觉和机器学习库，提供了C++、C、Python、Java接口，并支持Windows、Linux
肉松饼饼·2024-01-25 18:28

基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测附MATLAB实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要
matlab科研助手·2024-01-25 17:18

IME-CNN-LSTM-Multihead-Attention|基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络R多变量时间序列预测附MATLAB仿真

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要
Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

《PPT演讲力》2021-12-29

讲出转折—用“神转折”告别“铺地毯”演讲“神转折”+“神道理”是一对双胞胎，先讲一个神转折的故事，再讲一个神道理。公式：事故+努力+改变=故事例：主题“人生有很多困难，这样到底好不好？”首先是“事故”，接着就是“努力”，最后就是“改变”，又是事故，又是努力,又是改变。讲出转折—用“有问题”的演讲勾住观众的兴趣和注意力回答问题是人类的条件反射，只要你提出问题，让人们思考一下，你就能完全掌控观众。所以
肖申克的救赎·2024-01-25 17:33

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

PR-AUCPR-AUC，即精确率-召回率曲线下的面积，是一种用于评估分类模型性能的指标。与ROC-AUC（接收者操作特征曲线下的面积）不同，PR-AUC关注的是精确率和召回率之间的关系，特别适用于不平衡数据集。精确率（Precision）和召回率（Recall）是分类模型中常用的两个重要指标：精确率衡量模型在预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别。召回率衡量模型成功预测出所有正类别样本的能力。
Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

这在许多机器学习算法中是必要的，因为它们通常不能处理类别数据。1.用法说明#初始化：le=LabelEncoder()#转换标签：encoded_labels=le.fit_tra
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

2022-11-11

2022-11-11给我们村小学生讲一堂弟子规计划书1先把弟子规这本书利用三周通读三遍，做笔记，列提纲2做成PPT，内容丰富，有案例和故事穿插。
清泉静流·2024-01-25 16:45

平凡的女孩也能当上主角

第一次注意到她时，是学校ppt分组时，我默默地站起身，独自领取任务单。没有人会愿意跟我这么平凡的女孩一个组。“嗨！”她拍了拍我的肩膀，“我也一个人，我们一组吧。”“我
清蓝芷涵·2024-01-25 16:58

借助一个例子简要了解机器学习

练习:训练一个模型,基于适合狗的护具的大小来预测适合狗的靴子尺寸环境:azureml_pyimportpandas!wgethttps://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-introduction-to-machine-learning/main/graphing.py!wgethttps://raw.githubuserconten
泥烟·2024-01-25 15:41

深度学习电脑配置有什么要求？

随着人工智能和机器学习的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。然而，深度学习的应用需要强大的计算能力，因此对于想要进行深度学习的用户来说，选择一台合适的电脑是必不可少的。
机器视觉—ing·2024-01-25 15:04

Redis 6.0多线程模型比单线程优化在哪里了

推荐阅读项目实战:AI文本OCR识别最佳实践AIGamma一键生成PPT工具直达链接玩转cloudStudio在线编码神器玩转GPUAI绘画、AI讲话、翻译,GPU点亮AI想象空间资源分享史上最全文档AI
KK_crazy·2024-01-25 15:02

手机WPS PPT如何嵌入视频？

在手机WPSPPT中添加视频非常简单和方便，让你的演示文稿更生动、引人入胜。本文将详细介绍如何在手机WPSPPT中嵌入视频，并提供相应的源代码供参考。
CodeByte·2024-01-25 15:16

机器学习/深度学习中的类别不均衡问题及处理方法

类别不均衡问题数据的类别不平衡（classimbalance），也叫数据偏斜（classskew）。以常见的二分类问题（是和否两类）为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如0.1%）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。例如，若分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确
几时见得清梦·2024-01-25 14:20

向量库与嵌入模型

简介非结构化数据世界上大约超过百分之八十的数据都是非结构化数据，例如：图像、音视频、自然语言等，这些模型不遵循预定义的模式或组织方式，可以使用各种人工智能(AI)和机器学习(ML)模型转换为向量。
liuzhenghua66·2024-01-25 14:56

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经
十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

智慧城市的发展过程中，最需要的15个工作岗位

1.机器学习科学家随着城市越来越多地利用物联网，并能够从现有资源中收集更多关于天气、交通等的数据，随后通过第三方应用程序对数据进行挖掘，数据科学家不仅需要从数据中分析和创造更多价值，还需要连接数据孤岛。
人工智能爱好者·2024-01-25 14:24

2019年再次启航

2019年我的主要思路在三块；成长，赚钱，家庭成长；我会在2018年的基础上去跃迁，去专攻学习当下感兴趣的领域，线下课程会增量，上海培训班增加，大概方向；时间管理，演讲，PPT，TTT，写作，
Fiona张芳·2024-01-25 14:23

2019.05.11——相约回娘家过母亲节

图片发自App图片发自App图片发自App2.最近两周的下午都很少有时间在家静静呆着，今天下午赶紧把易趣玩新课程PPT
陳境墨·2024-01-25 14:47

数据可视化的未来：2024 年及以后_光点科技

人工智能、机器学习和增强现实等新兴技术正在为新一代实时数据可视化工具铺平道路，这些工具将增强我们理解复杂数据的能力并彻底改变我们与之交互的方式。
光点数据治理·2024-01-25 14:43

望平安健康（日更第140天2021-06-03）

总体践行第180日日更第140日2.0践行第80日PPT践行第46日【今日感悟】人碰到事情的时候就很容易打乱
Wendy如意芳霏·2024-01-25 14:12

jvm系列文章

http://www.ityouknow.com/jvm.html2017-09-30jvm系列(十):JVM演讲PPT分享2017-09-21jvm系列(九):如何优化JavaGC「译」2017-09
4ea0af17fd67·2024-01-25 14:44

无题

今天，当看见PPT，那些功劳，那些我付出的感情和实际，那些我宝贵的时间和机会，我又一次狠狠的受伤了，这应该是从2008年以来，对我打击最深的一件事，我其实是弱者，我无言，无泪，无情，无心，无希望，其实，
小乖乖的小日常2020·2024-01-25 13:26

“个人习惯计划表”如何添加文字？多步骤详解

一、方便使用电脑的伙伴可使用PPT进行编辑步骤1：打开PPT，将图片拖入。
王锦康·2024-01-25 13:24

深度学习模型选择

作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？
良子c·2024-01-25 12:24

机器学习算法之神经网络算法初识

神经网络算法初识感知机算法1.概述感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（thresholdlogicunit）。其学习能力非常有限，若二分类数据集线性可分，即存在一个线性超平面能将它们分开，则感知机的学习过程一定会收敛而求得适当的权向量；否则感知机学习过程会发生振荡，难以稳定下来。要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元，即
魔术师帽子里的兔子·2024-01-25 12:06

ChatGPT/GPT4科研实践应用与AI绘图技术及论文高效写作

360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。
梦想的初衷~·2024-01-25 12:58

Scikit-Learn 高级教程——自定义评估器

PythonScikit-Learn高级教程：自定义评估器Scikit-Learn提供了许多内置的评估器（Estimator）来进行机器学习任务，但在某些情况下，我们可能需要自定义评估器以满足特定需求。
Echo_Wish·2024-01-25 11:04

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了大量的机器学习算法和工具，使得机器学习任务更加便捷和高效。
老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

特征抽取-----机器学习pycharm软件

导入包fromsklearn.datasetsimportload_iris#方法datasets_demo()数据集使用fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer#方法dict_demo()字典特征抽取用fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#方法count_dem
辣椒酱.·2024-01-25 11:41
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