机器学习深度学习算法神经网络

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首

张三叨·2024-09-16 08:58

nosql数据库技术与应用知识点

知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用

皆过客，揽星河·2024-09-16 08:42

Python开发常用的三方模块如下：

4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机

换个网名有点难·2024-09-16 08:09

Python实现简单的机器学习算法

Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

遥感影像的切片处理

这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。

sand&wich·2024-09-16 06:23

ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程

Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。

设计师早上好·2024-09-16 04:39

[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。

YuanDaima2048·2024-09-16 04:39

机器学习-聚类算法

机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！

不良人龍木木·2024-09-16 03:06

未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？

一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。

cesske·2024-09-16 01:19

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常

极客Array·2024-09-16 00:23

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法

numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。

江平舟·2024-09-15 23:40

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数

欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。

二七830·2024-09-15 23:04

神经网络-损失函数

MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中

红米煮粥·2024-09-15 22:03

【中国国际航空-注册_登录安全分析报告】

暴力破解密码，造成用户信息泄露2.短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉3.带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下

风控牛·2024-09-15 22:01

机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio

小嗷犬·2024-09-15 22:59

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net

愿风去了·2024-09-15 21:11

BP神经网络的传递函数

BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可

大胜归来19·2024-09-15 21:39

神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用

神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。

快乐的小荣荣·2024-09-15 21:38

机器学习-------数据标准化

什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT)

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-15 20:02

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

两种方法判断Python的位数是32位还是64位

Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。

sanqima·2024-09-15 17:14

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商

LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商引言在人工智能和机器学习领域,LangChain已成为一个强大而灵活的框架,允许开发者轻松集成各种AI服务提供商。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:34

机器学习VS深度学习

机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。

nfgo·2024-09-15 11:28

大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（

2401_84572577·2024-09-15 10:20

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

1.基本概念机器学习：发明算法将数据转化为智能行为数据挖掘VS机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备过程：数据——>抽象化——>一般化。

苹果酱0567·2024-09-15 09:43

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征

一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）

GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。

Ambition_LAO·2024-09-15 05:15

Python前沿技术：机器学习与人工智能

Python前沿技术：机器学习与人工智能一、引言随着科技的飞速发展，机器学习和人工智能（AI）已经成为了计算机科学领域的热门话题。

4.0啊·2024-09-15 05:14

chatgpt赋能python：如何在Python中计算平均值

如何在Python中计算平均值计算平均值是数据分析、统计和机器学习等许多领域中的常见任务。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，为计算平均值提供了多种方法。

tulingtest·2024-09-15 03:59

chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？

Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。

turensu·2024-09-15 03:59

如何理解深度学习的训练过程

以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？

奋斗的草莓熊·2024-09-15 03:58

Keras深度学习框架入门及实战指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络

司莹嫣Maude·2024-09-15 02:54

Python 初学者入门必知： Anaconda是什么？有什么作用？怎么使用？

Anaconda是一个免费开源的Python和R编程发行版，包含上千个适用于数据科学和机器学习的包。

懒大王爱吃狼·2024-09-14 23:03

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。

幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

一切皆是映射：AI的去中心化：区块链技术的融合

区块链技术的融合作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：AI，区块链，去中心化，智能合约，共识机制，数据安全，隐私保护，分布式账本技术，机器学习

AI大模型应用之禅·2024-09-14 21:45

第五届核磁机器学习班（训练营：2023.6.5~6.17）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-09-14 20:08

如何有效的学习AI大模型？

以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。

Python程序员罗宾·2024-09-14 15:37

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集

wang151038606·2024-09-14 13:21

文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理

https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音

尹凯·2024-09-14 11:50

一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念，领先别人一步！

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

努力的光头强·2024-09-14 11:39

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

cv_2025·2024-09-14 09:59

使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统

使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域，高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。

afTFODguAKBF·2024-09-14 09:28

Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares)

不二人生·2024-09-14 08:25

使用MLOps进行AI部署的顶级公司

自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。

AI研报·2024-09-14 07:12

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