机器学习特征筛选第6页

2021-03-26 每日打卡

本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习，然后就在纠结中什么都没做。感想：冲劲十足的周一周二，慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。

来多喜·2024-09-10 00:09

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向

「已注销」·2024-09-10 00:33

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。

Ven%·2024-09-09 21:21

2021-04-13

例如：在教学能被3整除的数的特征时，老师先写出一个数321，问学生这个数能不能被3整除，经过计算后，学生回答：能！

017db7495a49·2024-09-09 21:40

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach

困了不能睡·2024-09-09 21:47

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

极简生活抄书第33天：自我与边界感

很多人在自我和自私之间的边界感并不是很强，而随着年龄越大，这种特征会越明显。经历过一些事情的过来人，会以过来人的身份把他们的经验用“为了你好”而强加给你。

兮若耶·2024-09-09 18:21

【免费培训】脑电统计分析专题班（直播：2023.7.9）

它作为一门实践性很强的课程，对各学科领域的发展起着非常重要的作用，特别是作为一种认识心理现象数量特征的重要工具受到了广大心理学工作者的重视。

茗创科技·2024-09-09 17:54

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本

小李学AI·2024-09-09 16:14

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

（二十八）STL set容器（集合）

6,5,1,2,3,4,4,5,3,2,1}print(T)#输出{1,2,3,4,5,6}学过数学的也知道{1,2,3,4,5,6}\{1,2,3,4,5,6\}{1,2,3,4,5,6}对，就是这玩意：集合他有两种特征

小蛋编程·2024-09-09 15:08

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

基于RoBERTa-BASE的特征提取器，提取事件文本数据的结构特征（如段落和篇章结构）涉及多个步骤。RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。

大多_C·2024-09-09 15:05

2018-09-25

而微商的有几大特征：1.去平台化：商家不再只依赖淘宝、天猫等大平台生存2.碎片化：将所有社会化媒体联合起来，全渠道发布商品；3.去品牌化：随着产品的多样化，购买的渠道和方式也越

风为你写歌·2024-09-09 15:55

集合和函数

一、集合1.1集合的特征集合是无序的，集合中的元素是唯一的，集合一般用于元组或者列表中的元素去重1.2集合的格式变量名={元素，元素，，，}1.3添加元素1.3.1addnums={11,24,45,96,28

ln111·2024-09-09 15:25

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长，数据分析python

如果ACF图在某个滞后期处出现显著的正相关峰值，并且这种模式在多个滞后周期中重复出现，这就是周期性信号的特征。而PACF则可以帮助确定延迟的直接影响。

元宝Q·2024-09-09 14:25

李白《将进酒》被修改过，有“敦煌遗书”为证，古人为何要这样做

文·段宏刚诗仙李白（701年——762年）的诗歌以豪放洒脱、华美壮丽、气势恢宏为主要特征，他一生总共创作了近1200首不同体裁的诗歌，传世的有900多首，全部收录在《李太白集》里。

鸿鹄迎罡·2024-09-09 13:32

2020-10-15 《每天学点儿逻辑学》357

也就是说，意识有一些特征只能被意识的拥有者所理解，如果我们是站在第三人称出发的自然科学的角度

我来自金星·2024-09-09 13:29

网易严选是干什么的，网易严选是什么平台

作为中国领先的电商平台之一，网易严选与众多知名品牌及供应商合作，通过严格的产品筛选、质量把关和营销推广来满足用户对品质生活的需求。首先，网易严选注重产品品质。

一起高省·2024-09-09 13:22

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

Windows Hello 可绕过漏洞进行身份认证

Windows安全漏洞将允许攻击者欺骗用于系统生物特征面部识别方面的USB摄像头。

H_00c8·2024-09-09 12:47

《如何阅读一本书》读书笔记5

欣然阅读·2024-09-09 09:16

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE

这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要，它们帮助我们将高维数据转换为低维数据，保留数据的主要特征。主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）是一种线性降维技术，用于将数据从

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

gee mysql数据库_MySQL

答：其两...»smart-rick2021-02-15JAVA基础面向对象有哪些特征？答：继承、封装、多态JDK与J

weixin_39955142·2024-09-09 08:16

redis常见使用场景

文章目录redis常见使用场景全局ID位统计购物车用户消息时间线timeline抽奖商品筛选分布式锁限流redis实现计数器排行榜消息队列redis如何实现延时队列redis生产常用的场景redis常见使用场景

思静语·2024-09-09 07:41

【区块链 + 人才服务】链节区块链教学管理平台 | FISCO BCOS应用案例

行业方面，工信部《中国区块链技术和应用发展白皮书》指出，区块链系统的透明化、数据不可篡改等特征，完全适用于学生征信管理、升学就业、学术、

FISCO_BCOS·2024-09-09 07:40

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践

背景快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。

王知无·2024-09-09 06:51

《出苍茫》一七八魔法卷轴

经过严格筛选的狂鹫武士都是家族子弟，他们从五岁起就要进入海因茨家族的秘密基地进行严酷训练，同时还要辅以

佛朗西斯_阿道克·2024-09-09 05:39

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DilatedReparamBlock，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

AICurator·2024-09-09 04:19

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

以前写的几副应征宣传标语

美景横贯东西，如长轴国画，东台典型特征鲜明。）3.策马古盐道，入画新东台。（古今对照，简洁明快，琅琅上口。既彰显东台悠久的历史底蕴，又讴歌新时代的东台形象。亦可为游客留影的背景题词。）4.古风海韵仙

一片洞庭秋·2024-09-09 02:08

森林旅游规划怎样做？

（一）资源及特征森林旅游资源系指以森林景观为主体，其他自然景观为依托，人文景观为陪衬的一定森林旅游环境中，具有游览价值与旅游功能，并能够吸引旅游者的自然与社会、有形与无形的一切因素。

陆遇路语·2024-09-09 02:31

【SQL】跳过记录筛选第二名

目录语法需求示例分析代码语法SELECTDISTINCTcolumn1,column2,...SELECTDISTINCT语句用于返回唯一不同的值。SELECTDISTINCT后面跟着想要获取唯一值的列名，列名之间用逗号分隔。当从数据库表中查询数据时，如果表中某列包含重复的值，而又只想获取这些值的唯一列表，那么就可以使用DISTINCT关键字。如果对多个列使用DISTINCT，那么SQL会返回这些

F_D_Z·2024-09-09 01:32

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

华为云发布《云原生2.0架构白皮书》，GaussDB技术再升级

近期，在华为伙伴暨开发者大会2022，华为云CTO张宇昕发布了《云原生2.0架构白皮书》，包括云原生数据库在内，介绍了云原生2.0的关键特征、架构模式，以及优秀实践，为企业数字化升级注入了云原生2.0新动力

是怼怼呀11·2024-09-08 23:13

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

精要主义

在探索这一步，你需要用一个严格的标准去筛选，哪些事、哪些目标是精要的，如何在恰当的时间、以恰当的方式去做这些事，从而达到个人贡献的峰值。当然，刚开始你会觉得很困难，因为总有些事、有些机会像鸡肋，食

铱璱·2024-09-08 22:16

CVPR 2021 | 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类/检测/分割涨点！

与通过2D全局汇集将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程，这两个过程分别沿两个空间方向

Akita·wang·2024-09-08 22:38

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

男人爱你有这7个表现，中了3点，你就嫁对人了！

女人有时候，觉得自己牺牲一切奋不顾身的跟了一个男人，离开了自己的父母，离开了自己的家，把自己托付给他，很害怕他会在外面花天酒地，抛弃自己，那么，男人爱妻如命，宠妻狂魔有什么特征呢？

景玉老师·2024-09-08 21:41

面向服务的架构（SOA）

SOA关键特征松耦合：服务设计为独立和松耦合的，使得对一个服务的更改不会影响其他

暮色尽染·2024-09-08 20:56

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