机器学习神经网络人工智能

基于spark+hadoop+hive大数据分析的电影推荐系统的设计与实现

部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习
毕设木哥·2024-08-26 06:26

【matlab】分类回归——智能优化算法优化径向基神经网络

目录径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念二、网络结构三、工作原理四、学习算法五、优点与应用六、与BP神经网络的比较智能优化算法常见的智能优化算法灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer
passion更好·2024-08-26 06:56

【matlab】分类回归——智能优化算法极限学习机

算法原理算法特点应用前景代码实现ELM训练函数——elmtrain函数ELM预测函数——elmpredict函数适应度函数主函数引言极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一种单隐层前馈神经网络
passion更好·2024-08-26 06:26

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
E绵绵·2024-08-26 06:25

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常1、项目  7月4日下午，世界人工智能大会科学前沿论坛，代季峰老师代表InternVL研究团队发布了
菜b杨·2024-08-26 06:54

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

传统的卷积神经网络在提取语义信息时，只能通过固定尺度的卷积核进行操作，因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。
m0_55576290·2024-08-26 06:22

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

保护隐私，释放智能：使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统

保护隐私，释放智能：使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统在人工智能（AI）飞速发展的今天，AI问答系统已经成为企业与客户互动的重要工具。
2401_85763803·2024-08-26 05:45

《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作

文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2
张小生180·2024-08-26 05:44

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

Keras：基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API，可帮助用户快速构建神经网络。Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法
openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更
探数API数据·2024-08-26 02:58

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，
qq_551705769·2024-08-26 02:28

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
zhangbin_237·2024-08-26 01:20

持续创新：AWS块存储的简史

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。
新加坡内哥谈技术·2024-08-26 00:48

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。
九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

深入探索数据结构技术：理论、实践与应用

导语数据结构作为计算机科学的基础核心领域，不仅深刻影响着算法的设计与效率，而且在软件开发、数据分析、人工智能等诸多领域中扮演着关键角色。
小码快撩·2024-08-25 22:34

《人工智能与自然语言处理：开启智能交流新时代》

在当今科技迅猛发展的时代，人工智能已经成为了各个领域的热门话题。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《当人工智能牵手新兴技术：安全挑战与应对之策》

在科技日新月异的今天，人工智能的发展势头迅猛，而当它与其他新兴技术如生物技术、纳米技术等相结合时，一场前所未有的科技革命似乎正在悄然酝酿。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《打破信息茧房：确保人工智能推荐系统的多元化与公正性》

在当今数字化的时代，人工智能推荐系统已经成为我们获取信息、产品和服务的重要渠道。从社交媒体的内容推荐到电商平台的商品推荐，这些系统在为我们提供便利的同时，也带来了一个潜在的问题——信息茧房效应。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《确保人工智能决策的公正与透明：打破技术黑箱的探索》

在当今数字化、智能化的时代，人工智能已经深度融入我们的生活和社会的各个领域，从金融信贷评估到司法判决辅助，从招聘筛选到医疗诊断。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《人工智能时代：金融投资决策的潜在系统性风险及防范策略》

在当今数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）在金融领域的应用日益广泛，特别是在投资决策方面展现出了巨大的潜力。然而，随着其影响力的不断扩大，我们也必须警惕潜在的系统性风险。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《跨越文化与语言的鸿沟：人工智能的挑战与机遇》

人工智能作为一项具有变革性的技术，在应对这些差异方面发挥着越来越重要的作用，但同时也面临着诸多困难。语言是文化的载体，每种语言都蕴含着独特的文化内涵、价值观和思维方式。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

反无人机技术综述：通信技术与人工智能的融合

来源:无人争锋近年来，智能无人系统的发展日新月异。在俄乌冲突这一现代战争中，双方都大规模使用了无人机执行多样化任务，包括侦查、打击和情报搜集等。无人机为战场带来了前所未有的洞察力，从而改变了传统的战略和战术。因此，反无人机技术的研究和发展变得尤为重要。图1展示了一套当前广泛采用的反无人机系统架构。反无人机技术的现状为了有效应对无人机技术的挑战，研究人员已经开发了多种反无人机技术。这些技术主要分为两
人工智能学家·2024-08-25 21:59

LSTM--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

LSTM的概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的递归神经网络（RNN），最早由SeppHochreiter和JürgenSchmidhuber在1997年提出。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

《探秘神经网络：人工智能的强大引擎》

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了热门话题，而神经网络作为人工智能的重要组成部分，正发挥着越来越关键的作用。那么，什么是神经网络呢？它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢？
程序猿阿伟·2024-08-25 21:57

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

[感悟]关乎未来的思考，四次工业革命

最近在读吴军的《态度》，其中第五篇章提及第四次工业革命，特有此文第四次工业革命，机器智能（又称人工智能）。
时而宁静·2024-08-25 19:48

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。
极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。
whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。
乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。
weixin_39897267·2024-08-25 16:26

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时
MUKAMO·2024-08-25 15:52

LangChain 与 Elastic 合作为 RAG 添加向量数据库和语义重排序

前言在过去的一年中，我们看到了生成式人工智能领域的许多进展。许多新服务和库应运而生。LangChain已成为使用大型语言模型(LLM)构建应用程序的最受欢迎的库，例如检索增强生成(RAG)系统。
Cc不爱吃洋葱·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。
小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator
Lossya·2024-08-25 15:48

GeoScene Pro教程（001）：软件功能产品介绍

本软件以云计算为核心并融合各类最新IT技术，具有强大的地图制作、空间数据管理、大数据与人工智能挖掘分析、空间信息可视化以及整合、发布与共享能力。同时在用户体验、软硬件兼容适配、安全可控等方面
叁拾舞·2024-08-25 15:47

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

人工智能领域--RAG技术

RetrievalAugmentedGeneration）检索增强生成RAG，即Retrieval-AugmentedGeneration（检索增强的生成），是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）机制的人工智能技术
胡萝卜不甜·2024-08-25 13:39

编程小白到大神之路

跨学科：编程技术可应用于多个领域，如数据科学、人工智能、游戏开发等。三、市场现状随着科技的发展，各行各业
frostjsy·2024-08-25 12:37

GPT-4：秒懂情感的AI新突破

这不仅仅是一种技术的突破，更是一种对人工智能理解人类情感的深度挖掘。然而，这种技术的发展
一个有梦有戏的人·2024-08-25 12:36

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言  在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。
洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”
茗创科技·2024-08-25 10:04
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