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机器学习笔记总结
机器学习
入门--双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)原理与实践
双向长短记忆网络(BiLSTM)BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是,BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息,使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中,我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM(长短期记忆网络)是一种递归神经网络(RNN),通过引入门控机制
Dr.Cup
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2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
神经网络
lstm
机器学习
入门--循环神经网络原理与实践
循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
Dr.Cup
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2024-02-20 05:44
机器学习入门
机器学习
rnn
深度学习
机器学习
入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
GRU模型随着深度学习领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题,研究人员提出了新的模型,其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现,并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验,最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
Dr.Cup
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2024-02-20 05:43
机器学习入门
机器学习
gru
人工智能
机器学习
第30天
简单的最大似然法根本无法求出所有的参数,这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法,首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化,计算出各个PM(即γji,第i个样本属于j类),再最大化似然函数(即LL(D)分别对α、u和∑求偏导),对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示:密度聚类则是基于密度的聚类,它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接性(密度可达
熊猫学猿
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2024-02-20 05:49
Java和人工智能哪个好?
而在人工智能领域,像
机器学习
工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心
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2024-02-20 04:50
java
人工智能
开发语言
深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与
机器学习
的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的
机器学习
方法
Srlua
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2024-02-20 04:54
人工智能
深度学习
人工智能
机器学习
实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:13
机器学习Jupyter笔记
机器学习
人工智能
numpy
python
机器学习
实战1-基础运用(2022/10/11)
机器学习
实战1-基础运用文章目录
机器学习
实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
python
numpy
机器学习
实战Jupyter笔记专栏汇总
机器学习
实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门
机器学习
的课程,于是使用jupyter写这门课的作业,顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客,并将专栏博客链接汇总到这里。
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
jupyter
人工智能
BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
一、BN介绍1.原理在
机器学习
中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀
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2024-02-20 03:03
机器学习笔记
计算机视觉
cnn
深度学习
人工智能
杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|
机器学习
|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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2024-02-20 03:01
深度学习
YOLO
人工智能
GPT-4
Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解
概要在大数据时代,处理高维数据集的需求越来越迫切,尤其是在
机器学习
、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索,即找到与给定数据点最接近的数据点。
Rocky006
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2024-02-20 02:58
python
开发语言
Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
方向的热门
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的
机器学习
算法之一。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1,0和1分别代表一类)于解决二分类(0or1)问题的
机器学习
方法
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在
机器学习
和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
掌握
机器学习
和深度学习:了解
机器学习
和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过
机器学习
、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。
御翮
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2024-02-19 23:35
人工智能
机器学习
在过去50年,
机器学习
的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩
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2024-02-19 23:23
PRML
机器学习
tensorflow学习笔记(二):
机器学习
必备API
因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和
机器学习
模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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2024-02-19 23:23
深度学习
机器学习
深度学习
机器学习
中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515
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2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
协调尺度:特征缩放在
机器学习
中的重要作用
目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是
机器学习
和数据分析预处理阶段的关键步骤,在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生
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2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习
---HMM前向、后向和维特比算法的计算
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 23:23
机器学习
机器学习
算法
python
【
机器学习
笔记】5
机器学习
实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
RIKI_1
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2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
和统计学的区别?
1、本质区别:目标:
机器学习
的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:
机器学习
中生成模型的问题无监督学习是
机器学习
和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:超参数优化篇(超详细)
假设您的
机器学习
项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
机器学习
网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c
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2024-02-19 23:47
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习
中为什么需要梯度下降
在
机器学习
中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
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2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
大数据
深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
创新设计与技术突破:嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景
嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景非常广阔,创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹
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2024-02-19 23:45
人工智能
机器学习
《Android入门到精通》第十八章学习
笔记总结
博客首页:✎﹏ℳ๓敬坤的博客我只是一个代码的搬运工欢迎来访的读者关注、点赞和收藏有问题可以私信交流文章标题:《Android入门到精通》第十八章学习
笔记总结
《Android入门到精通》第十八章学习
笔记总结
✎﹏ℳ๓敬坤
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2024-02-19 22:34
Android入门
android
学习
android
studio
java
【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析
GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,
机器学习
这门技术也越来越重要
人才程序员
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2024-02-19 20:23
stm32
嵌入式硬件
单片机
c
c++
OpenCV介绍和使用
目录一:简介二:安装三:使用一:简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉、
机器学习
等领域。
攻城狮的梦
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2024-02-19 20:43
opencv
人工智能
计算机视觉
optuna,一个好用的Python
机器学习
自动化超参数优化库
️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是
机器学习
中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠
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2024-02-19 20:23
python
开发语言
【
机器学习
笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【
机器学习
笔记】12 聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
聚类
【
机器学习
笔记】4 朴素贝叶斯
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【
机器学习
笔记】 6
机器学习
库Scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python
机器学习
包,它封装了一系列数据预处理、
机器学习
算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的
机器学习
工具包
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
scikit-learn
【
机器学习
笔记】10 人工神经网络
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
训练营逻辑回归分类预测学习笔记
#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念,然后实践了逻辑回归的简单应用(以iris数据库为例子)。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归(LR)Logistic回归是一种分类方法,主要用于两分类问题(binaryproblem),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为:$$logi(z)=
咩神烦
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2024-02-19 19:04
天池学习笔记
逻辑回归
python
机器学习
【
机器学习
笔记】3 逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,逻辑回归是解决分类问题的常见算法,输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1,其余数据为类型2;只需要分类1次,步骤:①->②多分类问题先定义其中一类为类型1(正类),其余数据为负类(rest);接下来去掉类型1数据,剩余部分再次进行二分类,分成类型2和负类;如果有类,那就需要分类-1次,步骤:①->②->③->
RIKI_1
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2024-02-19 19:02
机器学习
机器学习
笔记
逻辑回归
FPGA转行ISP的探索之二:技术路线和概念
图像去噪的算法一般是滤波,比如空域滤波,变换域滤波,
机器学习
方法等,经常是用OpenCV的代码来写。2)CONTRAST,对比
徐丹FPGA之路
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2024-02-19 19:32
FPGA
异构计算
算法
fpga开发
接口隔离原则
算法
机器学习
技法笔记5:Kernel 逻辑回归
5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇:
机器学习
技法笔记1:线性SVM
机器学习
技法笔记2:SVM的对偶形式
机器学习
技法笔记3:KernelSVM
机器学习
技法笔记4
wang_buaa
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2024-02-19 19:49
机器学习技法
机器学习
SVM
001:自动驾驶概述
技术探索阶段(2005年-2015年):随着计算机技术和
机器学习
技术的快速发展,自动驾驶技术开始
qq_31762031
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2024-02-19 19:33
019-自动驾驶技术整理
自动驾驶发展
自动驾驶汽车制造商
自动驾驶技术公司
自动驾驶传感器制造商
自动驾驶软件开发商
自动驾驶图商
自动驾驶汽车零部件供应商
聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
文章标题:聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是
机器学习
中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core
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2024-02-19 19:01
python
强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题
文章标题:强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是
机器学习
中的一个重要分支,它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core
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2024-02-19 19:01
python
Z分数标准化
这种标准化方法对于
机器学习
和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下:计算均值和标准差:对于给定的数据集,首先计算其均值(μ)和标准差(σ)。
草明
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2024-02-19 19:30
数据结构与算法
机器学习
人工智能
自然语言处理入门:使用Python和NLTK进行文本预处理
本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK(NaturalLanguageToolkit)库进行文本预处理,为后续的文本分析和
机器学习
任务做准备。
Evaporator Core
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2024-02-19 19:29
深度学习
深度学习
python
tensorflow
Python
机器学习
:Scikit-learn库与应用
当涉及到Python
机器学习
时,Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具,使得
机器学习
变得简单而高效。
数据小爬虫
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2024-02-19 18:11
api
电商api
机器学习
python
scikit-learn
开发语言
运维
服务器
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