机器学习第一部分第16页

遇到 Android 问题？可使用 Android 修复软件修复！

第一部分：Android问题以及Android修复前应采取的步

分享者花花·2024-02-20 10:49

【每周金读】《好好学习》第三章发现和应用临界知识

第一部分是讲怎么发现底层规律，也即是临界知识。书中给到5种发现底层规律的方法。图片发自App第二部分是讲怎么应用这些临界知识，主要分为三个层面。第一是解释问题，第二是解决问题，第三是预测问题。

金克木·2024-02-20 09:44

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法

宏辉·2024-02-20 09:32

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

【机器学习】数据清洗之识别重复点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

豌豆射手^·2024-02-20 08:13

【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点

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豌豆射手^·2024-02-20 08:37

机器学习---规则学习（一阶规则学习、归纳逻辑程序设计）

1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，

三月七꧁ ꧂·2024-02-20 08:15

【机器学习】是什么?

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下

dami_king·2024-02-20 08:13

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这

龙马啊·2024-02-20 08:43

【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

RIKI_1·2024-02-20 08:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（6）特征分析

今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方，使用散点图，将各个特征和价格的关系，绘制出来，观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中，与价格的关联度（正数正相关，负数负相关，绝对值大小体现相关性）。如上图可以看出，例如：房间数越多，价格越高；税率越高，价格越低；从上图中，我们可以去掉不相关的特征，收敛的更快。我们看到，房间数特征，和价格的关联度最大，我们可以对房间

giszz·2024-02-20 08:40

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（5）数据理解

延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我

giszz·2024-02-20 08:10

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。

华农DrLai·2024-02-20 08:08

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。

小黄人软件·2024-02-20 08:04

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-

AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。

一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

区块链/加密币/敏感/特殊题材专供外媒发稿，英文多国语言海外新闻营销推广

第一部分：敏感题材报道的挑战报道敏感题材存在一系列挑战，首先是政治因素的干扰。不同国家和地区对敏感话题有不同的政治立场和法律法规，可能限制媒体的自由度。其次，涉及到的利益关系复杂，可能引发争议和压力。

言同数字科技·2024-02-20 08:30

2022-01-03

CellReports|高通量可视化DNA修复细节原创图灵基因图灵基因2022-01-0318:15收录于话题#前沿分子生物学技术来自国家癌症研究中心（CNIO）和马萨诸塞州总医院的研究人员开发了包括机器学习和高通量显微镜在内的新方法

图灵基因·2024-02-20 08:08

《六项精进》第五章盛和塾塾生心得

大家好，我是盛和塾诚敬组塾生蒋科峰，也是一澍景观澍阅荟会员，今日共读一本书《六项精进》第五章盛和塾塾生心得第一部分改心之道。

一澍景观·2024-02-20 07:34

【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力（MSDA），DilateFormer实现暴力涨点

阿_旭·2024-02-20 06:04

【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测

阿_旭·2024-02-20 06:34

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪

阿_旭·2024-02-20 06:33

【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络

阿_旭·2024-02-20 06:33

基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

阿_旭·2024-02-20 06:32

目标检测系列专栏：从基础到进阶，一步步掌握目标检测技术

专栏内容安排第一部分：基础知识目标检测概述：介绍目标检测的基本概念、应用场景和发展

小厂程序猿·2024-02-20 06:02

深度学习与机器学习的关系：比较、展望与交叉点

深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。

小厂程序猿·2024-02-20 06:02

深度学习从入门到不想放弃-1

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程

周博洋K·2024-02-20 06:59

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

阿_旭·2024-02-20 06:51

打造AI时代竞争力：全面解析学习人工智能所需的硬核实力与软实力

第一部分：硬核技术技能详

极客代码·2024-02-20 06:35

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

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·2024-02-20 05:14

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·2024-02-20 05:44

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·2024-02-20 05:43

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·2024-02-20 05:49

每天学点金融知识02

第一部分金融无处不在，主要是让我们认识金融最本质的理解：那就是只要是跨期价值交换的交易都属于金融。知道金融其实不管在古代还是现在都无处不在，并且很好的促进了社会的发展。

周超_ca9c·2024-02-20 05:12

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·2024-02-20 04:50

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·2024-02-20 04:54

Designing Data-Intensive Application《数据密集型应用系统设计》笔记

第一部分第三章开始阅读英文原版。参考文献可见https://github.com/ept/ddia-references

我想唱歌给你听·2024-02-20 03:31

《数据密集型应用系统设计》读书笔记——第一部分数据系统基础

第一部分数据系统基础第1章可靠、可扩展与可维护的应用系统当今许多新型应用都属于数据密集型，而不是计算密集型。

Ronnie@2019·2024-02-20 03:31

《离散数学》第三章：命题逻辑（第一部分）

3.1什么是命题3.1.1命题和非命题注意：数理逻辑研究的中心问题是推理，而推理的前提和结论都是命题。因而命题是推理的基本单位。定义：具有确切真值的陈述句称为命题(proposition)。该命题可以取一个“值”，称为真值。真值只有“真”和“假”两种，分别用“T”(或“1”)和“F”(或“0”)表示。注意：一切没有判断内容的句子，如命令句(或祈使句)、感叹句、疑问句、二义性的陈述句等都不能作为命题

Sɪʟᴇɴᴛ໊ོ235·2024-02-20 03:00

2020-12-22技术成熟度曲线

本文分成三部分，第一部分是介绍技术成熟曲线，第二部分是参考该曲线做的三个练习，第三部分是相关资料和我的思考。

结构化思维·2024-02-20 03:00

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·2024-02-20 03:13

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·2024-02-20 03:12

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。