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机器学习第一部分
听书分享-控制焦虑之一
第一部分
在《控制焦虑》里,作者埃利斯一上来就说了他的一段亲身经历,他小时候非常腼腆,害怕当众讲话,害怕跟陌生人打交道,尤其害怕跟自己喜欢的女孩说话。
左右一步
·
2024-02-15 10:45
21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
sklearn
机器学习
包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)
张九日zx
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2024-02-15 10:27
家庭教育教什么?
第一部分
:如何培养高情商的孩子。性格在心理学上又叫情商,综合各流派的说法,我们可以把它归纳为四项:自我认知与调控的能力,与他人沟通的能力,觉察与管理自己的情绪的能力,觉察与管理他人情绪的能力。
睡仙阁
·
2024-02-15 10:02
Pycharm里如何设置多Python文件并行运行
有时候在跑一个
机器学习
或者网络爬虫或者其
Python进阶者
·
2024-02-15 10:22
python
pycharm
ide
开发语言
论文阅读-面向
机器学习
的云工作负载预测模型的性能分析
许多基于
机器学习
的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_
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2024-02-15 10:20
论文阅读
代码+视频基于R语言进行K折交叉验证
交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型泛化能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和
机器学习
领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者
·
2024-02-15 09:11
代码+视频系列
R语言
r语言
开发语言
C#实现矩阵计算
矩阵计算是一项重要的数学运算,在数据科学、
机器学习
等领域具有广泛的应用。首先,我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵,并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼
·
2024-02-15 09:36
c#
矩阵
算法
机器学习
案例3:从科学论文图片中提取标题、作者和摘要
在这个项目中,我的目标是从科学论文图片中提取某些部分(标题、作者和摘要)。预期提取部分是科学论文中常见的部分,例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件,其中包含标题、作者和摘要部分,如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分,然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页(图片格式)图2
suoge223
·
2024-02-15 09:03
机器学习实用指南
人工智能
如何设置 iPad 进行
机器学习
开发
如果您有iPad并想将其用作开发工具,则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中,您将学习如何:在云中设置一个实例,购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm,您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作,然后运行终端。
suoge223
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2024-02-15 09:33
机器学习实用指南
机器学习
人工智能
初学者入门
机器学习
(ML)的推荐教程
目录1.
机器学习
简介2.
机器学习
和深度学习有什么区别?
suoge223
·
2024-02-15 09:31
机器学习实用指南
机器学习
人工智能
神经网络: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
·
2024-02-15 09:58
机器学习笔记
神经网络
神经网络
cnn
深度学习
编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力
近日,AheadofAI杂志运营者、
机器学习
和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章,介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli
·
2024-02-15 09:27
Transformer
人工智能
语言模型
transformer
基于LightGBM的回归任务案例
在本文中,我们将学习先进的
机器学习
模型之一:Lightgbm。
python收藏家
·
2024-02-15 09:21
机器学习
数据挖掘
人工智能
机器学习
paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络
paddlepaddle2.6版本发布后,官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行
机器学习
了,训练神经网络的效率大为提升。
kampoo
·
2024-02-15 09:47
paddlepaddle
神经网络
人工智能
solr —— 1 全文检索Solr8.0
第一部分
solr,毕设啊,快被写完吧1solr介绍什么是solrLucene与Solr与ES为什么要用slor2HelloWorld2.1项目安装部署2.2项目安装配置创建核心创建document(表)添加文件查询数据3solr后台管理页面详解控制面板5全文检索千万级别数据实战,全面剖析架构设计,大数据瓶颈突破6数据库导入索引BV1Dt411G7eF1solr介绍什么是solrsolr简化了程序员的操作L
苏打饼干没加心
·
2024-02-15 08:38
solr
机器学习
4----随机森林
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
pyniu
·
2024-02-15 08:31
机器学习
机器学习
随机森林
人工智能
基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、
机器学习
等
java李杨勇
·
2024-02-15 08:00
java
开发语言
学生干部管理系统
机器学习
3----决策树
这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实,共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu
·
2024-02-15 08:29
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
黑暗中工作的人脸识别技术
概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和
机器学习
技术,通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。
飞猪share
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2024-02-15 08:53
【百面
机器学习
笔记】模型评估
模型评估指标准确率(Accuracy)准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率(Precision)&召回率(Recall)精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
葡萄肉多
·
2024-02-15 08:06
解读《原生家庭》——什么是原生家庭?如何摆脱?
第一部分
主要通过一些典型案例阐述了一些对人产生深远影响的不良家庭模式;第二部分提供了一些摆脱原生家庭影响的步骤和方法。
刹那流转
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2024-02-15 08:06
【
机器学习
】详解 Optimizers
目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R
何处闻韶
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2024-02-15 08:11
【机器学习与深度学习】
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
材料性能预测与材料基因工程如何整?
近几年随着大数据和人工智能介入,通过采用支持向量机、神经网络等
机器学习
算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能,大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun
·
2024-02-15 08:11
机器学习
基因工程
复合材料
机器学习
人工智能
python
材料工程
经验分享
[
机器学习
]详解transformer---小白篇
1.背景:Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构,这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验,并且由于encoder端是并行计算的,训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA,现阶段,Transformer在cv领域也是全面开花,基于transformer的目标识别,语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
是安澜啊
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2024-02-15 08:11
深度学习
神经网络
基于Transformer的
机器学习
模型的主动学习
主动学习和基于Transformer的
机器学习
模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习,数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量,同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶
·
2024-02-15 08:09
transformer
机器学习
学习
机器学习
矩阵运算库Numpy入门25例
导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],
皮皮大
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2024-02-15 08:54
机器学习
LDA线性判别器代码实现
机器学习
LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)
Longlongaaago
·
2024-02-15 07:38
机器学习
LDA
线性判别分析
代码实现
Evolutionary algorithm (遗传算法)介绍
Evolutionaryalgorithm(遗传算法)介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法,实际上也是
机器学习
里面一个很重要的分支。
Longlongaaago
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2024-02-15 07:07
机器学习
算法
数据挖掘
人工智能
2021-04-28晚间复盘
2.读书:今天读了《装乖》的
第一部分
,很吸引人。原来还是有点喜欢青春系列小说。3.完成视觉笔记打卡,根据老师的元素,发挥了一些自己的想法。不足的是需要练习一些元素的简笔画。
言时姑娘
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2024-02-15 07:28
《幸福关系的7个旅程》
昨天我们解读了
第一部分
了解什么是爱,让我们来回顾一下吧!感情初期的爱称之为迷恋,这个阶段的伴侣会忽略彼此缺点,相互欣赏和相互融合,会牺牲自己,小心的守护恋情。迷恋时期的幸福感最强,但却不会持久。
北京宗大妞
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2024-02-15 07:06
嵌入式单片机基础篇(四)之stm32以及51单片机按键输入详解
嵌入式单片机基础篇(四)stm32以及51单片机按键输入详解
第一部分
stm32按键输入1、问题:简述按键输入的基本原理?
lostlll
·
2024-02-15 04:44
嵌入式
单片机
单片机
嵌入式
C++ Qt设计模式精讲附PDF下载
全书共分四个部分:
第一部分
介绍C++、UML、Qt、模型-视图、SQL、XML、设计模式等基础知识,目的是为零基础的C++初学者铺垫一条学习面向对象编程的快捷之路;第二部分讲解内存访问、继承等重要的C+
新潮看世界
·
2024-02-15 04:36
D066+1组【漓沫】+《活出生命的意义》读书笔记3
今天我阅读了《活出生命的意义》这本书的
第一部分
:《在集中营的经历》看着作者弗兰克尔在集中营里非人的生活经历,我对他的过去充满了同情,但是看到他对生命和人生的解读时,那种同情立刻消失不见了,换来的是一种无法言说的钦佩
漓沫晓儿
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2024-02-15 03:38
基于决策树的金融市场波动性预测与应用
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个
机器学习
算法库,用于梯度提升机(GradientBoostingMachine
OverlordDuke
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2024-02-15 02:42
机器学习
决策树
决策树
算法
机器学习
labelImg和labelme区别
LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具,用于创建标注数据集以供
机器学习
和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标,即方便用户进行图像标注,但在某些方面存在一些区别。
FL1623863129
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2024-02-15 02:40
Python
python
nohup java -jar xxxx.jar >/dev/null 2>&1 &中的>/dev/null 2>&1 &讲解
本文转自https://blog.csdn.net/Forward__/article/details/80646488
第一部分
:shell重定向介绍就像我们平时写的程序一样,一段程序会处理外部的输入,
玩转生活
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2024-02-15 02:41
今日arXiv最热NLP大模型论文:基于语言模型模拟的经济学研究
近年来,人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献:一是探讨大型语言模型(LLMs)是否能在简单的选择预测设置中替代人类;二是通过
机器学习
(ML)的视角研究更复杂的实验经济学设置,这些设置涉及不完全信息
夕小瑶
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2024-02-15 02:26
人工智能
深度学习
大数据
自然语言处理
复盘第一节《拆书变现——读书赚钱两手抓,两手都要硬》
《学员手册》
第一部分
资料,先了解课程整体的情况和投稿要求。第二部分的内容是21天的课程,这个课程分成三个部分。
第一部分
是第1课到11课,主要介绍如何快速读书,如何真正吸收书本里的知识。
云在天边
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2024-02-15 01:14
基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地
内容主要包括五个方面:京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化:TopN场景优化:动线分析场景优化:FLINK一站式
机器学习
点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大
Apache Flink
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2024-02-15 01:50
Flink
大数据
实时计算
flink
零售
低代码
大数据
解封后展览(72):尽写奇峰:上海中国画院藏黄山主题作品展
第一部分
、风景与山水:介绍1933年杭徽公路的
柳书岫
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2024-02-15 01:02
写作课第七天学习心得
第一部分
:标题决定点击量和阅读量正文决定转发量和用户读完的概率。一个好的标题会让人还未思考就点击打开,这属于一种生理反应。
云清雪
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2024-02-15 00:50
快速上手医学影像组学和
机器学习
(训练营:2023.9.19~9.26)
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★随着大数据、人工智能的深入融合发展,一项新的研究方法开始用于临床研究,它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层
茗创科技
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2024-02-15 00:09
Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源
机器学习
项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多
机器学习
竞赛中并取得了不错的成绩
沫2021
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2024-02-15 00:38
树莓派3安装可道云Kodexplorer网盘
树莓派3安装可道云Kodexplorer网盘
第一部分
-快速教程第二部分-详细教程使用的树莓派官方推荐的系统2019-06-20-raspbian-buster-full,这个系统里已经不支持使用apt安装
pengkedz
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2024-02-14 23:31
树莓派
可道云
网盘
kodexplorer
Python的Sklearn库中的数据集
一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的
机器学习
库,一般简称为sklearn,目前算是通用
机器学习
算法库中实现得比较完善的库了。
王荣胜z
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2024-02-14 23:13
2019-12-01
利用python实现多元线性回归#-------
机器学习
--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([
xias147
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2024-02-14 22:25
达摩院官方刚刚发布了最新的Python教程,整套427集系统学习视频
主要分为以下章节:概述初学者Python入门通过Python进行Web开发通过Python编写脚本与自动化通过Python进行
机器学习
开发常见问题其他资源补充多语言版本自由选择,将近7
刘好看静静
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2024-02-14 22:41
什么是信号卷积,信号卷积的物理意义是什么,功能有哪些
在信号处理领域,卷积运算具有非常广泛的应用,包括数字信号处理、图像处理、
机器学习
和物理工程等。
kfjh
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2024-02-14 22:25
信号处理
【诗词学习】03:细读诗词文之间的差异
第一部分
:毛主席诗词的差异第二部分:关于诗与词的区别第三部分:关于韩愈的以文为诗第四部分:关于苏轼的以诗为词第五部分:关于辛弃疾的以文为词(我编辑的内容有8000字左右。
两全其美
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2024-02-14 21:58
吴恩达
机器学习
—大规模
机器学习
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
魏清宇
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2024-02-14 21:14
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