机器学习算法人工智能深度学习

机器学习实践指南：案例应用解析（第二版）PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书

机器学习算法建立在复杂的计算理论基础之上，并涉及多门数学学科。
胡萝卜须_aee2·2023-03-27 13:33

人工智能交互革命：探索ChatGPT的无限可能 第3章 ChatGPT-聊天机器人

聊天机器人可以通过自然语言处理技术和机器学习算法分析用户的输入，理解用户的意图和需求，然后输出自然流畅的语言响应。
榴莲酱csdn·2023-03-27 07:15

强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN，面试看这篇就够了！

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。
mantch·2023-03-26 14:22

极大似然估计

动机在学习机器学习算法过程中，发现很多算法策略都采用极大似然估计，如：线性、逻辑回归，决策树，隐马尔科夫模型。极大似然估计的用途这么广泛，那么它是从哪里来呢？它的朴素思想又是什么？
jackben·2023-03-26 00:26

K 均值算法-如何让数据自动分组

之前介绍到的一些机器学习算法都是监督学习算法。所谓监督学习，就是既有特征数据，又有目标数据。而本篇文章要介绍的K均值算法是一种无监督学习。
码农充电站pro·2023-03-25 23:36

精选7个 Python 学习资源库，助你成为优秀的开发者

在这些仓库中，你可以找到许多有趣的项目，如游戏、机器学习算法、网络爬虫、数据可视化等等。除了这些仓库之
Python数据挖掘·2023-03-25 18:30

机器学习面试题——聚类算法

机器学习面试题——聚类算法提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means
冰露可乐·2023-03-25 07:54

阿里面试经验总结整理2——机器学习算法工程师

1.阿里一面我是XXX的硕士，机器学习专业，我研究方向偏向于深度学习；然后我本科是XXX的物联网工程专业，本科做过两个项目：1）基于大数据的股票市场分析2）基于用户操作的推荐系统；研究生阶段目前印象最深是做了两个项目：1）机器人课程作业中的challenge2）现在正在做的基于model的智能机器学习框架，着重介绍在最后一个，然后问了下实际工作，完成程度，贡献度。最后追问了一个对于物联网的看法2.
fpga和matlab·2023-03-25 07:10

机器学习算法/模型——特征工程

简单来说就是为机器学习算法准备合适的训练数据和特征的过程——先清洗原始
Robin_Pi·2023-03-25 07:09

神经网络初始化

有效初始化的重要性要构建机器学习算法，通常要定义一个体系结构（例如逻辑回归、支持
山雾幻华·2023-03-25 04:29

【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做交通标志检测

同时，随着深度学习的不断发展，相比传统的机器学习算法，深度学习
肆十二·2023-03-24 16:46

数据挖掘实验——KNN和贝叶斯分类的实现

一、实验目的KNN分类法是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。
京海第一深情xin·2023-03-24 07:50

数据挖掘——KNN算法的实现

、k-NN的特点三、KNN算法的伪代码四、KNN算法的python实现一、k-最近邻分类算法介绍K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)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
君临๑·2023-03-24 07:39

机器学习算法：k近邻（kNN）算法

k近邻算法（k-nearestneighbor,kNN）是一种基本分类方法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。分类时，对于新的实例（如下图的绿色方框），根据其k个最近的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。具体分类过程如下图所示。k近邻算法分类示意图从上图可以看出，kNN不具有显式的学习过程，实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作
隐士飞猪·2023-03-24 01:51

逻辑回归算法

逻辑回归是经典的二分类算法机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的逻辑回归的决策边界：可以是非线性的1Sigmoid函数公式：自变量取值为任意实数，值域为[0,1]解释：将任意的输入映射到了
shadowflow·2023-03-23 13:33

Python实现最近邻数自动寻优的KNN算法

目录摘要0绪论1材料准备2算法原理3算法实现4结论5备注摘要KNN算法是一种传统的机器学习算法，在数学建模、数据挖掘和数据分析竞赛中也是常用的算法之一，网上的实现方法基本都是将最近邻数（n_neighbors
小皇的奶黄包·2023-03-23 07:41

python人工智能算法之线性回归实例

目录线性回归使用场景分析：总结：线性回归是一种常见的机器学习算法，也是人工智能中常用的算法。它是一种用于预测数值型输出变量与一个或多个自变量之间线性关系的方法。
·2023-03-22 16:15

机器学习算法在用户行为检测(UBA)领域的应用

最近看到越来越多的安全圈的同学开始关注UBA或者UEBA的相关产品和技术，恰好这一段时也一直在跟进UBA产品的状况，正如Gartner报告所述，最具创新能力的UBA供应商往往都是一些初创公司，我们比较了IBM、HPE、Splunk这类大公司的UBA产品，但是感觉无非就是SIEM产品的更新升级罢了，相反一些名不见经传的初创公司如Balabit、Sqrrl等的UBA产品到让人眼前一亮。在参考业界的同时
Durov·2023-03-22 16:59

XGBoost: 你不能不知的机器学习算法

XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。资料下载：公众号（SAMshare）回复"xgb"获取IndexXGBoost介绍XGBoost亮点梯度增强树算法介绍Regular
SamLam·2023-03-22 12:43

【机器学习】因子分解机(FM) 原理及在召回中的应用(python实现)

FM（factorMachine，因子分解机）算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，是为了解决大规模稀疏矩阵中特征组合问题。
风度78·2023-03-22 07:26

Python 科技研究之 03 NumPy 中的高效矩阵构造

矩阵运算是许多科学和工程应用的支柱，在机器学习算法中起着至关重要的作用。Numpy提供了一个方便高效的平台来执行矩阵运算，但构建矩阵仍然是一个挑战。
code2day·2023-03-22 07:56

ChatGPT带你入门机器学习：逻辑回归模型博客和小红书风格文案一次搞定！

现在你是一位机器学习算法工程师，擅长写技术博客，现在准备写一篇关于逻辑回归模型的文章。先列一下章节吧。好的，以下是关于逻辑回归模型的可能章节列表：介绍逻辑回归模型什么是逻辑回归
机器学习算法与Python实战·2023-03-22 05:12

基于GPT-4的免费代码生成工具

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2023-03-22 05:07

信用卡欺诈检测

项目目的通过信用卡的历史交易数据，利用机器学习算法构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。项目介绍该数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。
Bourton·2023-03-19 21:52

机器学习实战

训练样本集已知特征和目标变量，机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。为了测试机器学习效果，除了训练样本集还需要测试数据。
空山新雨后丶·2023-03-19 09:05

Microsoft 365 Copilot怎么安装，如何下载？

它可以提供实时反馈、自动生成报告、优化时间表以及自动化办公任务等功能，这些功能都是基于从Microsoft365中收集的数据和机器学习算法的。
唯心or唯物·2023-03-19 07:28

HTTP报文数据检测与分类方案总结

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2023-03-19 07:24

贪心机器学习高阶训练营分享

贪心机器学习高阶训练营分享联系方式（QQ）：897143048学习大纲第1章:课程介绍第2章:凸优化基础第3章:Paper从词嵌入到文档距离第4章:SVM第5章:Review两节第6章:简单机器学习算法与正则第
ska2620·2023-03-19 01:43

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。
风度78·2023-03-18 21:08

【人工智能】机器学习基础（QDU）

转载请务必经过我的同意【人工智能】不确定性推理（QDU）【人工智能】传统机器学习算法（QDU）【人工智能】非线性分类器（QDU）【人工智能】机器学习基础（QDU）【人工智能】深度学习（QDU）最小二乘法一般用于计算损失函数取最值时的解
不牌不改·2023-03-17 07:05

机器学习算法的一些启发

最近在学习机器学习，在分类算法中有两个算法让我产生了一些启发。一个是KNN算法，另外一个是决策树算法。先看KNN，也叫K近邻算法，基本想法是计算新样本和数据集中每一条数据的欧氏距离，计算出的距离进行从小大到的排列，取前K个结果，然后看出现次数最多的那个类别，这个类别就是新样本的预测分类。算法的思路对照到生活中的事物，比如，经常会听到别人说你的财富水平由你身边最常出现的5个人的财富平均值决定。你的人
厚德简物·2023-03-15 14:05

机器学习笔记 第3课：参数算法和非参数算法

什么是参数机器学习算法？它与非参数机器学习算法有何不同？“假设”通常会大大简化学习过程，但也会限制学到的东西。将函数简化为已知形式的算法，称为参数机器学习算法。它包括两个步骤：选择函数的形式。
首席IT民工·2023-03-15 10:01

十大机器学习算法及其应用 体验成重中之重

agt=56机器学习算法可以分为三个大类——有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习，对训练有标签的数据有用，但是对于其他没有标签的数据，则需要预估。
alleNjord·2023-03-15 09:40

机器学习算法 卷积神经网络

机器学习算法卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大规模的模式识别都是有着非常好的性能表现的
郑佳露·2023-03-14 12:18

机器学习算法 --KNN算法（K-Nearest Neighbor）简单理解

KNN算法工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现
-Ausen·2023-03-14 07:27

机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-Nearest Neighbor / kNN Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们学习了机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（GradientBoostedDecisionTrees/GBDT），是一种集成学习的算法
Saisimonzs·2023-03-14 07:53

K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法

概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。
木杉Vincent·2023-03-14 07:49

华为2019秋招（提前批）面试

面试岗位:机器学习算法岗学校:华中科技大学总共分为技术面试和综合面试.通知的是下午2.30到场面试,最后下午6.15才轮到我.累的要死,问题是我中午12:30从学校出发去往面试地点.1:30到达目的地.
Jeo_zhao·2023-03-14 00:06

常见损失函数

简介机器学习算法的关键一环是模型评估，而损失函数定义了模型的评估指标；可以说，没有损失函数就无法求解模型参数。
nlpming·2023-03-13 22:38

建模调参总结及实战项目（3）

根据天池项目建模调参总结而出机器学习算法的基础知识详见：1.线性回归模型将训练集分为train_X特征变量,train_y结果变量train_X=train[continuous_feature_names
茶小美·2023-03-13 20:33

【机器学习算法系列】正则化解析

1、正则化原理概述1.1正则化简述当将线性回归和逻辑回归等模型应用到某些特定的机器学习应用时，经常会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致模型效果很差。而正则化（regularization）则可以减少过拟合问题。正则化项是结构风险最小化策略的实现，可以理解为是接在损失函数后的额外项，可以看做是损失函数的惩罚项，惩罚项对损失函数的某些参数进行限制。简单来说，正则化是一种为了减小测
朱小敏的小书屋·2023-03-13 19:17

对抗攻击基础知识--梯度

-知乎刚接触梯度下降这个概念的时候，是在学习机器学习算法的时候，很多训练算法用的就是梯度下降，然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动，函数值下降最快，但是究其原因的时候，很多人都表达不清楚。
_im.m.z·2023-03-13 16:55

认真的聊一聊决策树和随机森林

随机森林是一种简单又实用的机器学习算法。“随机“表示2种随机性，即每棵树的训练样本、训练特征随机选取。
叶琛_·2023-03-13 15:32

人工智能AI技术培训班哪家好？需要注意哪些？

人工智能培训有市场就有需求大家也许发现了，自从阿尔法狗战胜了围棋大师李世石之后，市面上就开始涌现出了大量的人工智能深度学习培训班。当然，我们在这里说的人工
烤箱侠·2023-03-13 10:04

机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）

0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。使用前，我们需要有一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中
零壹博弈·2023-03-13 07:57

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第10章 神经网络分类算法

目录第10章神经网络分类算法10.1用神经网络解决分类问题10.1.1神经元的“内心世界”10.1.2从神经元看分类问题10.1.3神经网络的“细胞”：人工神经元10.1.4构成网络的魔力10.1.5神经网络与深度学习10.2神经网络分类的算法原理10.2.1神经网络分类算法的基本思路10.2.2神经网络分类算法的数学解析10.2.3神经网络分类算法的具体步骤10.3在Python中使用神经网络分
非文的NLP修炼笔记·2023-03-13 07:26

【10个适合新手的人工智能项目 - 03】手写数字识别

使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。
誰不重要·2023-03-13 07:35

【学习笔记】神经网络的基本原理

概念描述神经网络是一种重要的机器学习算法，可以用于分类、聚类等多种任务。与其他传统算法不同，神经网络回归得到的模型是一个黑盒子，没有显式的公式或代数表达，但是凭借其复杂的结构，学习效果往往更优。
redtro95·2023-03-13 07:03

【10个适合新手的人工智能项目 - 02】手写数字识别：使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

为了编写一个手写数字识别程序，我们需要使用Python编程语言和一些机器学习算法。在这个项目中，我们将使用深度学习神经网络模型，它被广泛应用于图像识别任务。
誰不重要·2023-03-13 07:28

小样本学习——概念、原理与方法简介

参考论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.02653.pdf简要说明：Few-shotlearning(FSL)含义：得到从少量样本中学习和概括的能力人工智能与人类智能的区别人工智能：机器学习算法需要成千上万个有监督样本来保证模型的
墨染青clothing·2023-03-12 16:44
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