机器学习算法人工智能深度学习第38页

机器学习算法竞赛实战--3，数据探索

数据挖掘是竞赛的核心模块之一，贯彻竞赛始终也是很多竞赛胜利的关键那么数据探索又是什么呢？可以解决哪些问题？首先应该明确3点，即如何确保自己准备好竞赛使用的算法模型如何为数据集选择最合适的算法如何定义可用于算法模型的特征变量数据探索可以帮助回答以上这3点，并能够保证竞赛的最佳结果，它是一种总结，可视化和熟悉数据集中重要特征的方法。数据探索有利于我们发现数据的一些特征，数据之间的关联性有助于后续的特征

喜欢吃豆·2023-02-06 21:52

机器学习算法竞赛实战--2，问题建模

目录一，赛题理解1，赛题理解2，数据理解：3，评价指标（分类和回归）思考练习当参赛者拿到竞赛题目的时候，首先应该考虑的事情就是问题建模，同时完成基线模型的管道搭建，从而能够第一时间获得结果上的反馈帮助后续工作的进行，此外，竞赛的存在都依赖于真实的业务场景和复杂的数据参赛者通常对此会有很多想法，但是线上的提交结果验证的次数往往有限因此合理的切分训练集和验证集以及构建可信的线下验证就变得十分重要。这也

喜欢吃豆·2023-02-06 21:22

《机器学习实战》第一章机器学习基础

常见机器学习算法监督学习算法无监督学习算法k-近邻算法K-均值线性回归最大期望算法朴素贝叶斯算法DBSCAN局部加权线性回归Parzen窗设计支持向量机Ridge回归决策树Lasso最小回归系数

这菜真辣·2023-02-06 18:18

t-SNE算法解析与简单代码实现

的求法代码解析参数说明Referencet-SNEt-SNE感觉就是将两个数据点的相似度转换为实际距离的算法t-SNE(t-distributedstochasticneighborembedding)是用于降维的一种机器学习算法

Sakaiay·2023-02-06 17:35

梯度下降系列博客：1、梯度下降算法基础

梯度下降算法背后的数学直觉梯度下降算法及其变体梯度下降系列的动机：如今，可以使用众多Python包中的一个来实现大多数机器学习算法。我们可以在几分钟内使用这些Python包快速实现任何机器学习方法。

猛男技术控·2023-02-06 16:49

COGS 118A机器学习算法

HomeworkAssignment7COGS118A:SupervisedMachineLearningAlgorithmsDue:May20th,2022,11:59pm(PacificTime).Instructions:Yourmathcanbehandwritten.Inthatcaseuseascannerapptotakephotosofthepagesandturntheminto

·2023-02-06 15:22

【机器学习】机器学习中常用到的名词及解释

1.名词解释泛化能力：泛化能力（generalizationability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

麦田里的守望者_zhg·2023-02-06 14:35

机器学习常见术语

文章目录泛化能力贝叶斯公式神经网络泛化能力概括地说，泛化能力（generalizationability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，简而言之是在原有的数据集上添加新的数据集，通过训练输出一个合理的结果

弱鸡萌新·2023-02-06 14:05

多示例的学习研究路径——给新入门的弟子们

3.1综述性论文3.2不同方向的多示例算法入门推荐3.2.1基于实例的方法3.2.2基于包的方法3.2.3基于嵌入的方法3.2.4网络方法3.3其他文献3.3.1多示例方向大佬的主页3.3.2数学基础、机器学习算法及程序基础

ypandam·2023-02-06 08:42

【sklearn第三讲】数据预处理

数据标准化对于大多数机器学习算法来说，数据集的标准化是基本要求。这是因为，如果特征并

Goodsta·2023-02-06 08:35

机器学习项目 - 预测住房价格 (2)

上篇整理了「数据查看和分析」、「机器学习算法的数据准备」，这篇介绍「选择和训练模型」。

kfinder·2023-02-05 21:01

Vue+Flask+机器学习二手房价格预测房产推荐大数据可视化平台python支持向量机SVM爬虫全套源码+协同过滤+前后端分离+沙箱支付

爬取了链接二手房的数据【南京市】基于vue+flask的前后单分离架构整个预测的功能是基于sklearn的机器学习算法包的，使用到了pandas、numpy来对数据进行预处理，特征的处理，然后进行模型的训练

roccreed·2023-02-05 15:56

图像分类与 MMClassification

机器学习步骤收集数据定义模型训练预测机器学习的局限：机器学习算法善于处理低维、分布相对简单的数据卷积神经网络常用网络AlexNet（2012）VGG（2015ICLR）https://arxiv.org

qq_55346191·2023-02-05 15:18

OpenMMLab第二天学习_计算机视觉图像分类

机器学习数据同类距离远图像数据在几十万维的空间中以复杂的方式"缠绕"在一起常规的机器学习算法难以处理这种复杂数据分布。

shuxinfriend·2023-02-05 10:03

python 语言与numpy库

机器学习算法day01_python快速上手课程大纲Python快速上手Python简介Python集成开发环境Python基本语法Python的变量和集合Python流程控制语法Python函数Python

程序员面试笔记·2023-02-05 10:43

KNN算法Matlab实现

属于有监督学习的传统机器学习算法，既可以解决回归问题也可解决分类问题。本文章只研究K-NN的分类问题，其核心思想是离样本A距离最近的K个样本的类别代表了A的类别。

齐硕君·2023-02-05 10:13

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习算法——线性回归算法介绍

1线性回归模型简介线性回归，就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。线性回归中最常见的就是房价的问题。一直存在很多房屋面积和房价的数据，如下图所示：在这种情况下，就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系，从而就可以根据房屋面积推测出房价。2线性回归的函数模型通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型。线

weixin_39614877·2023-02-05 10:12

2 图像分类与 MMClassification笔记

OpenMMLab图像分类与基础视觉模型1.图像是像素构成的数组2.图像的内容是像素整体呈现出的结果,和个别像素值没直接关联,难以遵循具体的规则设计算法3.让机器从数据中学习,收集数据、定义模型、训练、预测4.机器学习算法善于处理低维

@what12·2023-02-05 10:40

机器学习算法：特征选择神器FeatureSelector

转载自：https://www.itcodemonkey.com/article/5560.html来自：优达学城Udacity（微信号：youdaxue），作者：WilliamKoehrsen，译者：之肴FeatureSelector完整的代码放在GitHub上（https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector），欢迎任何contributions

隐士飞猪·2023-02-05 10:04

跑深度模型的显卡_2020年人工智能深度学习 GPU 解决方案推荐

纵观人类几百年来的科技发展史，几乎所有的新兴学科的发展背后都有两个字——“烧钱”！作为近年来最火热的行业——人工智能，在烧钱方面同样不遑多让。众所周知，人工智能的训练和推理都需要海量的高性能计算，大型企业或者研究机构可以一掷千金部署HPC；中小型企业或个人研究者通常选择购置性能强劲的GPU搭建工作站。那么，2020年的研究者们应该配备什么样的GPU才能满足深度学习的需求呢？做深度学习的朋友都知道，

weixin_39946327·2023-02-05 09:46

通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型

识别图像中的物体是什么问题的数学表示图像是像素构成的数组：∈ℝ××3对类别进行编号：香蕉→1，苹果→2，橘子→3等等，得到类别∈{1,…,}，为类别总数图像分类问题：构建一个可计算实现的函数:ℝ××3→{1,…,}，且预测结果符合人类认知机器学习的局限机器学习算法善于处理低维

X . Y . W·2023-02-05 09:39

机器学习算法，机器让我学习（3）

这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码，看不懂..........后面的更是看不懂..................朴素贝叶斯：scikit-learn提供了伯努利，多项式，高斯三个变体。伯努利是一个二项分布，多项式是离散分布，高斯是连续分布。用在不同的场景里：伯努利朴素贝叶斯：验证测试点的分布：1from__future__importprint_function2

weixin_30595035·2023-02-05 08:18

聚类、缺失处理、特征分析——模型几个重要的处理过程（含案例实操）

在数据建模过程中，尤其是通过线性回归、逻辑回归等传统机器学习算法进行模型训练之前，往往需要对样本数据进行清洗，其中缺失值处理是一种常用方法。

番茄风控·2023-02-05 08:47

OpenMMlab AI实战营打卡笔记DAY2

part1图像分类任务1.1从特征工程到特征学习机器学习算法善于处理低维、分布相对简单的数据。而图像数据在空间中具有复杂的分布，传统分类方法从图像中提取出n维的特征向量，再用机器学习的方法进行分类。

harry trolor·2023-02-05 07:09

OpenMMLab AI实战营笔记打卡 #第三课

图像分类是指从大量的图像中识别出已知的特定对象或标识，使用机器学习算法来实现这一目标，其中两个步骤是特征提取与特征分类。

庆天·2023-02-05 07:09

机器学习算法——贝叶斯分类器1（贝叶斯决策论）

贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。以多分类任务为例解释其基本原理。1.先验概率（Priorprobability）先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，反映了我们在实际观察之前对某种状态的预期。先验概率记作：我们能否可以基于先验做出决策？（决策规则是基于输入所采取的特定

Vicky_xiduoduo·2023-02-05 07:32

深度学习用户画像_深度学习在用户画像方面的应用系列

实际上，用户画像的方法有很多，我把他们暂且分为两种，一种是传统机器学习算法，例如无监督聚类、多分类算法(集成树等)，这些方法都需要我们手动提取每个用户的特征，用一个特征向量去代表一个用户，我们把特征向量放到模型里

weixin_39885690·2023-02-05 07:53

《机器学习算法竞赛实战》整理 | 四、特征工程

本文结合《机器学习算法竞赛实战》学习笔记4.特征工程_全自动学习机器的博客-CSDN博客进行了重现整理。仅供自己学习。

飞行模式yu·2023-02-05 07:22

《机器学习算法竞赛实战》整理 | 七、用户画像

目录前言7.1用户画像7.2标签系统7.2.1标签分类方式7.2.2多渠道获取标签（1）事实类（2）规则类（3）模型类7.2.3标签体系框架7.3用户画像数据特征7.3.1常见的数据形式7.3.2文本挖掘算法LSAPLSALDA7.3.3神奇的嵌入表示word2VecDeepWalk7.3.4相似度计算欧式距离余弦相似度jaccard相似度。。。7.4用户画像的应用7.4.1用户分析7.4.2精准

飞行模式yu·2023-02-05 07:51

异常检测（Anomaly Detection）

异常检测（AnomalyDetection）是机器学习算法的一个常见应用。它主要用于非监督学习，但又类似一些监督学习问题。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-02-05 01:10

【Python问题笔记1】joblib包memory模块参数变更导致mglearn使用时报错

前言在学习机器学习算法的过程中，我使用到了名为mglearn的包，它可以用于美化绘图问题在运行程序时，程序发生了崩溃，下面是Traceback信息Traceback(mostrecentcalllast

悬铃木下的青春·2023-02-04 23:41

机器学习数据集汇总

来源：机器学习算法与Python实战本文多干货，建议收藏本文为你汇总机器学习相关数据集。

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-04 22:33

机器学习（入门）：Kaggle和泰坦尼克号预测

学完本课程预计达到的效果：通过一个真实案例学会数据分析的整个过程，为后续其他的机器学习算法打下基础。内容大纲什么是Kaggle？理解泰坦尼克号数据如何清

Rich_Billions·2023-02-04 22:13

常见机器学习算法的使用

数据处理算法k-means聚类算法#k-means聚类算法fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris()k=5#确定聚类中心kmeans_model=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=4,random_state=123)fit_kmeans=kmeans_mode

桃栀．ら·2023-02-04 21:57

机器学习代码完整性自查清单

title:机器学习代码完整性自查清单date:2020-11-1819:56:32categories:机器学习tags:代码完整性写机器学习算法代码的规范。

流星落黑光·2023-02-04 18:39

图像分类与基础视觉模型

机器学习的局限机器学习算法善于处理低维、分布相对简单的数据；图像数据在几十万维的空间中

看见你hc·2023-02-04 18:28

《从0开始学大数据》之性能优化介绍

现在最主流的大数据技术几乎都是开源的产品，不管是Hadoop这样的大数据存储与计算产品，还是Hive、SparkSQL这样的大数据仓库，又或者Storm、Flink这样的大数据流计算产品，还有Mahout、MLlib这样的大数据机器学习算法库

我叫CJJ·2023-02-04 17:50

数据集预处理之归一化

为什么要数据归一化FeatureScaling由于原始数据值的范围差异很大，因此在某些机器学习算法中，如果没有归一化，目标函数将无法正常工作。例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。

「已注销」·2023-02-04 15:56

【机器学习算法】最小二乘法（Least Square Method)

最小二乘法（LeastSquareMethod)1.简介原理：最小误差平方和应用：做插值时可用，即求未知数据，并且使得这些数据与实际数据的平方和最小。曲线拟合。最小化能量/最大化熵解决优化问题。通过几何中，点和线描述：已知多条近似交汇于一个点的直线，求解一个近似交点，即寻求一个距离所有直线距离平方和最小的点，该点为即为最小二乘的解。已知多个近似分布于同一直线上的点，求解出一条直线，并使得所有点到直

我不吃海鲜·2023-02-04 13:45

机器学习算法---最小二乘法&&正规方程

转载请注明出处引题在Ng机器学习课程上介绍了除梯度下降求最优值的另外一种方法“正规方程”，但是Ng没有给出具体的推导过程。于是，参考多方资料并结合自己的理解，现给出三种方法的推导。引用：《矩阵分析引论》、《数理统计与多元统计》、《机器学习》先验知识充能线性方程组无解线性方程组分为齐次线性方程组和非齐次线性方程组，前者方程组等式的右边全为0的方程组，后者方程组等式的右边不为0的方程组。如果找不到一组

西南交一枝花·2023-02-04 13:44

机器学习算法 | 最小二乘法

目录一、矩阵的基础知识点二、矩阵的求导三、投影矩阵四、最小二乘法五、应用（糖尿病数据集）一、矩阵的基础知识点1.矩阵与向量矩阵n*n例如：3x2（rowxcolumn)其中：=1向量n*1例如：nx1其中：2.矩阵x向量=向量x=过程：1x(-40)+1000x0.25=x11x(-40)+2000x0.25=x2(x3，x4同理）3.矩阵x矩阵=矩阵A（mxn)xB(nxo)=C(mxo)x=过

w25429696·2023-02-04 13:09

AI实战营打卡笔记第二天（图像分类算法基础）

机器学习对于处理图像分类局限于机器学习算法更易于处理低维度、分布相对简单的数据。图像数据在几十万维的空间中以复杂的方式"缠绕"在一起常规的机器学习算法难以处理这种复杂数据分布。

林三sy·2023-02-04 13:08

第二次课程打卡笔记

但是机器学习算法有着一定的局限性，因此我们设计图像特征来达到更为准确的目的。深度学习算法的诞生，超越了人类。

Aazili·2023-02-04 13:21

外刊精读：中学生也能学习研发AI软件！（一）

今天来一篇有“深度”的经济学人精读：关于人工智能深度学习。本篇先讲前两段。

外刊译言·2023-02-04 10:57

OpenMMLab AI 实战训练营笔记 02

机器学习的局限机器学习算法善于处理低维、分布相对简单的数据。而图像数据在几十万维的空间中以复杂的方式“缠绕”在一起，常规的机器学习算法难以处理这种复杂数据分布。传统方式设计图像特征在Ima

下雨了收衣服去·2023-02-04 09:38

利用区块链和人工智能技术应对数据安全挑战

机器学习算法通常需要访问敏感数据，但限制对必要数据的访问可能会影响人工智能的应用。对于与区块链相关的技术考虑，信息的安全性与可伸

好菇凉_fc44·2023-02-04 09:30

中医药人工智能-知识图谱-开发设计案例

●原理：利用机器学习算法，概率论、图论、模

中医药人工智能研究·2023-02-04 08:25

《中医药 AI 大脑》项目基本构成

项目整体很庞大，综合利用机器学习算法及概率论，图论，模糊集合，粒计算等数学原理，多模型多算法组合，常用算法组合拳（NLP，Attribute-Reduction，FuzzySet