机器学习算法人工智能深度学习第6页

AI绘画认识

什么是AI绘画AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程，它使用机器学习算法和深度神经网络等技术，通过对现有艺术品、图像等大量数据进行分析和学习，生成新的艺术品或图像。

北辰Charih·2024-01-18 11:03

KNN算法原理及应用

（3）将这些特征向量连同标记一并送入机器学习算法中，训练出一个预测模型。（4）然后，采用同样的特征提取方法作用于

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

常见的机器学习算法代码及其Python代码

机器学习算法分类一般来说,机器学习算法有以下三类。监督式学习算法这类算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。

中年猿人·2024-01-18 01:00

智能安全帽识别系统简析

安全帽识别系统的工作原理智能安全帽识别系统主要基于机器学习算法，通过摄像头捕捉工地图像，然后分析图像中的每个对象，判断其是否为佩戴安全帽的工人。

北京富维图像5369·2024-01-18 00:22

决策树：理解机器学习中的关键算法

决策树：理解机器学习中的关键算法决策树是一种流行而强大的机器学习算法，它从数据中学习并模拟决策过程，以便对新的未知数据做出预测。由于其直观性和易理解性，决策树成为了分类和回归任务中的首选算法之一。

在下区区俗物·2024-01-17 23:48

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold

于饼喵·2024-01-17 22:23

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”

AI小白龙*·2024-01-17 22:07

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

是啊，在之前的文章中，我们对数据进行了探索，以及对一个训练集和一个测试集进行了采样，也编写了一个预处理管道来自动清理，准备您的数据用于机器学习算法，然而现在，我们可以选择并训练模型了。

甄齐才·2024-01-17 21:39

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

这有助于我们利用机器学习算法进行更高效的数据分析。Scikit-learn库中的CountVectorizer类是一个非常有用的工具，它可以将文本数据转换为词频矩阵。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

Python文本向量化入门（四）：中文词袋问题

这有助于我们利用机器学习算法进行高效的数据分析。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念

代码骑士·2024-01-17 12:10

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer

Python算法实战·2024-01-17 11:28

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

Python算法实战·2024-01-17 11:28

部署大模型API的实战教程

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·2024-01-17 08:30

python学习笔记9（程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1）

条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模，数据建模可视化工具，除了传统的数据分析外，算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互，内置K近邻、多层感知器、弹性网络正则化等9种机器学习算法的成熟模型支撑相关场景

贾庆华·2024-01-17 00:30

XGBoost系列1——XGBoost简介与入门

写在开头XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种被广泛使用的机器学习算法，由陈天奇博士于2014年提出，以其卓越的性能在数据科学竞赛中备受瞩目。

theskylife·2024-01-16 20:35

常见机器学习算法总结

基本算法总结正面.jpeg图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。

婉妃·2024-01-16 20:39

Alink 使用技巧：如何使用批式 CSV 数据读取？

Alink是基于Flink的机器学习算法平台，欢迎访问Alink的GitHub获取更多信息。本文主要分享Alink的使用技巧之一，如何使用批式CSV进行数据读取。

流计算Alink·2024-01-16 19:39

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解2.1VMD分解实验2.2VMD-LSTM预测思路3构造训练数据4LSTM模型训练

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：BiLSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1BiLSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件1.2

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件

Python算法实战·2024-01-16 15:11

机器学习算法实战案例：LSTM实现单变量滚动风电预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5：

Python算法实战·2024-01-16 15:41

机器学习算法实战案例：LSTM实现多变量多步负荷预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6：

Python算法实战·2024-01-16 15:41

机器学习算法实战案例：GRU 实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2导入库文件1.3数据集处理1.4训练数据构造2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3预测可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1

Python算法实战·2024-01-16 15:40

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

文章目录1、什么是时间序列预测?技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer类模型大家好，今天开始，我给大家分享时间序列预测算法（理论与实战案例），本篇文章从整体上概述什么是时间序列，时间序列的评价指标，及时间序列中常用的预测算法1、什么是

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结

文章目录1缺失值处理1.1统计缺失值1.2删除缺失值1.3指定值填充1.4均值/中位数/众数填充1.5前后项填充2异常值处理2.13σ原则分析2.2箱型图分析3重复值处理3.1重复值计数3.2drop_duplicates重复值处理3数据归一化/标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化技术交流1缺失值处理数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解3构造训练数据4LSTM模型训练5预测机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例

Python算法实战·2024-01-16 15:06

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)

概念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。

JavaHub·2024-01-16 12:05

机器学习算法——KNN算法

1.KNN算法基本概念1.1KNN（K-NearestNeighbors，K个最近的邻居）算法是一种基本的机器学习算法，它主要用于分类和回归问题。

AI天任·2024-01-16 07:10

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

大家好，支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）是一种经典的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。

python慕遥·2024-01-16 07:12

机器学习之协同过滤算法

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 07:56

机器学习-集成学习XGBoost

文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习算法 - 马尔可夫链

马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用>Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent未来独立于过去，只基于当下。这句人生哲理的话也代表了马尔科夫链的思想：过去所有的信息都已经被保存到了现在的状态，基于现在就可以预测未来。虽然这么说可能有些极端

想做后端的前端·2024-01-16 03:26

Spark MLlib ----- ALS算法

LS算法是ALS的基础，是一种数优化技术，也是一种常用的机器学习算法，他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配，利用最小二乘法寻找最优的未知数据，保证求的数据与已知的数据误差最小。

创作者mateo·2024-01-16 02:54

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--分布式机器学习算法

分布式机器学习算法按照通信步调，大致可以分为同步算法和异步算法两大类。同步算法下，通信过程中有一个显式的全局同步状态，称之为同步屏障。

十有久诚·2024-01-15 19:01

基于机器学习的高考志愿高校及专业分析系统

本项目在“基于Python的高考志愿高校及专业分析系统”基础上补充添加了机器学习算法对高考总问进行预测；项目采用了网络爬虫技术，从指定的高考信息网站上抓取了各大高校的历年录取分数线数据。

八块腹肌的小胖·2024-01-15 08:24

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

当您的时间序列数据具有不同比例的输入值时，归一化可能是有用的，甚至在某些机器学习算法中也是必需的。对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。

ManRock·2024-01-15 07:27

进化材料基因：机器学习如何推动下一代新材料的发现

机器学习利用化学和材料数据正在改变材料发现和设计领域，但要充分利用机器学习算法、工具和方法仍需要大量工作。

PaperWeekly·2024-01-15 04:17

机器学习算法理论：线性回归

线性回归回归的理论解释：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。使用线性回归时，需要

缘起性空、·2024-01-14 15:43

matlab基于鹈鹕算法优化最小二乘支持向量机POA-LSSVM实现数据分类

为了解决这个问题，许多机器学习算法被提出并广泛应用。

机器学习之芯·2024-01-14 14:50

AI加速器与机器学习算法：协同设计与进化

作者｜ShashankPrasanna翻译｜胡燕君此刻，你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样，这些机器都属于现代计算机，它们都有中央处理器（CPU）和其他为特定功能服务的专用芯片，例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时，专用处理器往往比通用CPU更快更高效。计算机发展早期，CPU都会和专用处理器配合使用。1970年代的8位和16位CPU需要依赖软件来模拟浮点指令，因此执行浮点运算

江太翁·2024-01-14 12:18

sklearn快速实现python机器学习算法

sklearn又写作scikit-learn基于python的高效机器学习算法应用，开源机器学习工具包官网，里面有全英的教程和示例工程应用中，自己使用python从头实现一个算法耗时耗力，还难以保证架构清晰

阿航626·2024-01-14 09:52

写注释自动出代码？！在Cocos中试水AI编程工具Copilot，摸鱼神器or失业警告？

Copilot是利用网络中现有的公开数据，尤其是开源在Github上的代码，然后基于机器学习算法训练出来的，理论上支持

Cocos 引擎·2024-01-14 06:35

python自动化测试面试题与答案汇总

对于机器学习算法工程师而言,Python是不可或缺的语言,它的优美与简洁令人无法自拔,下面这篇文章主要给大家介绍了关于30道python自动化测试面试题与答案汇总的相关资料,需要的朋友可以参考下1、什么项目适合做自动化测试

软件测试玲雪·2024-01-14 04:49

AI监控技术与应用案例

2.行为分析技术行为分析技术利用机器学习算法来识别和理解视频中的活动和行为。这不仅限于检测异常行为，还可以用于识别特定模式或标准行为。例如，行为分析可以用于识

捷利迅分享·2024-01-14 02:17

KernelSHAP vs TreeSHAP

另一方面，KernelSHAP是模型不可知的(modelagnostic)，这意味着它可以与任何机器学习算法一起使用。我们将比较这两种近似方法。接下来介绍实验，将展示TreeSHAP实际上有多快。

没有人比我更懂暴力算法·2024-01-13 23:36

ML12-朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类是一种经典的机器学习算法，本主题从贝叶斯的应用场景，到其数学基础，并到最终的实现与应用做了介绍。

杨强AT南京·2024-01-13 18:03

智能导诊-医院信息化建设标准

随后，机器学习算法对患者的症状和病情进行推理，结合已有的疾病知识库，为患者提供精准的分诊建议。此外，智能导诊系统还能与医院信息系统对接，实现数据的共享和整合，为医院管理提供有力支持。

源码技术栈·2024-01-13 12:18

如何选择合适的机器学习算法？

选择合适的机器学习算法是机器学习中非常重要的一步，它可以影响机器学习模型的性能和准确度。以下是一些有用的指导原则来帮助选择合适的机器学习算法：如何选择合适的机器学习算法？

人工智能小园子·2024-01-13 10:57

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