机器学习算法人工智能深度学习

探索人工智能OCR：解放你的文字世界

人工智能OCR利用深度学习和机器学习算法，在大规模数据集上进行训练和优化，实现了超高准确度的字符识别。无论是什么字体、大
金鸣识别·2023-12-26 06:50

K-means 聚类算法

K均值聚类是一种流行的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为K个不同的、不重叠的子集（聚类）。
不做梵高417·2023-12-26 06:58

运筹视角下，体系化学习机器学习算法原理的实践和总结

文章目录引言目标设计目标实践文章汇总经验总结一则预告引言上两周总结了我在体系化学习运筹学基础知识方面的个人经验，看过那篇文章的人可能知道，今年我还花了很多时间学习机器学习中各种模型的算法原理。在工业应用中，机器学习和运筹优化之间的交互是非常普遍的，很多场景都需要先用机器学习做预测，然后用运筹优化做决策。因此，机器学习技术对于像我这样的运筹从业者来说，也是需要了解甚至掌握的内容。昨天把关于SVM的文
我在开水团做运筹·2023-12-26 05:53

不用再找了，这是机器学习算法最全面的总结(实战案例、面试总结）

哈喽，这几天老有人问，我该怎么才能最高效的学习机器学习算法？其实说白了，就是很多初学者比较迷茫，不知道该如何下手。想要在有限的时间范围内，更加高效的学到应该学到的知识。
Python数据挖掘·2023-12-25 21:32

垃圾分类技术的新视野

该系统通过使用视觉识别和机器学习算法，能够自动辨别和分类不同种类的垃圾，例如可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾。
virtaitech·2023-12-25 15:38

python机器学习（三）——机器学习学习方法

本文内容根据黑马程序员3天快速入门python机器学习所写，详情点击链接，可观看相关视频往期链接python机器学习（一）——机器学习的含义以及数据集的构成python机器学习（二）——机器学习算法分类正文
十八子是李·2023-12-25 02:06

K 近邻算法解析: 从原理到实践的机器学习指南

近邻算法的优缺点优点缺点手把手实现k近邻手搓算法实战分类概述机器学习(MachineLearning)已经成为现代科技领域不可或缺的一个分支,涉及到各种应用,从自动驾驶,到人脸识别,到推荐系统为我们推荐歌曲.在众多的机器学习算法中
我是小白呀·2023-12-24 17:25

这是测试的

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-24 13:56

神经网络：机器学习基础

噪声（Noise）：描述了在当前任务上任何机器学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了当前任务本质的难度。偏差（Bias）：衡量了模型拟合训练数据的能力，偏差反应的是所有采样
是Dream呀·2023-12-24 10:40

深度学习和机器学习的区别

机器学习由于其手工制作的规则所以在数据样本少的情况下占据优势2.硬件依赖性机器学习可以在低端机器上运行，而深度学习很大程度上依赖高端机器，需要GPU3.执行时间机器学习的训练时间很短，从几秒到几小时不等，而深度学习需要很长的时间来训练4.可解释性机器学习算法为我们提供了清晰的规则
惺忪9798·2023-12-24 09:51

内容导航目录

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数据科学知识库·2023-12-24 08:37

Linux---基础操作命令

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数据科学知识库·2023-12-24 08:35

机器学习---K近邻算法

1.KNN算法K近邻算法，即K-NearestNeighboralgorithm，简称KNN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一，1968年由Cover和Hart提出。
三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:34

懂机器学习？先来回答这三个问题 ＞＞

机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程作为模型。随着可用于学习的样本数量的增加，算法也会相应地提高性能。了解机器学习，从这三个问题开始：为什么机器学习很重要？
叁苏言·2023-12-23 22:21

AI中的强化学习是怎么做的呢？

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。
人工智能小豪·2023-12-23 15:11

Transfer Learning（迁移学习）

迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。
人工智能小豪·2023-12-23 15:10

一些常见的机器学习模型

词袋模型本质是一种用机器学习算法对文本进行建模时表示文本数据的方法，也是ngram中的unigram。如：有了词汇表，我们就可以根据词出现的次数来表示原来的两句话：而on
m0_60388871·2023-12-23 14:21

算法岗位（沪杭）

职位要求:-希望你有2年以上机器学习方面的工作经验，熟悉常用的机器学习算法和开源框架-您的工作责
TonyLan·2023-12-23 12:11

用Python实现机器学习算法——线性回归算法

的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python（3.6及以上版本）实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。
公子曼步·2023-12-23 12:49

飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机

飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。
自由徜徉碧海蓝天·2023-12-23 11:15

《机器学习》第四章：决策树

决策树很多任务都是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则。
泽平阿·2023-12-23 09:27

多臂老虎机算法步骤

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数据科学知识库·2023-12-23 08:57

一文带你了解机器学习算法

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
ldxxxxll·2023-12-23 08:48

PID算法

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数据科学知识库·2023-12-23 07:21

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

一、引言本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。
朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

常见的基础机器学习算法

常见的基础机器学习算法机器学习算法是现代人工智能的支柱。它们使计算机能够学习并做出预测或决策，而无需明确编程。
xuejianxinokok·2023-12-23 00:26

Decision Tree建模with Gini and Entropy

：GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法
取名真难.·2023-12-22 22:16

16、佛罗里达理工学院提出：seUNet:自动化医学图像分割领域极致的个人英雄主义

三位作者鉴于自动化医学图像分割诊断对现代临床医学的实践变得愈发的重要，也鉴于目前机器学习算法的进步，共同提出seUNet：一种简单而有效的医学图像分割UNet-Transformer模型。
是馒头阿·2023-12-22 17:48

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。
无水先生·2023-12-22 17:23

2019-12-28

它几乎用于每个单独的主流机器学习算法之中，所以对它的理解有助于你掌握多数主流机器学习算法。
数据小黑升值记·2023-12-22 16:29

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

这是我在机器学习算法集成技术文章系列中与bagging一起介绍的一种增强技术。我还讨论了随机森林和AdaBoost算法。但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。
无水先生·2023-12-22 11:42

SQL---数据抽样

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数据科学知识库·2023-12-22 11:01

人工智能对网络安全的影响

机器学习算法
蹦极的考拉·2023-12-22 09:02

关于我对归纳偏置（inductive bias）的概念和应用的详细总结

inductivebias）1.归纳偏置（inductivebias）的概念2.归纳偏置（inductivebias）的应用1.归纳偏置（inductivebias）的概念归纳偏置（inductivebias）是指在机器学习算法中对模型进行偏好选择的先验假设或限制
小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:12

探索数据宇宙之飞船 -- python进阶函数numpy

无论是机器学习算法的开发、数据分析、还是复杂的数学模型的构建，NumPy都扮演着举足轻重的角色。
昊昊该干饭了·2023-12-22 07:13

SQL---Zeppeline前驱记录与后驱记录查询

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数据科学知识库·2023-12-22 07:17

机器学习算法基础——分类模型（一）

什么是分类？举一个简单的例子，一个小朋友面前有两个果篮，一个是放橘子，一个是放苹果，你给他一个水果（橘子或苹果的一种），然后希望他根据以往的经验和学习信息（外形、颜色、纹路、触感等可观测特征）来判断这个水果该放进哪个果篮？分类就是机器通过比较事物之间的相似性，把具有某些共同点或相似特征的事物归属于一个集合的逻辑方法。1Logistic回归模型Logistic回归又称对数几率回归，是机器学习中的一种
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

机器学习算法基础——分类模型（二）

引言上回我们讨论了机器学习中的三种重要的分类模型：Logistic回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络，并对这三种模型的数学推导和实例实现有了一个深刻的认识。今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林，本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法，并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。相信有了决策树基础，后面再进行随机森林的构建就会变得非
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

人工智能与数学、数学家

例如，机器学习算法中的回归、分类和聚类等方法都依赖于数学中的统计学、线性代数和优化等理论。深度学习算法中的神经网络结构和训练方法也依赖于数学中的微积分和线性代数等理论。
人机与认知实验室·2023-12-22 06:24

决策树概述及其思想

决策树是一类常见的机器学习算法。其基本的思路是按照人的思维，不断地根据某些特征进行决策，最终得出分类。其中每个节点都代表着具有某些特征的样本集合，节点直接按照样本的某些特征进行生成。
New_Learner·2023-12-22 01:28

数据可视化---直方图

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数据科学知识库·2023-12-21 16:44

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。
xhyu61·2023-12-21 10:48

sklearn和tensorflow的理解

人工智能的实现是基于机器学习，机器学习的一个方法是神经网络，以及各种机器学习算法库。
月疯·2023-12-21 09:24

copilot运用技巧和实战经验分享

以下是一些Copilot的运用技巧和实战经验分享：理解Copilot的工作原理：Copilot是基于机器学习算法的，它通过分析大量的代码库和代码模式来学习编程语言和编程技巧。
翎风世界·2023-12-21 08:44

[项目]1-1 机器学习和深度学习综述

深度学习是机器学习算法中最热的一个分支，在近些年取得了显著的进展，并代替了多数传统机器学习
竹篱先生·2023-12-21 08:44

PySpark中DataFrame的join操作

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数据科学知识库·2023-12-21 07:26

TMD-搜索leader/高级搜索工程师-企业SaaS应用

一、搜索leader，参考年薪100-150w，可以具体突破岗位描述：1、负责企业SaaS平台搜索团队，提供对应搜索中台服务及基础设施；2、用最前沿的机器学习算法、海量的数据，做最激动人心的技术、给用户最好的搜索体验
老去方来·2023-12-21 03:20

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）附代码

概念朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它被广泛用于分类和文本分析任务。该算法的"朴素"体现在对特征之间的条件独立性的假设，即给定类别，特征之间是相互独立的。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:42
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