机器学习评估预测

电影评论数据分析与推荐系统(程序+开题报告)(开题报告+源码）

这些电影评论数据包含了丰富的用户偏好信息，对于理解观众的喜好、预测电影的市场表现以及提升个性化推荐系统的准确性具有重要价值
萧达毕设程序·2024-02-03 10:29

知识图谱嵌入学习在推理方法中的应用与挑战

然而，传统的符号推理受限于人工定义，催生了机器学习方法的兴起，其中知识图谱嵌入学习成为研究的热点。本文将深入探讨基于知识图谱嵌入学习的推理方法，包括关系推理、符号推理与向量推理，以及各种嵌入模型的应用
cooldream2009·2024-02-03 10:29

明天，才是未来

第二，结果极其随机，很难预测胜负。有人统计过，即使是最好的球队，每个赛季，也得输掉三分之一，也就是将近50场的比赛。
向星晨·2024-02-03 10:39

数仓日常维护：剖析每日增量同步的内部机制

作为企业数据分析、业务决策和预测的基石，离线仓库的重要性不言而喻。而数据的实时性和准确性对于确保数据仓库的有效性至关重要。
Light Gao·2024-02-03 10:14

机器学习_无监督学习之聚类

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

机器学习_无监督学习之降维

文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理，也就是让特征数量减少，同时保留特征中的主要信息，从而简化数据集的空间结构，更易于可视化。PCA算法最常见的降维算法是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)，它是通过正交变换将可
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

NLP_统计语言模型的发展历程

其中，词向量表示的学习为语言模型提供了更高质量的输入信息（词向量表示）1948年，著名的N-Gram模型诞生，思路是基于前N-1个项目来预测序列中的第N个项目，所谓的“项目”，就是词或者短语。
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:58

什么是预测分析，其应用行业都有哪些？

作者|NiccoloMejia编译|CDA数据分析师预测分析可能是金融机构，银行，保险公司和医疗保健公司使用的最常见的AI应用程序之一。
CDA·数据分析师·2024-02-03 10:26

商业分析从入门到精通第6.3讲：评估风险

作者|希瑟评估风险的目的是为了了解在转型过程中和未来状态时，内部和外部对企业产生的意料之外的后果。评估风险包括分析和管理风险。
第3类人·2024-02-03 10:41

练习二1

早点休息四、你提取感受到对方的潜层需求是：明天早起上学不要迟到【自我评估】认领意识成长价值水晶提取完对方的需求后，你意识能看见以下需求规律的运行吗？
雯elf·2024-02-03 09:58

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。
预测及优化·2024-02-03 09:42

【前沿技术杂谈：开源软件】引领技术创新与商业模式的革命

引领技术创新与商业模式的革命开源软件如何推动技术创新开源软件的开放性和协作精神促进知识共享和技术迭代推动关键技术的发展开源软件与新技术的融合开源软件的商业模式开源软件的商业模式将开源软件与商业软件相结合开源软件的安全风险开源软件的安全风险加强开源软件的安全措施结论开源软件的未来发展趋势重视可持续性和安全性推动人工智能和机器学习的创新应对新挑战和机遇提升跨领域协作加强治理和
jcfszxc·2024-02-03 09:39

TTAO-CNN-BiGRU-MSA三角拓扑聚合优化、双向GRU融合注意力的多变量回归预测程序！

我们利用该创新性极高的优化算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数
预测及优化·2024-02-03 09:37

比瓴科技入围软件供应链安全赛道！为关键信息基础设施安全建设注入新动力

本次论坛发布了《关键信息基础设施安全保护支撑能力白皮书（2023）》，比瓴科技入围“软件供应链安全”、“安全保护业务”、“检测评估业务”三个安全场景。
2301_79004341·2024-02-03 09:06

13岁少年拒绝百万签约：给孩子泼冷水的父母，最聪明

问：“你认为哪种美德被过高的评估？”答：“既然是美德，就不会评估过高。”……网友看了他的回答，纷纷表示：“活得真通透啊！”、“太难得了”、“我活得还不如一个孩子”。
人生成功隧道·2024-02-03 09:48

重磅新书：《分布式商业生态战略》定义未来商业新逻辑与企业数字化转型新策略

书的封面：近两年，商业经济环境的不确定性越来越明显，市场经济受到疫情、技术、政策等多方因素影响越来越难以预测，黑天鹅事件时有发生。
思无邪11·2024-02-03 09:33

认知被推翻：生命并不存在，我们为什么活着？

否定生命意味着重新认识自己，重新审视活着，重新评估世界。我们在生命这最基本的问题上都认识错误吗？重新认识和重新解释生命有必要吗？
感知主义者·2024-02-03 09:57

NMAKE命令行编译

选项用途/A强制生成所有已评估的目标，即使这些目标相对于依赖项未过期。不强制不相关目标的生成。/B即使时间戳相等，也强制生成。建议只用于非常快的
???Sir·2024-02-03 09:19

浙大等团队提出全新「自我对比」策略，有效提高大模型的反思效果

例如Reflexion，Self-Refine等prompt策略让LLM基于自我评估或外部的反馈来改善LLM的输出质量。
PaperWeekly·2024-02-03 09:44

numpy 转载学习

熟悉数据科学的人都很喜欢NumPy库，它是时下最流行的Python系数据科学的中流砥柱，是Python科学计算、数据分析以及AI机器学习的基础组件。
科学俱乐会·2024-02-03 09:34

股东透明度：企业股东信息API在投资决策中的应用

其中，企业股东信息在评估公司健康状况和预测未来表现方面起着关键作用。本文将深入探讨企业股东信息API如何提供股东透明度，并如何在投资决策中发挥关键作用。
API小百科_APISpace·2024-02-03 09:16

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-多任务学习-模型融合策略

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-Transformer模型及Paddle实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-VMD-CNN-LSTM时序预测

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测文章目录AI预测相关目录一、
写代码的中青年·2024-02-03 08:31

【机器学习】3万字长文，PySpark入门级学习教程，框架思维

为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。网上有很多关于Spark的好处，这里就不做过多的赘述，我们直接进入这篇文章的正文！关于PySpark，
风度78·2024-02-03 08:00

【数据开发】pyspark入门与RDD编程

pyspark入门与RDD编程文章目录1、pyspark介绍2、RDD与基础概念3、RDD编程3.1Transformation/Action3.2数据开发流程与环节1、pyspark介绍pyspark的用途机器学习专有的数据分析
小哈里·2024-02-03 08:58

重构项目代码需要怎么设计才会更好？

2.评估现有代码：-分析现有代码的结构、设计和实现。-识别代码中的问题，如重复代码、过长的方法、复杂的条件逻辑、不清晰的命名等。3.制定
GoKu~·2024-02-03 08:20

百仕达小学招生面谈

参加面谈的学生将临时随机编成30-32人的班级，通过体验式学习活动、面谈交流等方式，从行为习惯、学习习惯、团队合作、实践能力、身心素质、兴趣爱好、家庭教育等方面进行综合评估，学校将根据评估结果选择适合的学生
赵雪奎·2024-02-03 08:56

基于网络爬虫的天气数据分析

例如，气象部门可以利用历史天气数据来预测未来的天气情况，帮助人们做出准确的决策；农业部门可以根据天气数据调整农作物的种植计划，提高产量和质量；旅
叫我：松哥·2024-02-03 08:33

Annotator Consensus Prediction for MedicalImage Segmentation with Diffusion Models

基于扩散模型的医学图像分割的注释器共识预测摘要医学图像分割的一个主要挑战是多个专家提供的注释中观察者之间和观察者内部的差异很大。为了解决这一挑战，我们提出了一种利用扩散模型进行多专家预测的新方法。
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

机器学习入门-----sklearn

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题
辣椒酱.·2024-02-03 07:30

统计工具更新了！一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...

接下来，我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块，包括：影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型我们也将春节后形成统计软件的PC端版本，将再也不怕宕机了！今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！
weixin_44693403·2024-02-03 07:24

机器学习-线性回归【手撕】

线性回归1.概述回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。
alstonlou·2024-02-03 07:23

基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型

步，扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集3基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型3.1网络定义模型3.2设置参数，训练模型3.3模型评估代码
建模先锋·2024-02-03 07:52

机器学习之DeepSequence软件使用学习

给定一个多重序列比对作为输入，它可以用来预测可获得的突变，提取监督式学习的定量特征，并生成满足明显约束的新序列文库。它将序列中的高阶依赖性建模为残差子集之间约束的非线性组合。
爱刷短视频的大朋友·2024-02-03 07:52

机器学习知识体系总结

机器学习知识体系总结什么是机器学习？
qq_36661243·2024-02-03 07:22

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本1、蒙特卡洛
ixtgtg·2024-02-03 07:51

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

基于机器学习的无损缺陷检测技术是当前研究的热点之一，其应用广泛，可以有效检测各种材料表面的缺陷。近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员开始探索如何利用机器学习算法来进行无损缺陷检测。
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

LSTR: 基于Transformer的车道形状预测

LSTR:基于Transformer的车道形状预测项目背景与意义LSTR的特性和功能最新更新即将推出的功能模型资源库数据准备设置环境训练和评估引用许可证贡献致谢在计算机视觉领域，车道检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一
OverlordDuke·2024-02-03 07:51

模式识别 | PRML概览

PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning，个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一，全书的风格非常Bayesian，作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型
ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

深度学习的进展

其基本原理是利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
佛系爱学习·2024-02-03 07:16

机器学习：线性判别分析LDA（Python）

一、线性判别分析的定义二、线性判别分析——二分类模型lda2classify.pyimportnumpyasnpclassLDABinaryClassifier:"""线性判别分析二分类模型"""def__init__(self):self.mu=None#各类别均值向量self.Sw_i=None#各类内散度矩阵self.Sw=None#类内散度矩阵(within-classscattermat
捕捉一只Diu·2024-02-03 07:16

机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法目录初识决策树决策树原理cart剪枝特征提取泰坦尼克号乘客生存预测(实操)
亦世凡华、·2024-02-03 07:45

机器学习-*-MeanShift聚类算法及代码实现

MeanShift该算法也叫做均值漂移，在目标追踪中应用广泛。本身其实是一种基于密度的聚类算法。主要思路是：计算某一点A与其周围半径R内的向量距离的平均值M，计算出该点下一步漂移（移动）的方向（A=M+A）。当该点不再移动时，其与周围点形成一个类簇，计算这个类簇与历史类簇的距离，满足小于阈值D即合并为同一个类簇，不满足则自身形成一个类簇。直到所有的数据点选取完毕。一般形式对于给定的n维空间RnR^
Leo蓝色·2024-02-03 07:14

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部
学海一叶·2024-02-03 07:08

1、模型可解释性的应用场景

1、如何理解机器学习背后的逻辑许多人说机器学习模型是“黑箱”，因为它们可以做出良好的预测，但你无法理解这些预测背后的逻辑。
AI算法蒋同学·2024-02-03 07:28

4、以时间序列为特征

用滞后嵌入法预测过去的未来。文章目录1、什么是序列依赖性？1.1周期性2、延迟序列和延迟图2.1延迟图2.2选择延迟3、示例-流感趋势在这里插入图片描述1、什么是序列依赖性？
AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

5、混合模型（Hybrid Models）

将两个预测模型的优势结合起来。文章目录1、简介2、组件和残差3、混合预测与残差3.1设计混合模型4、示例-美国零售销售1、简介线性回归擅长推断趋势，但不能学习交互。
AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58
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