机器学习课程笔记第43页

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

内容衔接上一讲，上节我们讲到VAE，我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢，直觉上的原因是如果是auto-encoder，我们期待的是输入满月解码后还是满月，输入半月输出还是半月，但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差，所

ca8519be679b·2024-01-27 12:38

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index

小赵同学871·2024-01-27 11:40

机器学习1--Pandas 数据结构 - DataFrame

Pandas数据结构-DataFrame**DataFrame是一个表格型的数据结构。PandasDataFrame是一个二维的数组结构，类似二维数组。DataFrame构造方法如下：pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)data：一组数据(ndarray、series,map,lists,dict等类型)。index：索引值，或者可以称为行

天下第一菜-·2024-01-27 11:39

机器学习-采用Pandas数据导入

在机器学习项目中，经常用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。常使用这种方法。代码如下：#!

weixin_38174032·2024-01-27 11:08

头歌机器学习---Pandas数值统计 Pandas数据清洗

第1关Pandas数值统计因为series和dataframe是两个不同的对象，所以它们有自己独特的方法。接下来让我们看一个series方法的例子—Series.value_counts()方法。此方法按顺序显示列中的每个非空值及其计数。首先，我们将从f500的dataframe中选择一个列：sectors=f500["sector"]print(type(sectors))输出结果：class'

liuyizeliuyize·2024-01-27 11:06

机器学习-pandas(含数据)

pandas优势：增强图表可读性便捷的数据处理能力读取文件方便封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算更详细的教程：Pandas教程|菜鸟教程(runoob.com)Pandas数据结构Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel）。其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，Mult

江江江江江江江江江·2024-01-27 11:04

【python】自动微分的一个例子

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。2.x=torch.a

尘中928·2024-01-27 11:23

生成对抗网络简介

长路漫漫2021·2024-01-27 11:10

8 个Python库！提高数据科学工作效率

1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。

人帝·2024-01-27 11:39

【机器学习前置知识】隐变量

隐变量又称潜变量，顾名思义就是隐藏着的随机变量，它不能通过观测来得到，或者说它产生的过程是不可观测的，然而它却可以在潜移默化中影响可观测变量。我们用抛硬币为例来解释什么是隐变量。假设有A、B、CA、B、CA、B、C三枚硬币，正面向上的概率分别为θAθ_AθA、θBθ_BθB、θCθ_CθC，我们想求出θBθ_BθB和θCθ_CθC，目前尚不知晓，但可以通过抛硬币的观测结果推测出来。抛这三枚硬币的游

Axlsss·2024-01-27 10:43

机器学习-案例：流行电影统计

机器学习–案例：流行电影统计现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data

江江江江江江江江江·2024-01-27 10:42

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

1.大型数据集的学习案例：如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用1000个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制

清☆茶·2024-01-27 10:41

机器学习--基础概念（二）

1.分类算法分类算法是有监督学习的一个核心问题，他从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，对新的输入进行预测，输出变量取有限个离散值。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归(LogisticRegression):用于二分类问题，通过逻辑函数将输入映射到0和1之间的概率。K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN):基于输入数据点在特征空间中的邻近程度，将其分为最接近的K个邻居的多数类别

三三木木七·2024-01-27 10:39

机器学习揭秘：理解神经网络的运作机制

1.介绍机器学习与神经网络1.1机器学习基础概念机器学习是一种人工智能分支，致力于构建能够通过经验自我学习的系统。这一领域的核心理念在于让计算机系统通过数据模式识别和学习，不断优化其性能。

AI梦之连·2024-01-27 10:38

AI算力碎片化：矩阵乘法的启示

尽管AI的发展取得了巨大进步，但编译器LLVM之父ChrisLattner认为，AI技术应用并不深入，远远没有发挥出已有机器学习研究的所有潜力。而AI系统和工具的单一化和碎片化正是造成这一问题的根源。

OneFlow深度学习框架·2024-01-27 10:07

keil使用教程

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

晴山ぺ·2024-01-27 10:36

矩阵乘法的分布式计算架构

随着数据规模的不断增加，如大规模的图像处理、机器学习和数据挖掘等应用场景，矩阵乘法的计算量也随之增加，这导致了传统的中心化计算方式无法满足实际需求。因此，研究矩阵乘法的分布式计算架构变得尤为重要。

OpenChat·2024-01-27 10:34

一文读懂： AIGC基本原理及应用领域

一、AIGC技术的基本原理AIGC技术的基本原理是利用人工智能技术中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术，对大量的语言数据进行分析、学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。

泰迪智能科技·2024-01-27 10:57

2021-11-17读书笔记

在线机器学习正在推动算法交易，它比传统的长期投资策略更快速，比股票市场中的高频交易更加慎重。许多不同类型的机器学习算法被组合运用以获得最佳回报。❤️机器学习正在被用于改进贷款信用评估，准确地提供业

静待花开20·2024-01-27 10:36

'numpy.ndarray' object is not callable 报错

在机器学习KNN时，出现'numpy.ndarray'objectisnotcallable报错，此类错误一般是由于内部函数被用作变量名时发生。

东都大白兔·2024-01-27 10:30

使用.minio实现元对象的存储学习笔记

使用MinIO为机器学习、分析和应用程序数据工作负载构建高性能基础架构。

IT界的_彭于晏_·2024-01-27 10:29

全同态加密的硬件加速：让机器学习更懂隐私保护

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。问题：保护敏感数据企业机构间合作处理数据越来越频繁，通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要，特别是在处理个人可识别信息（PII）、个人健康信息（PHI）、知识产权和情报洞察等敏感数据时。数据有三种基本状态：静态、传输和使用。通常情况下，敏感数据在存储

PrimiHub·2024-01-27 09:18

20天拿到教师资格证

第一部分：学习的概述与学习理论一概念：（广义）动物和人的学习（狭义）特指人类的学习二分类：（一）按学习主体分类：动物学习、人类学习、机器学习（二）按学习的结果分类：言语学习、智慧技能、认知策略、动作技能

一只吕客·2024-01-27 09:17

Redis面试题34

人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人

CrazyMax_zh·2024-01-27 09:16

matlab实现ROC曲线

概述ROC曲线是机器学习中的一种评价方式，是receiveroperatingcharacteristiccurve的缩写，作用是验证训练效果的好坏。

Should·L·2024-01-27 09:01

机器学习周记（第二十五周：文献阅读-DSTIGNN）2024.1.8~2024.1.14

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3论文背景4过去研究5论文研究5.1问题描述5.2论文模型5.2.1时空交互学习模块（SpatiotemporalInteractiveLearningModule）5.2.2动态图推理模块（DynamicGraphInferenceModule）5.2.3动态图卷积模块（DynamicGraphConvolutionModule）5.2.4输出模块与训

Slender2001·2024-01-27 08:14

机器学习周记（第十九周：文献阅读-TCN and RNN）2023.11.27~2023.12.3

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3问题描述4过去方案5论文方案5.1时间卷积神经网络（TCN）5.1.1因果卷积（CausalConvolutions）5.1.2膨胀卷积（DilatedConvolutions）5.1.3残差块（ResidualBlock）5.2论文模型5.3数据集5.3.1Lorenz系统5.3.2Rössler系统5.3.3类Lorenz系统6相关代码摘要本周阅读

Slender2001·2024-01-27 08:43

机器学习周记（第二十四周：文献阅读-DSTGN续）2024.1.1~2024.1.7

目录摘要ABSTRACT1动态图矩阵估计（DynamicGraphMatrixEstimation，DGME）2自适应导引传播（AdaptiveGuidedPropagation，AGP）2.1引导矩阵估计器（GuideMatrixEstimator）2.2自适应传播（AdaptivelyPropagation）3时间卷积模块（TemporalConvolutionModule）4优化目标（Opt

Slender2001·2024-01-27 08:43

机器学习周记（第二十三周：文献阅读-DSTGN）2023.12.25~2023.12.31

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3论文背景4问题描述4.1图的定义4.2图信号矩阵的定义4.3问题的定义5论文模型6相关代码摘要本周阅读了一篇关于GNN用于多元时间序列的时空预测的文章，文章的模型是一个具有自适应传播机制的动态时空图网络（dynamicspatio-temporalgraphnetworkwithadaptivepropagationmechanism，DSTGN），该

Slender2001·2024-01-27 08:13

机器学习周记（第十八周：GAN.pt3）2023.11.20~2023.11.26

目录摘要ABSTRACT1文献阅读2生成结果多样性判别（Diversity）3生成结果多样性判别（FrechetInceptionDistance(FID)）4条件对抗生成网络（ConditionalGAN，CGAN）5无监督条件对抗生成网络（UnsupervisedConditionalGeneration）6相关代码摘要本周继续了GAN相关内容的学习，明白了即使GAN能按照需求正常生成图片，仍

Slender2001·2024-01-27 08:12

机器学习周记（第二十周：文献阅读-TCN and LSTM）2023.12.4~2023.12.10

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3问题描述4过去方案5论文方案6相关代码摘要本周阅读了一篇关于TCN和LSTM进行光伏功率预测的文章，光伏功率数据是非线性不平稳的数据，在一定程度上也能反应论文模型在水质预测方面的效果。论文模型可以通过单步或者多步对光伏功率进行预测，实验结果表明，其具有非常优异的表现。本周也针对论文模型进行了简单的复现，预测结果并不非常准确，仍需进一步优化和调参。ABS

Slender2001·2024-01-27 08:12

机器学习周记（第二十七周：文献阅读-EIGRN）2024.1.22~2024.1.28

目录摘要ABSTRACT1论文信息1.1论文标题1.2论文摘要1.3论文背景2论文研究2.1问题描述2.2基准模型2.3论文模型3模型模块3.1图生成（graphgeneration）3.1.1显式图生成模块（explicitgraphgenerationmodule）3.1.2隐式图生成模块（implicitgraphgenerationmodule）3.2邻居聚合（neighboraggreg

Slender2001·2024-01-27 08:40

MIT18.06线性代数课程笔记20：矩阵逆元计算、克里默法则以及行列式与volume、外积的关系

课程笔记利用代数余子式计算方阵的逆元，进而求解Ax=b，最后简要阐述了行列式与volume的关系，并对外积做了简要介绍。文中所用图取

silent56_th·2024-01-27 08:58

信息学奥赛一本通pdf_信息学奥赛冠军的竞赛“秘籍”

在信息学竞赛中成长起来的大牛们，有很多在毕业后从事人工智能相关工作，包括机器学习、人脸识

weixin_39857513·2024-01-27 08:50

机器学习 | Python算法XGBoost

机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。

天天酷科研·2024-01-27 07:52

机器学习 | Python相似度算法

相似度算法的核心思想是将对象表示为特征向量或特征矩阵，并使用合适的度量方法来比较它们之间的差异。通过计算这些差异的度量值，我们可以确定对象之间的相似程度。相似度算法有多种度量方法，其中一种常见的方法是欧几里德距离（EuclideanDistance）。欧几里德距离用于计算两个对象之间的直线距离。以下是欧几里德距离的计算公式：曼哈顿距离（ManhattanDistance）：曼哈顿距离是用于计算两个

天天酷科研·2024-01-27 07:51

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。

天天酷科研·2024-01-27 07:21

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......

来源：人工智能头条（AI科技大本营兄弟号，公众号ID：AI_Thinker）【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。

城市中迷途小书童·2024-01-27 06:36

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.4

Chapter4MultilayerPerceptron4.4ModelSelection作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正

南七澄江·2024-01-27 06:18

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux ARM平台编程第四天-Bootloader编写2（物联技术666）

链接：https://pan.baidu.com/s/1eb94AaDM-cIZsbr929Isbw?pwd=1688提取码：1688上午：bootloader的编写下午：bootloader教学内容：1、vivivivi有关nandflashMTD分区表控制命令:partshow：//查看part分区表信息partdel//删除指定分区partadd//添加指定分区partsave//保存修改的

vx349014857·2024-01-27 06:16

机器学习：Sigmoid函数及Logistic回归模型

sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数，其在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用（sigmoid：adj.乙状结肠的；C形的；S形的n.S状弯曲）。在生物统计中，该函数也可以模仿一些情况下生物数量的S形曲线，起初阶段资源丰富大致是指数增长，然后随着资源受限开始变得饱和增加变慢，最后达到成熟时增加停止保持平衡。Sigmoid函数及导数sigmoid函数及导数结合图像分析，其优点：

Doawen·2024-01-27 04:49

绝处逢生之人生百味

2.人工智能和机器学习：人工智能和机器学习的快

刘一说·2024-01-27 04:52

高效数组处理的Numpy入门总结

NumPy是Python中一个重要的数学库，它提供了高效的数组操作和数学函数，是数据科学、机器学习、科学计算等领域的重要工具。下面是一个简单的NumPy学习教程，介绍了NumPy的基本用法和常用函数。

河南-殷志强·2024-01-27 02:58

C++ 算法宝库：多领域覆盖，注释详细 | 开源日报 No.153

TheAlgorithms/C-Plus-PlusStars:28.0kLicense:MITAlgorithms-C++是一个收集了数学、机器学习、计算机科学和物理等领域的各种算法的开源项目，用C++

开源服务指南·2024-01-27 02:46

遗传算法（GA）

例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题

基因组分析·2024-01-27 02:26

2001~2022年全球日光诱导叶绿素荧光GOSIF数据分享

该产品是使用机器学习方法根据基于OrbitingCarbonObservatory-2(OCO-2)的

GIS遥感数据处理应用·2024-01-27 01:31

机器学习 | 深入探索Numpy的高性能计算能力

目录初识numpynumpy基本操作数组的基本操作ndarray运算数组间运算矩阵初识numpyNumpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。它描

亦世凡华、·2024-01-27 00:12

对数似然函数：为什么在统计学和机器学习中它如此重要？

在统计学和机器学习领域，对数似然函数常常扮演着关键的角色。本文将深入探讨对数似然函数的优势，为什么在实际问题中更经常使用对数似然函数而非原始似然函数。1.什么是对数似然函数？

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:15

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