机器学习贝叶斯

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2
suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。
suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？
suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli·2024-02-15 09:27

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。
python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。
kampoo·2024-02-15 09:47

机器学习4----随机森林

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
pyniu·2024-02-15 08:31

基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
java李杨勇·2024-02-15 08:00

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu·2024-02-15 08:29

黑暗中工作的人脸识别技术

概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术，通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。
飞猪share·2024-02-15 08:53

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
葡萄肉多·2024-02-15 08:06

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R
何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun·2024-02-15 08:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
是安澜啊·2024-02-15 08:11

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

机器学习矩阵运算库Numpy入门25例

导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],
皮皮大·2024-02-15 08:54

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)
Longlongaaago·2024-02-15 07:38

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine
OverlordDuke·2024-02-15 02:42

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。
FL1623863129·2024-02-15 02:40

今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息
夕小瑶·2024-02-15 02:26

基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地

内容主要包括五个方面：京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化：TopN场景优化：动线分析场景优化：FLINK一站式机器学习点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大
Apache Flink·2024-02-15 01:50

品牌推广：贝叶斯公式与大数定律下的概率之旅

在品牌推广的浩瀚海洋中，每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向，确保每一步都稳健而有力？迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理，助力品牌破浪前行。一、品牌推广与概率的碰撞品牌推广，本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中，品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌定位被目标受众接受的可能性，而这一可能性，正是概率的核心所在。然而，品牌推广的复杂性在于，这个概率并非一
迅腾文化·2024-02-15 00:25

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层
茗创科技·2024-02-15 00:09

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩
沫2021·2024-02-15 00:38

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。
王荣胜z·2024-02-14 23:13

【BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
matlab科研助手·2024-02-14 23:47

BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测MATLAB实现 SCI一区

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-14 23:46

基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention实现数据多维输入单输出预测附matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
Matlab科研辅导帮·2024-02-14 23:46

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
前程算法matlab屋·2024-02-14 23:45

2019-12-01

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([
xias147·2024-02-14 22:25

达摩院官方刚刚发布了最新的Python教程，整套427集系统学习视频

主要分为以下章节：概述初学者Python入门通过Python进行Web开发通过Python编写脚本与自动化通过Python进行机器学习开发常见问题其他资源补充多语言版本自由选择，将近7
刘好看静静·2024-02-14 22:41

什么是信号卷积，信号卷积的物理意义是什么，功能有哪些

在信号处理领域，卷积运算具有非常广泛的应用，包括数字信号处理、图像处理、机器学习和物理工程等。
kfjh·2024-02-14 22:25

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于
魏清宇·2024-02-14 21:14

机器学习在各个行业的应用介绍

随着科技的飞速发展，机器学习已经从实验室走向了现实世界，逐渐成为各行各业不可或缺的工具。从金融领域到医疗健康，从零售市场到制造业，机器学习正在改变着我们的工作方式和生活质量。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 20:45

numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。
weixin_39636099·2024-02-14 19:36

python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。
weixin_39785814·2024-02-14 19:36

[C#] 如何调用Python脚本程序

有以下几个原因需要C#调用Python：Python拥有丰富的生态系统：Python有很多强大的第三方库和工具，可以用于数据科学、机器学习、自然语言处理等领域。
老狼IT工作室·2024-02-14 18:53

【机器学习】数据清洗之处理异常点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
甜美的江·2024-02-14 18:21

机器学习：ROC曲线笔记

ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具，主要用于展示在不同阈值（Threshold）下模型的真阳性率（TruePositiveRate，TPR）和假阳性率（FalsePositiveRate，FPR）之间的关系。ROC曲线最早起源于二战期间，用于分析雷达信号检测敌方飞机的能力，随后逐渐扩展到其他领域，特别是医学
Ningbo_JiaYT·2024-02-14 17:16

机器学习---概率图模型（概率计算问题）

1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列，求各个状态序列I与观测序列的联合概率，然后对所有可能的状态序列求和，得到。状态序列的概率是对固定的状态序列，观测序列的概率是。，O和I同时出现的联合概率为。然后，对所有可能的状态序列I求和，得到观测序列O的概率，即但是，利用公式计算量很大，是阶的，这种算法不可行。2.
三月七꧁ ꧂·2024-02-14 17:06

应广大同学的要求，提供一个基于matlab夜间车牌自动识别给大家参考

可以使用机器学习方
依然风yrlf·2024-02-14 15:21

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return
偶是不器·2024-02-14 15:19

详细教你如何用python写一个车牌自动识别程序

要编写一个Python的车牌识别程序，你需要使用图像处理和机器学习技术。这里提供一个简单的示例，使用OpenCV库进行图像处理，以及TesseractOCR（光学字符识别）库来识别车牌上的字符。
依然风yrlf·2024-02-14 15:49

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型
Francek Chen·2024-02-14 14:48

机器学习：BN层介绍及深入理解

在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像
是Dream呀·2024-02-14 13:12
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