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机器学习量化
TensorFlow版本的HelloWord
下面是TensorFlow官网提供的一个入门代码,对于一个
机器学习
的新手来说,好难呀,所以下面就只能一行一行的来理解了。
何小有
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2024-02-06 23:07
dx12 龙书第五章学习笔记 -- 渲染流水线
为了描述光的强度,我们常将它
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为范围为0~1归一化区间的值。0表示无强度,1表示强度最大。颜色计算:混合两种颜色:加减标量乘法--适合显然点积和叉积就不适合颜色向量了颜色向量专属的颜色运算,
帅狗狗灬
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2024-02-06 22:27
DirectX
笔记
游戏
c++
学习
K12教育之AI智能应用讨论
AI智能,
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这些高端科技近期已被炒得如火如荼,这些技术的应用领域也是很多。那么今天我们就AI机器人在家庭教育方面的现状,未来进行讨论。为什么讨论这个话题?
maki辛
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2024-02-06 22:28
Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
1.哪些
机器学习
算法不需要(需要)做归一化?概率模型(树形模型)不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF、XGboost。
爱睡觉的琪
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2024-02-06 22:05
sklearn
机器学习
python
机器学习
---半监督学习简单示例(标签传播算法)
1.使用半监督学习方法LabelSpreading在一个生成的二维数据集上进行标签传播importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.semi_supervisedimportlabel_propagationfromsklearn.datasetsimportmake_circles#generateringwithinnerboxn
三月七꧁ ꧂
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2024-02-06 21:43
机器学习
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---概率图模型(隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场)
1.隐马尔可夫模型
机器学习
最重要的任务是根据已观察到的证据(例如训练样本)对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测。
三月七꧁ ꧂
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2024-02-06 21:39
机器学习
机器学习
人工智能
王谦讳:1.5黄金水漫金山直呼过瘾;后市金银如何操作及趋势分析
巴菲特都直呼活久见;原油市场受到疫情和经济衰退影响,消费需求高速下滑,油价跌至负数,也创造了历史;全球避险情绪上升,黄金进入超级牛市,一路破关斩将,直接创出历史新高;全球市场为了拯救羸弱的经济,纷纷实施了
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宽松的刺激政策
王谦讳
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2024-02-06 21:07
AR人脸106240点位检测解决方案
美摄科技针对企业需求推出了AR人脸106/240点位检测解决方案,为企业提供高效、精准的人脸识别服务,采用先进的人脸识别算法和
机器学习
技术,通过高精度、高速度的检测设备,对人脸进行快速、准确地定位和识别
美摄科技
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2024-02-06 21:50
科技
ar
机器学习
L1与L2损失函数和正则化的区别
本文翻译自文章:DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在
机器学习
实践中,你也许需要在神秘的
山阴少年
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2024-02-06 20:34
jpeg压缩基本步骤
经过8×8的离散余弦变换(DCT)和
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之后,每个块总共有64个系数,其中第一个系数是直流(DC)系数,剩下的63个系数是交流(AC)系数。
superdont
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2024-02-06 19:22
图像加密
计算机视觉
4种不同类别的
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概述
导读:
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涉及方方面面的内容,包含许多不同类型的算法,其学习方式也不相同。我们将简要介绍这些学习方式及其对应的情景。
大数据v
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2024-02-06 19:44
人工智能
算法
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深度学习
机器学习
-集成学习(模型融合)方法概述
概述模型融合方法广泛应用于
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中,其原因在于,将多个学习器进行融合预测,能够取得比单个学习器更好的效果,实现“三个臭皮匠,顶一个诸葛亮”,其原因在于通过模型融合,能够降低预测的偏差和方差。
毛飞龙
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2024-02-06 19:13
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集成学习
模型融合
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概述及流程
概述一、目标1、掌握
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基础环境安装2、掌握常用的科学计算库对数据进行展示、分析二、人工智能三要素1、数据2、算法2、算力:CPU适合I/O密集型程序,GPU适合计算密集型和易于并行的程序。
机智的冷露
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2024-02-06 19:36
机器学习
人工智能
机器学习
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机器学习
简要概述
一、基本概念及应用传统
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算法首先需要对数据进行特征提取,采用分类器(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等)进行分类。
机器学习
:特征提取+分类器分类特征提取难,制约发展。
@Duang~
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2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
GaussDB HCS 轻
量化
部署软件下载指引
一、Support账号准备1.账号说明华为的软件服务在华为support网站发布,注册该账号后,可以申请软件、下载离线文档,查看技术案例等功能2.账号注册步骤1:点击如下官方链接华为运营商技术支持-华为步骤2:然后进入此页面,可以通过邮箱或者手机号进行注册,填好以下信息提交步骤3:提交后系统会发送激活链接到您的注册邮箱;步骤4:登录您的注册邮箱,点击激活链接;系统会激活帐号;3.账号升级步骤1:点
Gauss松鼠会
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2024-02-06 18:24
GaussDB经验总结
gaussdb
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数据库
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Autovue 问答
目前我们有一款自主研发的工具,已经运营了多年,近期我们新增一个功能,想实现,各类主流三维模型(stp,igs,stl,solidworks模型,UG模型,ProE模型,Catia模型,等)和二维模型(dwg,dxf)的轻
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justin.jin
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2024-02-06 18:21
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Autovue
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教育是生命影响生命的过程
我们现在做的这个是生命影响生命的过程,即生命工程教育,没有分数
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的衡量标准,这是一场自我修行的过程,这段过程会很神奇。神奇在什么地方?就是你的眼睛不需要向外看,只需关注自己的状态就好。
cdd666da21e8
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2024-02-06 18:56
机器学习
实战 朴素贝叶斯分类器
基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯我的微信公众号:s406205391;欢迎大家一起学习,一起进步!!!k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过,分类器有时会产生错误结果,这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”,是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点:在数据较少的情
shenny_
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2024-02-06 17:04
wsl 安装minikube
Minikube是一种轻
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的Kubernetes集群,专为开发者和学习者设计,以便他们能够更好地学习和体验Kubernetes的功能。
会飞的大鱼吃小鱼
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2024-02-06 17:32
minikube
机器学习
算法之决策树
原理:基于数据特征进行特征空间的划分,构造树形结构,其中包含两种结点类型,内部结点和叶子结点,内部结点是数据的特征,叶子结点为数据所属的类别。树形结构的实质是if-then规则的集合,不过这个规则集合是互斥且完备的。步骤:特征选择、决策树生成、决策树剪枝(1)特征选择:每次选择的特征要具备一定的分类能力,否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下,使得类
浅白Coder
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2024-02-06 17:24
机器学习
概率论
机器学习
决策树
算法
机器学习
算法之EM算法
一、EM算法EM算法最初是为了解决缺失数据情况下参数估计问题;根据已经给出的观察数据,估计出模型参数的值,然后根据得到的模型参数去估计缺失的数据,再由模型的观察数据和估计的确实数据去预测模型参数值,反复迭代,直至最后收敛。1.1预备知识:1.1.1.极大似然估计:根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率,得到的参数即为所求。(已观察到的数据理应出现的概率比较大,比较合理)1.1.2.Jensen不
浅白Coder
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2024-02-06 17:54
机器学习
算法
机器学习
人工智能
周报(20240128)
日期:2024.1.22-2024.1.28本周工作:1.阅读论文本周阅读了以下论文:《BRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN-Transformer网络》背景精确的医学图像分割对于临床
量化
来自宇宙的曹先生
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2024-02-06 17:50
研究生阶段周报
深度学习
医学图像分割
人工智能
揭秘阿里云Flink智能诊断利器——Fllink Job Advisor
丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时
机器学习
等多样化的应用场景。
阿里云大数据AI技术
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2024-02-06 16:49
机器学习
之决策树(二)
今天我们探讨一下有关决策树的剪枝,以及由剪枝引出的一系列问题为什么要剪枝回顾上一节,我们知道决策树的生成是要达到局部最优,那么我们如何理解这个局部最优呢?我想就是将训练集完全分开,然而将训练集完全分开,就会使模型复杂度迅速上升,从而出现过拟合的现象。于是我们就要用到剪枝,剪掉对于分类并不重要的模型特征,从而达到全局最优用于ID3与C4.5的剪枝算法为什么说是用于ID3与C4.5的剪枝算法呢?因为与
Vophan
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2024-02-06 16:15
负基差会对股票
量化
对冲造成什么影响?
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121463726
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2024-02-06 16:03
大数据
成交锐减 基差大增 股指期货与股指同步性九年回顾
在
量化
交易策略中,有不少追求alpha收益的策略,如果能够找到稳定赚钱的alpha,就可以通过指数期货的对冲,规避掉市场风险部分,获取超额收益。和
Quant_
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2024-02-06 16:03
量化交易&宽客
量化交易&宽客
量化策略
股指期货
回消息越及时的人,过得越孤独?
鉴于孤独是一种不稳定的、难以界定的状态,如何
量化
评判它也是一个难题。
松柏之青
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2024-02-06 15:31
AI生图软件对室内设计而言有什么用?
AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势,AI生图软件可以通过
机器学习
和深度学习算法进行学习,帮助设计师快速、高效地完成设计任务,提高设计的质量和效果。
jianewang
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2024-02-06 15:46
人工智能
AI作画
零基础如何自学编程?自学编程资料哪里找?
例如,Python适合初学者,而Web开发、数据科学和
机器学习
都是受欢迎的领域。选择合适的编程语言:对于初学者来说,建议选择易学且应用广泛的编程语言,如Python或JavaScript。
g6677789
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2024-02-06 15:44
改行学it
考研
java
python
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【茗创科技】婴儿脑电
机器学习
实用指南
导读脑电图(EEG)已被发展认知神经科学界广泛采用,但
机器学习
(ML)在该领域的应用滞后于成人EEG研究。
茗创科技
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2024-02-06 15:26
计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码
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
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2024-02-06 15:00
类GPT工具使用技巧和论文解读
huggingface
模型空间
计算模型空间
实战代码
PyTorch(超详细)部署与激活 举起Python火炬,点亮智慧人生【Windows版】
AI时代,我们不仅要学习Python,同时
机器学习
,深度学习利器也要逐步掌握,再次开始Pytorch学习教程记录。
心安成长
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2024-02-06 14:04
PyTorch
python
pytorch
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springboot/java/php/node/python微信小程序的电影推荐系统【计算机毕设】
特别是在娱乐消费领域,微信小程序凭借其轻
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和即用性的特点,已经成为用户获取信息和享受服务的重要渠道之一。电影作为一种流行的文化娱乐方式,其推荐系统对于提升用户体验、增强平台黏性
python-毕设程序设计
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2024-02-06 13:53
java
spring
boot
php
Redis面试题41
以下是人工智能在医疗行业的一些影响:疾病诊断与预测:人工智能可以利用
机器学习
和图像识别技术,辅助医生进行疾病的诊断和预测。
CrazyMax_zh
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2024-02-06 13:16
redis
TensorFlow数据类型全解析:深入探索tf.dtypes.DType的强大功能及其在深度学习中的关键作用
引言TensorFlow是一个广泛使用的开源
机器学习
库,它为深度学习和数值计算提供了强大的工具和接口。
程序员Chino的日记
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2024-02-06 13:05
深度学习
tensorflow
人工智能
三、全面预算管理
一、全面预算的定义、流程、作用定义:企业全部经济活动的总体计划,企业总体规划的具体化和数
量化
;当预算跨年度是,称之为长期预算,反之称之为短期预算;流程:全员、全业务、全过程(编制到执行);核心是企业战略
Vincent0215
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2024-02-06 13:45
基于LLM的数据漂移和异常检测
和许多人一样,我们非常感兴趣地关注这些发展,并探索LLM影响数据科学和
机器学习
领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中,我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。
新缸中之脑
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2024-02-06 13:53
LLM
知识改变命运不是空谈鸡汤
学习了长投小白训练营的课程,我的说教不仅能够“动之以情”,更能“晓之以理”,用更多
量化
的例子让他们时时感觉到紧
吕婷_1f8b
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2024-02-06 12:25
开源大预言模型中的GGUF和GGML格式分别是什么意思
GGML(GPT-GeneratedModelLanguage):由GeorgiGerganov开发,GGML是一个为
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设计的张量库,便于在各种硬件上实现大型模型和高性能,包括AppleSilicon
soragui
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2024-02-06 12:14
chatgpt
开源
人工智能
chatgpt
汽车零部件行业MES解决方案:功能与应用场景详情
随着市场竞争压力增大,汽车零部件生产车间面临的困境主要包括以下几个方面:计划制定复杂:由于生产类型品种多,批
量化
生产,产品配置复杂,对于订单排程生产计划制定较为复杂。
慧都科技智能制造
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2024-02-06 12:39
数字化工厂
MES
生产管理系统
MES
汽车零部件行业mes
基于Django
机器学习
算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)
文章目录大数据
机器学习
——基于Django
机器学习
算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程等资料获取一、选题背景二
谁不学习揍谁!
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2024-02-06 12:32
毕业设计
大数据
可视化
django
机器学习
算法
大数据
python
数据库
基于Python
机器学习
算法农业数据可视化分析预测系统(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)
文章目录基于Python
机器学习
算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分
谁不学习揍谁!
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2024-02-06 12:31
大数据
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毕业设计
python
机器学习
算法
大数据
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信息可视化
数据库
基于python大数据
机器学习
旅游数据分析可视化推荐系统(完整系统+开发文档+部署教程等资料)
基于python大数据
机器学习
旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于
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TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术,对景区数据进行爬取和收集
谁不学习揍谁!
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2024-02-06 12:01
大数据
自然语言处理
可视化
python
大数据
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大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据可视化分析推荐系统(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)
文章目录大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据情感分析可视化分析推荐系统源码资料获取方式在文章末尾一、选题背景二、研究目的三、开发技术介绍1、Django框架2、LDA3、
机器学习
推荐算法
谁不学习揍谁!
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2024-02-06 12:30
大数据
可视化
毕业设计
信息可视化
算法
django
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数据库
python
前端
人工智能:数据分析之数据预处理、分析建模、可视化
分析建模是利用统计和
机器学习
算法对数据进行建模和预测的过程。人工智能可以
独木人生
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2024-02-06 12:24
人工智能
人工智能
数据分析
数据挖掘
DQN的理论研究回顾
的理论研究回顾1.DQN简介强化学习(RL)(Reinforcementlearning:Anintroduction,2nd,ReinforcementLearningandOptimalControl)一直是
机器学习
的一个重要领域
Jay Morein
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2024-02-06 12:50
强化学习与多智能体
深度学习
学习
淘宝批量上货必备:无需授权,支持跨平台复制爆款同款上架!
对很多淘宝卖家来说,尤其是做一件代发的卖家,每次上新都会选择批
量化
操作工具来快速铺货。然而现在淘宝已经封闭了服务商的API接口,市面上的商品采集工具基本上都用不了,而且非常容易被淘宝判定违规。
懂电商API接口的Jennifer
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2024-02-06 11:53
电商API知识分享
1688
API
接口
淘宝API接口
数据挖掘
大数据
开发语言
人工智能
服务器
大数据毕业设计:python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+
机器学习
(源码)✅
博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路✌毕业设计:2023-2024年计算机毕业设计1000套(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍技术栈:Python语言、Flask框架、MySQL数据库
源码之家
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2024-02-06 11:55
biyesheji0001
毕业设计
biyesheji0002
大数据
课程设计
python
机器学习
爬虫
舆情分析
情感分析
LightGBM特征重要性和可视化
在
机器学习
方面,模型性能在很大程度上取决于特征选择和对每个特征重要性的理解。LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架,由于其处理各种
机器学习
任务的速度和准确性而广受欢迎。
python收藏家
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2024-02-06 11:19
机器学习
机器学习
精确率与召回率,ROC曲线与PR曲线
精确率与召回率,ROC曲线与PR曲线在
机器学习
的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),ROC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢
python收藏家
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机器学习
算法
人工智能
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