机器学习：Python实践第33页

AI绘画探索人工智能的未来

Aileen_0v0·2024-02-02 04:57

深度学习-搭建Colab环境

GoogleColab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。

Damon小智·2024-02-02 04:24

机器学习和模型训练的浅谈

机器学习（MachineLearning）和模型训练（ModelTraining）是两个相关但不同的概念。

MarkHD·2024-02-02 03:17

Python 机器学习 K-近邻算法

1、理解KNN算法K-最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种基本且易于实现的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。

weixin_42098295·2024-02-02 03:25

机器学习PAI快速入门

什么是机器学习？机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

开发者学习指南·2024-02-02 02:28

Python 机器学习 K-近邻算法 K值的选择

1、选择说明K-近邻算法通过查找测试数据点的K个最近的邻居来进行预测。这些邻居的类别（对于分类问题）或值（对于回归问题）用于决定测试点的类别或值。K是一个正整数，通常较小。1）避免过小的K值K值过小可能会导致模型过于复杂，容易受到数据中噪声的影响，从而导致过拟合。避免在K-近邻算法中选择过小的K值是非常重要的，因为过小的K值会导致模型过于敏感，容易受到数据中噪声的影响，从而引起过拟合。当K值很小时

weixin_42098295·2024-02-02 02:10

Python 机器学习 K-近邻算法常用距离度量方法

K-近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法中，选择合适的距离度量是非常重要的，因为它决定了如何计算数据点之间的“相似性”。不同的距离度量可能会导致不同的KNN模型性能。选择哪种距离度量取决于数据的类型和问题的性质。可以通过交叉验证来比较不同距离度量对模型性能的影响，以选择最合适的一种。1、欧几里得距离（EuclideanDistance）距离的度量最常用的距离度量方法，适用于连续

weixin_42098295·2024-02-02 02:07

ICLR‘2024时间序列论文汇总！预测、分析、分类等方向的最新进展

ICLR作为机器学习领域的顶级国际会议，每年都吸引了全球众多顶尖学者和研究者的目光。

AI热心分享家·2024-02-02 02:07

算法面试八股文『基础知识篇』

深度学习是机器学习的一个分支，核心思想是使用深度神经网络来模拟和解决复杂的问题。深度神经网络是一种由多层神经元组成的模型，通常包含输入层

Daniel Muei·2024-02-02 02:59

IT运维如何帮助企业降本增效？

通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对IT系统的自动化监控、故障预测和智能维护，提高运维效率和质量。2、容器化和微服务随着容器技术的不断发展，容器化和微服务将成为IT监控运维管理的新趋势。

LinkSLA·2024-02-02 01:44

码视野·2024-02-02 01:23

Linux上使用OpenCvSharp

前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和

xdpcxq1029·2024-02-02 01:07

python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析

文章目录0前言+【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测+1逻辑回归的介绍和应用+1.1逻辑回归的介绍+1.2逻辑回归的应用2.Demo实践+Step1

Jackie_AI·2024-02-01 23:04

人工智能与大数据：技术前沿与实践

1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层

吾忆da·2024-02-01 23:03

【初中生讲机器学习】3. 支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！

创建时间：2024-01-31最后编辑时间：2024-02-01作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生，热爱计算机和数学，我们一起加油~！⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧！文章目录一、基础概念1.向量2.支持向量3.超平面4.间隔二、数学推导（原理）1.线性可分支持向量机2.软间隔支持向量机

Geeker · LSar·2024-02-01 23:30

Linux安装aria2出现No package aria2 available.的解决方案

爱编程的喵喵·2024-02-01 23:25

浅述热点方向-具身智能

具身智能1.具身智能（EmbodiedAI）概述人工智能、机器学习和计算机视觉的最新研究趋势催生了一个不断增长的研究领域，称为“具身智能”。

Moresweet猫甜·2024-02-01 22:37

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

2.5分类算法的评估指标有哪些？图1混淆矩阵上图中术语解释：TP（Truepositives）。表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。表示被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；FN（Falsenegatives）。表示被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；TN（Tru

深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

pythonnumpy库什么意思_python语法：机器学习必备Numpy库

Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!NumPy是Python语言的一个扩充程序库。

崔海龙·2024-02-01 21:07

numpy 创建加一行_python语法：机器学习必备Numpy库

Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!NumPy是Python语言的一个扩充程序库。

weixin_39929877·2024-02-01 21:06

强物理不可克隆函数的侧信道混合攻击读书报告

多数强PUF可通过机器学习方法建模，抗机器学习的非线性结构PUF难以抵御侧信道攻击。本文在研究强PUF建模的基础上，基于统一符号规则分类介绍了现有的强PUF侧信道攻击方法如可靠

元辰辰辰辰辰辰·2024-02-01 21:48

自动化抠图remove.bg

自动化抠图是机器学习的又一个实际应用的场景。

RP·2024-02-01 21:43

【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp

前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和

椒颜皮皮虾྅·2024-02-01 21:07

深度学习的进展

2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程)

它的主要功能是将代码、文本、数学方程式、可视化和其他相关元素组合在一起，创建一个动态文档，用于数据分析、机器学习、科学计算和数据可视化等方面。

Python栈机·2024-02-01 19:05

2024年编程语言推荐：Delphi / Object Pascal

甚至人工智能实现、机器学习应用程序和图像处理程序都可以基于Delphi。

xyzhan·2024-02-01 19:26

阿里巴巴拍立淘API：重塑电商搜索的未来

阿里巴巴的拍立淘API是一款功能强大的电商搜索引擎，它使用图像识别和机器学习技术，帮助用户通过上传图片或直接拍摄商品来快速找到相似的商品或同款商品。

数据小爬虫·2024-02-01 19:25

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究

机器学习驱动的精密缺陷检测技术是一种基于机器学习算法的技术，它可以在各种应用场景中自动、准确地检测缺陷。

matlabgoodboy·2024-02-01 18:59

2022-03-06 BQ还是挺值得学习的

无论量化教材上的经典的、复杂的、机器学习各个门类的绝大部分中低频策略，看起来都是可以实现的，导入数据方便的话，股票以外的数据研究，也应该都是不错的。

资本是个球·2024-02-01 18:22

永久删除 Elasticsearch 中的主节点

Elasticsearch集群由一个或多个节点组成，每个节点可以具有多种角色，包括主节点（masternode）、数据节点(datanode)、摄取节点(ingestnode)和机器学习节点(machinelearningnode

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-01 18:08

如何开通GitHub Copilot

通过自然语言处理和机器学习技术，能够通过分析程序员编写的代码、注释和上下文信息，自动生成代码，减轻程序员的工作量,节省开发者的时间和精力。

ai使用测评·2024-02-01 17:55

如何为Delphi开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库OpenCV翻译开发Object Pascal语言接口头文件

为Delphi翻译OpenCV头文件的想法来源于最初的一个梦想......我想做一个类似于机器人系统的东西，带有两个可移动的摄像头，能够跟踪（直接“凝视”）给定物体并确定与物体的距离。那是2012年。但由于我更像是一名程序员而不是硬件工程师，这一切都是从当时现有算法的实现开始的。很快就意识到算法及其实现不是目标。目标是一个机器人系统。因此，决定使用现有的图像处理库。但是，不幸的是，在ObjectP

xyzhan·2024-02-01 17:40

解释性人工智能（XAI）

引言解释性人工智能（XAI）是指一类旨在使人能够理解和解释机器学习模型的方法和技术。XAI的目标是提高AI系统的透明度和可理解性，让人们能够理解机器学习模型的决策过程、推理方式和结果。

闫英杰·2024-02-01 17:32

欧洲安全研究计划——DiSIEM项目

（1）DiSIEM项目的基础是使用可伸缩的信息提取和机器学习算法和工具，从多个大数据源(监控基础设施、开源智能、社交网络、安全新闻提要、咨询

Threathunter·2024-02-01 16:05

机器学习中矩阵求导规则

求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维行向量，标量对m*n维矩阵求导结果为m*n维，m维列向量对n维列向量求导结果为n*m维（梯度矩阵）一般规则：向量或矩阵对标量求导一般为分子

米斯特芳·2024-02-01 16:58

jjm2002·2024-02-01 16:00

24校招，小鹏汽车自动驾驶测试工程师二面

机器学习自己学的吗？学了多久发的论

Chowley·2024-02-01 15:57

关注GPU，察觉通用计算API的变迁和趋势

导读在高性能计算、机器学习等现代应用领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit）是占统治地位的计算引擎。

Listen2You·2024-02-01 15:55

《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》

GNN一、ASingleLayerofaGNN二、ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers一、ASingleLayerofaGNN单层的神经网络包括两个部分：消息转换(Message)信息聚合(Aggregation)GNNLayer=Message+AggregationGNN\La

白色的生活·2024-02-01 15:50

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction

白色的生活·2024-02-01 15:50

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种常用的机器学习算法

机器学习之心·2024-02-01 14:01

详解谱聚类算法理论基础

一、谱聚类宏观把握1、聚类目标1.1、聚类：首先我们知道聚类属于机器学习中的无监督学习，我们用作训练的数据是不带标

This_chao·2024-02-01 13:46

聚类(Clustering)理论

在学习机器学习知识的开始我曾简单地介绍过非监督学习，然而我还是有必要将其与监督学习做一下比较。

时间邮递员·2024-02-01 13:14

使用 Python 进行自然语言处理第 3 部分：使用 Python 进行文本预处理

一、说明文本预处理涉及许多将文本转换为干净格式的任务，以供进一步处理或与机器学习模型一起使用。预处理文本所需的具体步骤取决于具体数据和您手头的自然语言处理任务。

无水先生·2024-02-01 13:13

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

Django如何调用机器学习模型进行预测

Django是一个流行的PythonWeb框架,它可以很方便地集成机器学习模型,进行预测和推理。我将介绍如何在Django项目中调用训练好的机器学习模型,并实现一个预测接口。

qa浪涛·2024-02-01 13:10

大象机器人六轴协作机械臂myCobot 320 进行手势识别

引言我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程，这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作，我一直想要简化其复杂性，使之更加直观和易于使用。

大象机器人·2024-02-01 13:55

大数据之Spark

的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以缓存在内存中，从而不再需要读写HDFS，减少磁盘数据交互因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的算法

进击的-小胖子·2024-02-01 12:37

Spark系列（十）Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因

如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动

NICEDAYSS·2024-02-01 12:03

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