机器学习～machine

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类前言：在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。
精英的英·2024-01-18 06:11

windows编译X64curl库

nmake（MicrosoftProgramMaintenanceUtility）vs-工具-命令行-开发者命令提示3.编译nmake/fMakefile.vcmode=staticVC=14DEBUG=noMACHINE
黄黄绿绿蓝·2024-01-18 06:32

机器学习吴恩达编程作业题6-支持向量机

1、支持向量机1.1示例数据集1将ex6data1.mat文件复制到D:\MachineLearning\ex6目录下，在当前目录下建立plotData.m文件，源码与之前类似，数据与两次考试与录取结果数据集类似
身影王座·2024-01-18 06:57

线性代数的学习和整理23：用EXCEL计算 向量/向量组的点乘 (内积) （建设ing）

1.2EXCEL里向量点乘的计算编辑1.3向量点乘的性质1.3.1内积的公式A*B=|A|*|B|*cos(θ)1.3.1.2cos曲线1.3.2内积的最大最小值1.3.3内积为正负的判断和应用---可用在机器学习上
奔跑的犀牛先生·2024-01-18 06:22

吃瓜教程Task1：概览西瓜书+南瓜书第1、2章

p=1文章目录绪论如何对机器学习
卡拉比丘流形·2024-01-18 05:45

0基础入门---第七章---卷积神经网络

欢迎来到机器学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
卿云阁·2024-01-18 05:05

电力系统机组组合优化调度（IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点）（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️目前更新：电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。支持：如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！
荔枝科研社·2024-01-18 05:28

KNN算法原理及应用

（3）将这些特征向量连同标记一并送入机器学习算法中，训练出一个预测模型。（4）然后，采用同样的特征提取方法作用于
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

基于Milvus的向量检索平台实践

背景随着计算机技术及机器学习技术的发展，特征向量作为一种多媒体数据（文本、语音、图片、视频）的描述方式，逐渐成熟起来，而向量检索（向量相似计算）也逐渐成为一种通用的需求。
wgcn我的金斧头呢·2024-01-18 04:36

ubuntu下llama2的api远程调用

condaactivatellamachinesecd/home/cys/Llama2-Chinese/scripts/apipythonaccelerate_server.py--model_path
小草cys·2024-01-18 04:54

xshell连接ubuntu显示桌面图形

xshell连接ubuntu显示桌面图形首先本地要安装好XShell和Xmanager软件Xshell连接的时候勾选上Xmanager10.png下载安装gnome桌面工具lhf@lhf-virtual-machine
August________·2024-01-18 02:27

stable-diffusion-webui的逐步部署教程

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-01-18 02:07

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

常见的机器学习算法代码及其Python代码

机器学习算法分类一般来说,机器学习算法有以下三类。监督式学习算法这类算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。
中年猿人·2024-01-18 01:00

机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）

机器学习——python训练决策树模型实战目录机器学习——python训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤：1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.
苏苏不是叔·2024-01-18 01:30

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

2019-02-17 KVM概述

1.KVM是什么Kernel-basedVirtualMachine的简称，是一个开源的系统虚拟化模块，自Linux2.6.20之后集成在Linux的各个主要发行版本中。
阿丧小威·2024-01-18 00:23

智谱AI发布新一代基座大模型GLM-4；机器学习书籍推荐

AI新闻智谱AI发布新一代基座大模型GLM-4摘要：智谱AI发布了全新的基座大模型GLM-4，性能可比GPT-4，拥有超强的中文能力和长文本处理能力。GLM-4的全面跃升在综合能力上提升了60%，支持更长的上下文，具备更强的多模态功能，支持更快的推理，更多并发，推理成本大大降低。智谱AI还发布了定制化的个人GLM大模型GLMs和GLMStore，实现了全家桶能力，让模型自主根据用户意图，自动理解、
go2coding·2024-01-18 00:13

智能安全帽识别系统简析

安全帽识别系统的工作原理智能安全帽识别系统主要基于机器学习算法，通过摄像头捕捉工地图像，然后分析图像中的每个对象，判断其是否为佩戴安全帽的工人。
北京富维图像5369·2024-01-18 00:22

学习风控，这几本书建议读100遍

1.黑白-智能风控2册——梅子行豆瓣8.2分（4275人评分）1.智能风控：原理算法与工程实践本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含
风控小兵突击·2024-01-17 23:29

基于决策树的规则挖掘实战分析，值得细嚼慢咽

随着机器学习的发展，决策树算法逐渐演化为一种强大的预测和分类方法。其中，CART算法作为决策树算法的重要分支，于1984年由Breiman等人提出，以其出色的性能和灵活的应用而受到广泛关注。
风控小兵突击·2024-01-17 23:58

探索 Python：发现有趣的库——第 2 章：机器学习入门

代码侠和算法仙准备深入探索机器学习的神秘世界。代码侠（激动地）：算法仙，我一直都很好奇，机器学习到底是怎么回事？听说过深度学习、神经网络，这些都是什么鬼？
_rtf·2024-01-17 23:26

决策树：理解机器学习中的关键算法

决策树：理解机器学习中的关键算法决策树是一种流行而强大的机器学习算法，它从数据中学习并模拟决策过程，以便对新的未知数据做出预测。由于其直观性和易理解性，决策树成为了分类和回归任务中的首选算法之一。
在下区区俗物·2024-01-17 23:48

Chatopera 云服务支持大语言模型对话（LLM），定制您的聊天机器人

大语言模型对话的应用场景大语言模型通过对海量语料进行机器学习，可以回答很多种类的问题，以下列举3点：回答事实性问题，比如“珠穆朗玛峰的海拔是多少？”回答生活、天气、出行
Chatopera 研发团队·2024-01-17 22:04

模型服务网格：云原生下的模型服务管理

作者：王夕宁模型服务网格（ModelServiceMesh）是一种架构模式，用于在分布式环境中部署和管理机器学习模型服务。
阿里云云原生·2024-01-17 22:03

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold
于饼喵·2024-01-17 22:23

斯坦福大学机器学习中文笔记被公开，让无数自学党留下了感动泪水

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
渔_7aec·2024-01-17 22:35

机器学习小记——KNN（K近邻）

为了让绝大多数人都可以看懂，所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文，所以可能会有些地方出错，欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天～博文代码全部为python简单的说一下什么是机器学习
AI小白龙*·2024-01-17 22:07

机器学习中常见的过拟合解决方法

在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。
AI小白龙*·2024-01-17 22:07

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。
AI小白龙*·2024-01-17 22:07

3.虚拟化关键技术&并行编程

虚拟化的几个概念GuestOS:运行在虚拟机上的操作系统GuestMachine:虚拟出来的虚拟机Hype
luowenc·2024-01-17 21:14

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

是啊，在之前的文章中，我们对数据进行了探索，以及对一个训练集和一个测试集进行了采样，也编写了一个预处理管道来自动清理，准备您的数据用于机器学习算法，然而现在，我们可以选择并训练模型了。
甄齐才·2024-01-17 21:39

prometheus常用exporter

未在k8s集群内的linux机器监控GitHub-prometheus/node_exporter:Exporterformachinemetrics常用指标：•CPU•内存•硬盘•网络流量•文件描述符
`Liar`·2024-01-17 20:22

为什么说Jupyter Notebook是Python必学技术？一文带你吃透

主要用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。安装JupyterNotebook1.如果你安装了Anaconda，直接打开jupyter
途途途途·2024-01-17 20:43

ai智能客服的发展是怎么样的？

智能客服是指利用人工智能技术来实现客户服务的一种方式，它可以通过自然语言处理、机器学习等技术，来帮助企业提高客户服务效率和质量，从而提升企业的竞争力。
Live800智能客服·2024-01-17 19:34

近红外光谱分析技术与基于深度学习的化学计量学方法

//讲座内容1、近红外光谱基本理论、近红外光谱仪基本原理2、近红外光谱数据采集方法(样品制备、附件选择)3、近红外光谱预处理方法(去噪、一阶/二阶导数、基线校正等)4、常用化学计量学方法(机器学习、深度学习方法
梦想的初衷~·2024-01-17 19:56

【机器学习：机器学习中平衡】机器学习中平衡和不平衡数据集简介

【机器学习：机器学习中平衡】机器学习中平衡和不平衡数据集简介什么是不平衡数据？‍
jcfszxc·2024-01-17 19:56

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

01统计学基础统计学的基本方法，在机器学习中的角色。统计学是数据科学的基石，为机器学习提供了重要的理论和工具。它通过概率论、假设检验、回归分析等方法，帮助我们理解数据、进行推断和构建模型。
m0_61254808·2024-01-17 19:18

第八届核磁机器学习班（训练营：2023.11.6~11.18）

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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行
茗创科技·2024-01-17 18:33

边缘计算AI智能分析网关V4客流统计算法的概述

客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。
EasyNVR·2024-01-17 18:01

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

什么是机器学习梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。
草明·2024-01-17 18:12

第十二届脑电机器学习训练营（线上：2023.12.4~12.24）

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★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2024-01-17 17:06

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

这有助于我们利用机器学习算法进行更高效的数据分析。Scikit-learn库中的CountVectorizer类是一个非常有用的工具，它可以将文本数据转换为词频矩阵。
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

Python文本向量化入门（四）：中文词袋问题

这有助于我们利用机器学习算法进行高效的数据分析。
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

编程语言的发展未来？

人工智能和机器学习编程语言的崛起：随着人工智能和机器学习的发展，Py
山山4332·2024-01-17 16:16

你的学习策略-AI 极简经济学

接下来他公布了一系列与人工智能相关的消息：开发用于优化机器学习的专用芯片，把人工智能助手放到可能多的设备上。皮查伊称，公司要从“搜索和组织全世界的信息”过渡到“人工智能和机器学习”。
四修之·2024-01-17 16:52

解决kali beef启动失败解问题

rubyaptremoveruby卸载beefaptremovebeef-xss重新安装rubyapt-getinstallrubyapt-getinstallruby-devlibpcap-devgeminstalleventmachine
什么都好奇·2024-01-17 16:35

如何将ChatGPT4与Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模完美融合

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，为了熟练地掌
zmjia111·2024-01-17 16:14

Kaggle之旅1

它提供了一个数据科学社区，让数据科学家和机器学习专家可以在这里交流、学习和竞争。Kaggle上有大量的数据集可以供用户使用，这些数据集可以用于挑战、研究和实践。
旻璿gg·2024-01-17 15:31

【Java万花筒】未来编码：深度了解Java中机器学习的核心库

构建智能系统：Java中的机器学习库全攻略前言随着人工智能和机器学习的不断发展，使用合适的库成为构建强大应用的关键一环。
friklogff·2024-01-17 15:37
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