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机器学习-公式推导
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
python
对ndarray全体除以一个数
python
空数组
python数组全部平方
[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
C#
python
c#
python
开发语言
【
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
机器学习
人工智能
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
机器学习
算法
笔记
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
机器学习
机器学习
人工智能
GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model
原文链接:一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel(扩散模型),虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的
公式推导
需要掌握比较多的前置数学知识
双木的木
·
2024-02-14 15:07
深度学习拓展阅读
深度学习
人工智能
python
计算机视觉
图像处理
stable
diffusion
通过指数拟合获取平均增长率
公式推导
令为下降比例,且假设,则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a),可知从而图中公式为:这里的x就是上述推导时的t,对应的,,解释
热爱生活的大川
·
2024-02-14 15:52
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
车牌识别
matlab
开发语言
计算机视觉
人工智能
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
Python
python
开发语言
scikit-learn
手写数字识别
鸢尾花分类
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
python
开发语言
计算机视觉
opencv
人工智能
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
Spark编程基础
spark
mllib
大数据
机器学习
算法
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
机器学习笔记
神经网络
机器学习
人工智能
81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型
TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对
机器学习
模型的灵活、高性能的服务系统,专为生产环境而设计。
Jachin111
·
2024-02-14 13:25
机器学习
:多项式模型朴素贝叶斯分类器(原理+python实现)
简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理,其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致,唯一的区别在于单词的计数方式,由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知,在文本处理的环节中,我们将单词是否出现在词组作为特征,但在多项式朴素贝叶斯中,我们将单词在词组中出现的次数作为特征,因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可,变成如下方式:defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
DocPark
·
2024-02-14 13:03
机器学习
python
神经网络简述
一、什么是神经网络
机器学习
中谈论的神经网络是指“神经网络学习”,或者说,是
机器学习
和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。
城市中迷途小书童
·
2024-02-14 12:08
林轩田
机器学习
基石 - 学习笔记4 -
机器学习
的可行性
@[TOC]一LearningisImpossible首先,考虑这样一个例子,如下图所示,有3个label为-1的九宫格和3个label为+1的九宫格。根据这6个样本,提取相应label下的特征,预测右边九宫格是属于-1还是+1?结果是,如果依据对称性,我们会把它归为+1;如果依据九宫格左上角是否是黑色,我们会把它归为-1。除此之外,还有根据其它不同特征进行分类,得到不同结果的情况。而且,这些分类
Spareribs
·
2024-02-14 11:45
【前沿技术杂谈:AI 模型训练成本】到 2030 年,AI 模型训练成本预计将从 1 亿美元增加到 5 亿美元
对更多数据的需求是推高
机器学习
模型训练成本的主要因素之一。人工智能投资在很大程度上受到训练
机器学习
模型成本的影响。OpenAI最近的一份报告发现,到2030年,训练大型
jcfszxc
·
2024-02-14 11:47
深度学习知识专栏
人工智能
搜索引擎
MATLAB知识点:normrnd函数(★★☆☆☆)生成正态分布的随机数
3章:课后习题讲解中拓展的函数在讲解第三章课后习题的过程中,我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数:(3)normrnd函数(★★☆☆☆)normrnd函数可以生成正态分布的随机数,该函数需要统计和
机器学习
工
数学建模学习交流
·
2024-02-14 10:40
MATLAB知识点详解
matlab
开发语言
数学建模
使用MICE进行缺失值的填充处理
在我们进行
机器学习
时,处理缺失数据是非常重要的,因为缺失数据可能会导致分析结果不准确,严重时甚至可能产生偏差。处理缺失数据是保证数据分析准确性和可靠性的重要步骤,有助于确保分析结果的可信度和可解释性。
·
2024-02-14 10:40
人工智能机器学习python
10个最适合
机器学习
的股票市场数据集
目录股票市场数据集国家货币和加密货币数据集
机器学习
预测股票市场的建议随着加密货币在世界各地的兴起,人们现在有比以往更多的投资方式。然而,这并不像低买高卖那么简单。
suoge223
·
2024-02-14 09:11
机器学习
人工智能
python
大数据
数据挖掘
【
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!
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2024-02-14 09:09
机器学习
如何在6个月内学习深度学习(翻译)
原文链接:如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号:
机器学习
养成记搜索添加微信公众号:chenchenwings
机器学习
工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months
三猫后端
·
2024-02-14 09:27
OpenCV 人脸检测(易上手版)
一、介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库。对于任何想深入研究图像处理的
第欧根尼的酒桶
·
2024-02-14 08:30
opencv
深度学习与
机器学习
研究综述
一、引言你对科幻小说中描绘的人工智能的想法非常着迷,以至于你经常沉浸在幻想中,想象着拥有一台能够理解并执行你所有命令的智能电脑。这种对未来技术的憧憬成为了你踏入编程世界的初衷,并促使你在大学里选择了计算机科学作为你的专业。但随着学习的深入,你逐渐意识到,传统的人工智能并不像科幻小说中那样神奇,它更多的是在不同的应用场景中应用各种搜索算法。然而,在这个过程中,你意外地发现了一个更加吸引人的领域——机
第欧根尼的酒桶
·
2024-02-14 08:29
深度学习
机器学习
人工智能
面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?
它具有四个主要特点,通常被称为4V:Volume(体量)、Velocity(速度)Variety(多样性)和Veracity(真实性)深度学习的概念深度学习是
机器学习
的一个子领域,它模拟
华农DrLai
·
2024-02-14 06:16
大数据
深度学习
人工智能
机器学习
Metal初探
在Metal框架中,也为我们提供了可以自定义编程的入口,可以对一些
机器学习
进行并发处理,像一些AI处理等。也就
Jeffery_zc
·
2024-02-14 06:25
工信部颁发的《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级证书的培训通知
在就业方面,计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、
机器学习
、语音识别、信息检索等方面的工作,包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技
人工智能技术与咨询
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2024-02-14 06:14
人工智能
计算机视觉
自然语言处理
机器学习
预测全家桶新增模型,MATLAB代码
截止到本期,一共发了13篇关于
机器学习
预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下:1.五花八门的
机器学习
预测?一篇搞定不行吗?
今天吃饺子
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2024-02-14 06:41
机器学习
matlab
人工智能
开发语言
机器学习
预测全家桶/故障诊断全家桶/改进算法/Python,Matlab代码...
目前参与优惠活动的全家桶有如下几个:作品①:
机器学习
预测全家桶,Python代码:https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty?
今天吃饺子
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2024-02-14 06:40
机器学习
算法
python
人工智能
开发语言
sklearn:
机器学习
分类特征编码category_encoders
文章目录category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder留一法HashingEncoder哈希编码CatBoostEncodercatboost目标编码CountEncoder频率编码WOEEncod
Cachel wood
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2024-02-14 05:36
python机器学习和数据挖掘
分类
数据挖掘
人工智能
python
pandas
sklearn
机器学习
探索
机器学习
:定义、算法及应用领域
目录前言1
机器学习
的定义2
机器学习
算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3
机器学习
的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言
机器学习
,源自ArthurSamuel的定义,赋予计算机通过领域学习的能力
cooldream2009
·
2024-02-14 05:29
AI技术
机器学习
机器学习
算法
人工智能
Python 资源大全(七)
目录:用来进行科学计算和数据分析的库进行数据可视化的库计算机视觉库
机器学习
库MapReduce框架和库使用Python进行函数式编程用来访问第三方API的库用于DevOps的软件和库任务调度库使用外来函数接口的库
忘了呼吸的那只猫
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2024-02-14 05:46
机器学习
12-基本感知器
感知器(Perceptron)是一种最简单的人工神经网络结构,由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络,通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接,并且具有一个对应的权重参数,用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合,通过一个激活函数进行转换,最终输出一个二进制值(通常是0或1
dracularking
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2024-02-14 04:01
机器学习
机器学习
人工智能
感知器
Perceptron
RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么,是用来干什么的?
径向基函数是一种在
机器学习
和模式识别中常用的函数类型,它们通常用于构建非线性模型。
神笔馬良
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2024-02-14 03:14
神经网络
人工智能
深度学习
介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet
之前注释和分类方法大多是根据
机器学习
的非监督聚类的方法,例如随机森林(RF)或者支持向量机(SVM),这些工具耗时长,计算资源消耗大。因此,使用已有标注的数
生信阿拉丁
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2024-02-14 01:55
讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势:
机器学习
:
机器学习
是人工智能的核心技术之一,通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式,来实现自主决策和预测分析。
做一个AC梦
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2024-02-13 22:53
ai
人工智能
机器为什么能学习(上)
本篇文章是台湾大学《
机器学习
基石上》的课程笔记。以PLA算法为例,推导证明
机器学习
的可行性。问题概述
机器学习
在当前发展得很快,我们不由得发问:为什么这种算法是可行的。
ringotc
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2024-02-13 21:16
手把手教你完成深度学习人脸识别系统
目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展,
机器学习
和深度学习这门技术也越来越重要
挂科边缘(毕业版)
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2024-02-13 21:40
pthon大作业系列
深度学习
人工智能
opencv
tensorflow
利用滑动窗口法来制作时序数据集
什么是数据滑窗 进行
机器学习
时,一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地,在做数据预测时,一般把预测的依据(也就是历史数据)称作X,把需要预测的数据称为y。
Stanford_sun
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2024-02-13 21:57
python
机器学习
人工智能
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
主要推导了一个
公式推导
MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。
小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
面向智算服务,构建可观测体系最佳实践
作者:蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系(一)智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说,MLOps是解决这一领域的系统工程,它结合了所有与
机器学习
相关的任务和流程,从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理
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2024-02-13 18:51
阿里云云原生
大数据和
机器学习
固废行业商业价值
一、大数据和
机器学习
的基本概念,历史渊源。综述当前大数据和
机器学习
应用领域。我的判断是,这两个概念现在已经不是出炒作,已经走向实用领域。大数据这个概念兴起,我感觉是在2012年。
freedomme
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2024-02-13 17:11
人工智能
了解到人工智能、
机器学习
、深度学习的关系,神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉
机器学习
自己挺感兴趣啊
阳光照我心房
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2024-02-13 16:15
能玩上一天的网站,宅家也不无聊!
打出单词,都能有音调,就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过
机器学习
将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏
编程星语
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2024-02-13 15:18
onnx基础
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的
机器学习
模型。
whyte王
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2024-02-13 14:31
python
pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率
更多、更及时内容欢迎留意微信公众号:小窗幽记
机器学习
背景某一列是字符串,想要统计该列字符串分词结果后各词出现的词频。
JasonLiu1919
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2024-02-13 14:56
pandas
python
pandas
数据分析
lightGBM集成学习算法
LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的
机器学习
算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架,主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea
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2024-02-13 14:24
集成学习
算法
机器学习
GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
本文同样不涉及
公式推导
及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档
CquptDJ
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2024-02-13 14:52
数据挖掘
机器学习
机器学习
算法
数据挖掘
人工智能
大数据
SDU
机器学习
作业心得1
看到老师布置的作业简直心态爆炸,不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑,翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下,好歹有了一些想法。所以写下这个博客,为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下:样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3
李昊_SDU
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2024-02-13 14:51
作业心得
python
模式识别
山东大学
机器学习
模式分类
XGboost和lightGBM算法对比
eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees)的
机器学习
算法
亦旧sea
·
2024-02-13 14:50
算法
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