机器学习-深度学习应用第55页

【机器学习】模型训练结果衡量指标准确率acc、精确率pre、召回率recall

名称解释1、真实值actualvalue和预测值predictedvalue这两者就是字面的意思，actualvalue是指真实记录的已发生的测量结果值，而predictedvalue是指对未发生的预测值。这里的值既可以是数值型，也可以是类别型。2、真True、假False这两个表示的是真实值与预测值之间是否吻合，true表示的是预测值与真实值一致，而false表示的是预测值与真实值不一致。3、阳

AAI机器之心·2024-01-17 15:33

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

机器学习——支持向量机SVM

1摘要：支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。支持向量机的学习策略是间隔最大化，可将其转化为一个求解凸二次规划的问题，其学习算法就为求解凸二次规划的最优化算法序列最小最优化算法（SMO）。关键词：二类分类；间隔最大化；核技巧；凸二次规划；序列最小最优化

AAI机器之心·2024-01-17 15:32

Yahoo的Spark实践

当Yahoo的内容从编辑选择变成数据驱动的、上下文敏感的、个性化的页面时，机器学习、数据科学是盖子下面的引擎。技术团队苦苦寻找一个可以支撑大

chuanjiaoye5017·2024-01-17 15:30

三种方法实现PCA算法（Python）

主成分分析，即PrincipalComponentAnalysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。

山阴少年·2024-01-17 14:50

机器学习强烈推荐书本：《机器学习实战PDF》下载

很好的一本机器学习练手书本，本人一个月搞定，强烈推荐：链接:https://pan.baidu.com/s/18iIlZvbYVCVu3z44C5WLKw提取码:k9yq

e6c903a1f69a·2024-01-17 14:47

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

805-机器学习一、考试基本要求要求考生系统地理解机器学习的基本概念，理解和掌握各种机器学习的理论和方法，并具有综合运用所学知识进行分析问题和解决问题的能力。

sdu_study·2024-01-17 14:17

re:Invent 2023 技术上新｜使用 Amazon SageMaker 新工具和引导式工作流程快速打包和部署模型...

AmazonSageMaker现在推出了经过改进的模型部署体验，能够帮助您更快地部署传统的机器学习（ML）模型和基础模型（FM）。

亚马逊云开发者·2024-01-17 14:40

tensorflowhe pytorch介绍

tensorflowhepytorch1.引言在当今快速发展的技术时代，机器学习和深度学习已经成为推动创新和发展的关键驱动力。

小昭dedug·2024-01-17 14:37

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。

python小白22·2024-01-17 14:59

《人工智能行业发展趋势十大关键词：揭示未来科技浪潮》

机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一。它通过让机器自动学习和优化算法，使机器能够从数据中提取模式和规律，从而实现智能决

广州硅基技术官方·2024-01-17 13:40

设置随机种子以确保结果的可复现性（pytorch、numpy、random、os）

在机器学习和深度学习任务中，随机性是一个常见的因素。在某些情况下，我们希望能够获得可复现的结果，以便于调试、复现实验结果或确保结果的一致性。为了实现这一目标，设置随机种子是一种常用的方法。

chen_znn·2024-01-17 13:05

Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07

1.练习-softmax模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]printsoftmax(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array([[1,2,3,6],[2,4,5,6],[3,8,7,6]])[[0.090030570.002428260.015876240.33333333][0.244728470.017942

小异_Summer·2024-01-17 13:10

云层高度方法总结：激光雷达信号反演/遥感数据估计

目录激光雷达数据反演方法用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法2008激光雷达探测合肥云层高度方法研究及分析2010用于反演云底高度的峰值面积积分算法-杨成武-2012卫星遥感-基于机器学习基于随机森林算法的

7个隆咚锵·2024-01-17 13:13

【腾讯云HAI域探密】- HAI为NPL保驾护航

近些年，随着机器学习技术的蓬勃发展，以GPU为代表的一系列专用芯片以优越的高性能计算能力和愈发低廉的成本，在机器学习领域得到广泛认可和青睐。

小崽崽1·2024-01-17 12:17

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

*（本篇文章旨在帮助新手了解机器学习的基础概念和原理，不深入讨论算法及核心公式）目录一、机器学习概念1、什么是机器学习？

代码骑士·2024-01-17 12:10

C++数据科学与机器学习基础

C++是一种广泛应用于系统编程和高性能计算领域的编程语言，也可以用于数据科学和机器学习。

naer_chongya·2024-01-17 11:29

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer

Python算法实战·2024-01-17 11:28

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

Python算法实战·2024-01-17 11:28

linux批量修改文件名

新建了一批文件把JPG改为jpg，再机器学习处理数据集中经常会遇到这个问题1rename+正则rename"s/.JPG/.jpg/"*s是搜索意思搜索到后用jpg替换JPG2${}和for循环写脚本运行关键用到了

雨浅听风吟·2024-01-17 10:06

爬虫学习笔记（十八）—— 点触验证码：超级鹰、12306自动登录

解决方案有两种：一种是直接解决，这需要深度学习机器学习等图像处理技术，以大量的数据训练识别模型，最终达到模型足矣识别图片中的文字提示和应该点击的区域之间的对应关系。

别呀·2024-01-17 10:35

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死【集成学习】随机森林1.集成学习2.随机森林3.学习算法4.代码实现5.优点【分类】逻辑回归——二分类实例：良／恶性乳腺癌肿数据【分类】SVM模型分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证交叉验

Perley620·2024-01-17 10:59

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：A Closed-form Solution for Weight Optimization in Fully-connected ......

一次迭代，全层并行，新神经网络权重优化方法，让机器学习效率飞跃引言：机器学习的崛起与发展概述在21世纪初，强大的计算机硬件和工作站的出现使得机器学习得以迅猛发展。

夕小瑶·2024-01-17 10:45

迄今最详细的人工智能网络攻击分类指南

近日，NIST发布了可能是迄今最详细的针对人工智能系统的网络攻击分类指南——对抗性机器学习：攻击和缓解的分类和术语”(NIST.AI.100-2)），并指出：当人工智能系统接触到不可信的数据时，可能会出现故障

诗者才子酒中仙·2024-01-17 09:12

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。

泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

机器学习：李航统计学习方法笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach：k近邻/knn线性分类模型感知机

lealzhan·2024-01-17 08:54

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归与Lasso回归是什么Ridge回归和Lasso回归是机器学习中常用的线性回归算法的变种。Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。

亦旧sea·2024-01-17 08:38

部署大模型API的实战教程

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·2024-01-17 08:30

C++实战Opencv第一天——win11下配置vs，opencv环境和运行第一个c++代码（从零开始，保姆教学）

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的通用算法和功能，用于处理图像和视频数据。

学术菜鸟小晨·2024-01-17 08:28

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课要构建一个完善可用的神经网络，除了设计网络结构以外，还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性，鲁棒性。

絮沫·2024-01-17 08:45

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。

北堂飘霜·2024-01-17 07:37

机器学习：简要介绍及应用案例

机器学习是一种人工智能（AI）的分支，它致力于研究和开发系统，使它们能够从经验中学习并自动改善。这种学习过程使机器能够适应新的数据，识别模式，做出决策和预测，而无需明确的编程。

rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习：训练数据集】机器学习训练数据集的完整指南

【机器学习：训练数据集】机器学习训练数据集的完整指南我们如何使用训练数据集来训练计算机视觉模型？什么是好的机器学习训练数据集？为机器学习创建基于图像或视频的数据集的最佳方法是什么？

jcfszxc·2024-01-17 07:32

【机器学习】强化学习（二）基于动态规划的算法

值函数可以分为状态价值函数和动作价值函数，分别适用于哪些强化学习问题二、基于动态规划的算法2.1策略迭代算法示例：(改进的)策略迭代代码首先定义了一些参数，如奖励、折扣因子、最大误差等，然后初始化了一个网格世界的环境，包括状态、动作、价值函数和策略。接着，它定义了一些函数，用于打印网格世界的状态或策略、计算状态的期望价值函数、对策略进行评估和改进等。最后，它使用了策略迭代的算法，不断地更新策略和价

十年一梦实验室·2024-01-17 07:02

一文了解ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模应用

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

AIzmjl·2024-01-17 07:00

【机器学习】强化学习（一）强化学习简介

一、强化学习简介1.1问题定义1.2马尔可夫决策过程举例说明马尔可夫决策过程例1：例2：执行动作的策略强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励。强化学习的常见算法有：Q学习（Q-learning）：一种基于值函数（valuefunction）的方法，它用一个表格（Q-table）记录每个状态-动作对的期望奖励（Q-valu

十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

【Machine Learning】机器学习笔记（2）——如何处理训练不好的情况

Howtodealwithbadtrainingsomereference如何处理训练不好的情况1、LossontrainingdataislargeCriticalpointBatchandMomentumAdaptiveLearningRateClassificationBatchNormalization2、Lossontrainingdataissmallbutontestingdatai

Ω snow·2024-01-17 07:11

机器学习框架Ray -- 3.1 RayRLlib训练Pendulum-v1

分别使用SAC/DDPG/Apex-DDPG训练强化学习环境Pendulum-v1。1.Pendulum-v1环境在Pendulum-v1环境中，智能体的目标是平衡一个倒置的摆。奖励函数基于摆的角度、角速度和所采取的动作。奖励函数：reward=-(theta^2+0.1*theta_dt^2+0.001*action^2)其中，theta是摆离垂直向上位置的角度（以弧度为单位），theta_dt

Augenstern-YaoYao·2024-01-17 06:28

机器学习入门：预测房价

importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestshashlib：这个库提供了多种加密算法，例如MD5、SHA1等算法，用于对数据进行加密、摘要或哈希计算。requests：这个库是一个强大而简洁的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。它提供了简单易用的接口，使得与Web服务进行通信变得方便。可以使用requests库发

潇洒哥611·2024-01-17 06:14

李宏毅LLM——机器学习基础知识

文章目录机器学习基本概念生成式学习StructuredLearning总结机器学习基本概念机器学习=机器自动找出一种函数根据函数的不同，可以分为回归问题（输出数值）和分类问题（输出类别，选择题）生成式学习

李日音·2024-01-17 06:09

简单线性回归算法

概述线性回归本来是是统计学里的概念，现在经常被用在机器学习中。是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

ppixiu·2024-01-17 06:10

【LLM】Prompt微调

Prompt在机器学习中，Prompt通常指的是一种生成模型的输入方式。生成模型可以接收一个Prompt作为输入，并生成与该输入相对应的输出。

m旧裤子·2024-01-17 06:26

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

uncle_ll·2024-01-17 05:22

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。导入数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\03数据预处理和特征工程\digitrecognizor.csv")data.head()X=data.i

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

人工智能导论（下）

从80年代开始，以模式识别技术为基础方法的机器学习概念被逐渐归纳和总结了出来。机器学习是指智能机器从经验中自动学习和改

庞玖·2024-01-17 04:17

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设

Nie同学·2024-01-17 03:12

支持向量机（公式推导+举例应用）

文章目录引言间隔与支持向量机对偶问题（拉格朗日乘子法）SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化（罚函数法）模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine