机器学习-集成学习第10页

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关

—Xi—·2024-08-23 10:17

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总

24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长|快速学习一个算法，集成学习

双木的木·2024-08-23 00:15

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

【机器学习第十二章——计算学习理论】

机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是

方寸星河yu·2024-08-22 14:21

多模态大模型：技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示

知识革命(1980s-1990s):涌现出机器学习、神

AI大模型应用之禅·2024-08-22 12:40

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:33

随机森林学习笔记概述

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能，尤其是在分类和回归问题上。

好好学习的不知名程序员·2024-08-22 11:30

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

《Python机器学习项目实战》书籍介绍

文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念！使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

袁袁袁袁满·2024-08-22 09:23

机器学习中的没有免费午餐定理

嘿，各位机器学习的爱好者们！今天，让我们一起深入探讨机器学习中那个神秘而又重要的概念——没有免费午餐定理。

qq_36566678·2024-08-22 09:48

大话LLM之向量数据库

向量数据库是一种专门设计的存储系统，旨在高效处理和查询高维向量数据，通常用于人工智能和机器学习应用中，以实现快速准确的数据检索。好的，今天我们就来聊聊人工智能和向量数据库的事儿。

强哥之神·2024-08-22 09:17

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。

weixin_贾·2024-08-22 05:23

超详细的 Linux 环境下 Anaconda 安装与使用教程

超详细的Linux环境下Anaconda安装与使用教程前言在数据科学和机器学习领域，Anaconda是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。

Chauvin912·2024-08-22 04:47

深入了解Python中的NumPy库（一）

作为NumericalPython的缩写，NumPy提供了支持多维数组与矩阵运算的功能，是数据分析、机器学习、数据科学等领域的核心工具之一。

小高要坚强·2024-08-22 02:06

在人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

专注于人工智能和数据科学：掌握机器学习、深度学习和数据科学的基础知识和工具，如T

roc-ever·2024-08-22 02:04

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

【Python机器学习】NLP的部分实际应用

自然语言处理在现实中非常多的应用，下表是其中的一些例子：应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索

zhangbin_237·2024-08-21 21:00

机器学习-混淆矩阵

混淆矩阵简介2.混淆矩阵图列二、混淆矩阵指标1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1分数（F1Score）三、总结一、混淆矩阵1.混淆矩阵简介随着机器学习和人工智能的迅速发展

红米煮粥·2024-08-21 18:48

ES-LTR粗排模块

ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名

poins·2024-03-29 06:38

python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践

第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2

weixin_39805119·2024-03-29 03:04

UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS

UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色

liferecords·2024-03-28 21:56

OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介

OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发

愚梦者·2024-03-27 06:24

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

2022-05-14

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户

败者食尘_40a0·2024-03-25 04:59

Android 实现照片抠出人像。

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

No Promises﹉·2024-03-25 04:19

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

战争热诚·2024-03-23 17:00

机器学习是什么

机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？

三花学编程·2024-03-20 13:24

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

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