机器学习--数据处理第12页

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

探索Python数组工具类 ArrayUtils：功能强大的数组操作助手

无论是数据处理、算法实现还是日常的编程任务，对数组进行高效且便捷的操作都是必不可少的。

FinkGO小码·2025-02-17 20:52

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

30.4:Python如何安装Pandas库？（课程共4100字）

课程概述（课程共4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化

小兔子平安·2025-02-17 13:43

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

一、引言随着大数据时代的到来，海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库（包括GBase8a、GBase8s和GBase8c）以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能，成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发，探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理，同时提供相关代码示例，帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库

big crab·2025-02-17 12:13

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

中烟创新为千行百业客户免费部署DeepSeek，让AI应用遍地开花

提升数据处理洞察：当下是数据驱动时代，数据是企业核心资产。DeepSeek能整合内外部数据，深度分析，打破

·2025-02-17 10:33

Py的Pandas：Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法

Py的Pandas：Pythonpandas库的详细介绍、安装和使用方法Pandas是一个Python的数据处理库，它提供了快速、灵活、易用且高效的数据结构来进行数据操作。

追逐程序梦想者·2025-02-17 10:23

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。

golemon.·2025-02-17 08:38

pandas（02 pandas基本功能和描述性统计）

我们将主要关注DataFrame对象，因为它在实时数据处理中非常重要，并讨

twilight ember·2025-02-17 07:54

电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，

车载诊断技术·2025-02-17 06:19

python如何解压缩文件或文件夹

在日常开发或数据处理工作中，我们经常需要对文件或文件夹进行压缩和解压缩操作。Python提供了强大的内置模块，如zipfile和shutil，可以帮助我们高效地完成这些任务。

游客520·2025-02-17 05:11

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-17 05:07

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。

学无止尽5·2025-02-17 04:59

做其他的不好吗？别写代码了(4)

未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A

chalmers_15·2025-02-17 01:39

2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议

Krin_IT·2025-02-17 01:36

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

景联文科技医疗数据处理平台：强化医疗数据标注与管理，推动医疗数字化新篇章

景联文科一站式医疗数据处理平台，旨在为医生提供高效、准确的数据标注工具，有效支持医生进行高质量标注工作。景联文

景联文科技·2025-02-17 00:34

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署

如果能够在边缘进行离线部署，不仅能发挥DeepSeek大模型的效果，还能确保数据处理的安全性和可控性。

英码科技·2025-02-16 23:58

Anaconda3 介绍和安装

介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

Python爬虫——网站基本信息

Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储

IT·小灰灰·2025-02-16 20:35

在Excel中创建与使用自定义函数

Excel内置了很多丰富的函数，大大方便我们进行数据处理等日常操作。但如果一个单元格内函数嵌套太多，不仅不直观，而且不易理解。同时，对于一些数据处理的需求，Excel内置函数或难以实现。

VBAMatrix·2025-02-16 20:34

Python：第三方库

pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘

衍生星球·2025-02-16 20:00

Python数据处理之导入导出Excel数据

Python数据处理之导入导出Excel数据开启数据之旅：为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档？

master_chenchengg·2025-02-16 19:26

SAP-ABAP：SAP中REPORT程序和online程序的区别对比

以下是它们的详细对比：1.用途REPORT程序Online程序主要用于数据查询、报表生成和批量数据处理。主要用于交互式操作，如数据输入、修改和实时处理。通常用于后台或批处理任务，用户交互较少。

爱喝水的鱼丶·2025-02-16 19:24

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

Python Pandas数据清洗之缺失数据处理

大家好，在数据分析和处理过程中，缺失数据是常见且不可避免的现象。无论是在数据收集、传输或存储的过程中，数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性，还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量，合理处理缺失数据至关重要。Python的Pandas库提供了强大的工具，能够高效处理数据中的缺失值，特别是通过插值和填充技术来弥补数据的缺失。本文将介绍如何使用Pandas处

python慕遥·2025-02-16 17:45

利用Python pandas 数据清洗详细教程

1.下载Python2.安装Python3使用pip安装Pandas二、使用步骤1.读取数据2.处理缺失值3.处理重复值4.处理异常值5.数据类型转换6.处理不一致的数据前言pandas是Python数据处理与分析的得力工具

小白教程·2025-02-16 17:13

实验报告一：IT项目与技术实践

它可能涉及文件压缩、实验设计、数据处理和可视化、以及科学报告撰写等关键技能。实验内容可能包括编程、网络、数据库和软件开发等领域，要求学生了解实验流程，掌握数据分析方法，以及学术写作规范。

朱佳顺·2025-02-16 17:11

预测股票走势的ai模型

✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股

roxxo·2025-02-16 17:10

DeepSeek推荐未来好就业的十大专业

一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业，构成了这一前沿领域的核心。

东锋1.3·2025-02-16 15:59

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