机器学习--数据处理第58页

【机器学习笔记】1 线性回归

其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化（点越靠近这条线越好）线性回归的符号约定如上表所示m行记录，标签（房价）是y，前面几列列名是特征x，有n=4个特征线性回归-算法流程训练数据利用机器学习算法得到模型

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【机器学习笔记】0 基础知识之python基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github链接课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书

RIKI_1·2024-01-28 23:41

一名前端工程师的机器学习之旅

内容来源：2017年6月24日，美登科技前端架构师邓鋆在“腾讯Web前端大会TFC2017”进行《一名前端工程师的机器学习之旅》演讲分享。

IT大咖说·2024-01-28 23:51

人工智能对国内教育的影响

在过去，学子们还能通过寒窗苦读换来“金榜题名”，但是与人工智能相比，人工智能的学习方式本身就是“大数据训练”，在算力和大数据处理上，人工智能简直是“逆天”的存在，人类与之相比完全没有竞争

栖雲社区·2024-01-28 23:44

机器学习系统的设计

一、首先要做什么我们以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的是如何选择并表达特征向量X。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否在邮件中出现来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：在上面这些选项中，我们非常难决定应该在哪一项上花费时间和精力，因此我将在随后

时间邮递员·2024-01-28 23:56

应用机器学习的建议

实际上你可以考虑先采用下面的几种方法：获得更多的训练实例尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度尝试增加正则化程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮

时间邮递员·2024-01-28 23:23

机器学习 | 如何使用 Seaborn 提升数据分析效率

Seaborn和Matplotlib都是Python可视化库，它们都可以用于创建各种类型的图表。但是，Seaborn和Matplotlib在概念和设计上有一些不同。Matplotlib虽然已经是比较优秀的绘图库了，但是它有个今人头疼的问题，那就是API使用过于复杂，它里面有上千个函数和参数，属于典型的那种可以用它做任何事，却无从下手。Seaborn基于Matplotlib核心库进行了更高级的APl

亦世凡华、·2024-01-28 23:13

基于机器学习的地震预测（Earthquake Prediction with Machine Learning）

基于机器学习的地震预测（EarthquakePredictionwithMachineLearning）一、地震是什么二、数据组三、使用的工具和库四、预测要求五、机器学习进行地震检测的步骤六、总结一、地震是什么地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情

Svan.·2024-01-28 22:36

Redis-持久机制

它具有高性能、高并发、高可用性等特点，因此在大规模的数据处理和高并发访问的场景下表现出色。为什么有持久化由于Redis默认是将数据存储在内存中，一旦服务重启或崩溃，所有的数据将会丢失。什么是

江流儿·2024-01-28 22:00

脑影像组学培训班（直播：2023.8.15~8.18）

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

茗创科技·2024-01-28 22:43

1章 TensorFlow

Google开源的基于数据流图的科学计算库，适合用于机器学习TensorFlow不仅只是使用于机器学习，甚至更高层的神经网络的构建。TensorFlow的含义张量数据表征的一种方式，让张量在图中流动。

啊哈JC熙·2024-01-28 22:01

第1周学习：深度学习和pytorch基础

第1周学习：深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的？

随风漂流l·2024-01-28 21:03

深度学习参数调整—学习笔记

文章目录概念参数和超参数超参数分类欠拟合和过拟合学习率（learningrate）epoch批次大小（batch_size）step参考资料概念训练机器学习算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。

studyeboy·2024-01-28 21:32

事件驱动架构的性能优化技巧：提高系统性能与响应速度

1.背景介绍事件驱动架构是一种异步、高度可扩展的架构模式，它在各种应用场景中得到了广泛应用，如微服务架构、大数据处理、实时数据流处理等。

OpenChat·2024-01-28 21:58

Python监督学习（一）

Python监督学习简介如果你熟悉机器学习的基础知识，那么肯定知道什么是监督学习。监督学习是指在有标记的样本（labeledsamples）上建立机器学习的模型。

playwrighter·2024-01-28 20:20

一文深度解读模型评估方法

本文将总结机器学习最常见的模型评估指标。训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。

算法进阶·2024-01-28 20:21

十款数据可视化工具横评：优缺点大揭秘

一、山海鲸可视化山海鲸可视化是一款强大而灵活的免费数据可视化工具，其丰富的组件库和强大的数据处理能力让我印象深刻。通过简单的拖放操作，可以快速构建出各类精美、交互式的图表和仪表盘。同

枝上棉蛮·2024-01-28 20:08

探索数据可视化：Python 库 Matplotlib

探索数据可视化：Python库Matplotlib在数据科学和机器学习的领域中，数据可视化是一种强大的工具，它能够将复杂的数据转化为易于理解和解释的图形形式。

爱编程的鱼·2024-01-28 20:08

认识图表选择适合的图表类型。

字不如表，表不如图，图表在数据处理中发挥着很大的作用，如果想让数据更加可视化，便需要利用图表来实现。首先简单介绍了图表的制作过程。

OhNuann·2024-01-28 19:06

微软又搞了一个开源入门课程，这次是物联网

《微软开源的机器学习课程》《微软开源的Web开发课程》简介IoT-For-Beginners是微软开源的物联网入门教程，总共有24节课，时间周期为12周，每一节课都包括课前与课后测验、完成课程的书面说明

开源前哨·2024-01-28 19:28

用机器学习方法来预测设备故障

最近做了一个项目，根据设备的状态，来判断设备是否有故障，这里总结一下所用到的数据探索，特征工程以及机器学习模型等方法。

gzroy·2024-01-28 18:30

数据湖技术之平台建设篇1

其中具体工作主要包括：适配不同的计算引擎、存储引擎等集成具体的数据湖技术，接入、元数据管理、数据处理等能力形成平台化安全保障机制：监控告警保障：任务监控、文件监控、性能监控等能力小文件自动处理能力、任务自动恢复能力数据安全方面保障二

风筝Lee·2024-01-28 18:58

数据湖技术之发展现状篇

一.大数据处理架构：大数据处理架构的发展过程具体可以分为三个主要阶段：批处理架构、混合处理架构（Lambda、Kappa架构）、湖仓一体。

风筝Lee·2024-01-28 18:56

极简pyspark

PySpark简要介绍PySpark是一个基于Spark的Python接口，它允许你在Python中使用Spark的强大功能，如大数据处理、实时数据处理等。

吉小雨·2024-01-28 18:13

极简pandas库apply

通过apply函数，我们可以将自定义的函数应用到DataFrame的每一个元素上，从而实现复杂的数据处理和分析。

吉小雨·2024-01-28 18:13

极简pandas库NA

Pandas库中的pandas.NA简要在数据处理中，缺失值是一个常见的问题。Pandas库提供了一个专门的缺失值表示pandas.NA，它是pandas中用于表示缺失数据的核心对象。

吉小雨·2024-01-28 18:42

机器学习模型的保存和加载

当我们的数据集的数量非常庞大的时候，并不适合每次运行的时候都加载一遍，那样的话，所需要的时间就非常庞大。因此我们需要进行模型保存1.模型保存APIjoblib.dump(estimator,filename)estimator:就是我们训练完成的模型filename：就是我们要保存的文件名，通常，文件名的后缀用.pkl来保存2.模型加载joblib.load(filename)filename:传

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:27

深入理解网络爬虫的基本原理和应用

本文将详细介绍网络爬虫的基本原理、工作流程、爬取内容的组成，以及在数据处理和分析方面的应用。随后，我们还将提供一份Python示例代码，演示如何使用这些原理创建一个简单的网络爬虫。

白话Learning·2024-01-28 17:47

云原生和事件驱动架构：实时数据处理和分析的未来

1.背景介绍随着数据的增长和实时性的要求，云原生和事件驱动架构在现代软件系统中发挥着越来越重要的作用。云原生技术为应用程序提供了自动化、可扩展和高可用性的基础设施，而事件驱动架构则使得系统能够以更高效的方式响应和处理事件。在这篇文章中，我们将探讨云原生和事件驱动架构的核心概念、算法原理和实例代码，并讨论其未来的发展趋势和挑战。2.核心概念与联系2.1云原生技术云原生技术是一种基于云计算的软件开发和

OpenChat·2024-01-28 16:17

使用SAP Leonardo上的机器学习服务提取图片的特征向量

要想提取图片的特征向量，首先得知道特征向量是什么。我们假设这样一个服务场景，技师上门维修某设备，发现上面某零件损坏了，假设这位技师由于种种原因，没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAPLeonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。SAPLeonar

JerryWang_汪子熙·2024-01-28 16:12

knn算法

K近邻法（k-nearestneighbor，KNN）是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“物以类聚，人以群分”。

简单编程王子·2024-01-28 16:41

服务器与计算机的区别有哪些？

服务器与计算机的CPU处理性能不一样，因为服务器需要有着强大的数据处理能力，所以服务器对于CPU处理性能的要求比较高，一般服务器需要配置多个CPU共同进行数据运算；计算机一般都是配置单个的CPU，在数据处理方面没有服务器好

wanhengwangluo·2024-01-28 15:06

事件驱动架构的实践：如何在现有系统中进行逐步转换

这种架构在许多现代软件系统中广泛应用，包括大数据处理、实时通信、金融交易等领域。在传统的命令式架构中，系统通过顺序执行一系列的命令来完成任务。而在事件驱动架构中，系统通过监听和响应事件来实现功能。

OpenChat·2024-01-28 15:30

【机器学习】模型的综合评判，备选模型和幸运模型

一、介绍在快速发展的机器学习（ML）领域，模型的持续开发和部署对于技术进步和实际应用至关重要。这个生命周期的两个关键阶段是“候选模型”和“祝福模型”。

无水先生·2024-01-28 15:27

【机器学习】一文读懂统计学与机器学习的区别。

统计学与机器学习的区别1、机器学习2、统计学3、统计学与机器学习异同性3.1差异性3.2相似性4、总结1、机器学习关于机器学习，我想大家都很熟悉，这里我再简单唠叨一些机器学习是人工智能的一个子领域，主要关注如何通过算法使计算机系统能够从数据中

Carl_奕然·2024-01-28 15:14

深度学习-使用Labelimg数据标注

数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步，而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg，一款常用的开源图像标注工具。

Damon小智·2024-01-28 14:28

大数据处理系统的架构

大数据处理系统的架构介绍Lamdba架构Lambda架构是一种用于处理大规模数据的设计模式，旨在结合批处理和实时处理，以应对对大量数据进行高效处理的需求。

demo123567·2024-01-28 14:58

如何系统学习机器学习？

要系统学习机器学习，首先需要掌握一些基础编程技能，如Python。其次，学习基础的数学概念，如线性代数、概率论和统计学。然后，选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。

人邮异步社区·2024-01-28 14:23

小白学python，都需要准备什么？有什么好的学习规划么？

你是想学习Python的基础语法、数据结构、面向对象编程、Web开发、数据分析还是机器学习等方面的内容？确定目标后，你可以针对性地去学习，避免在学习过程中迷失方向。

@小码农·2024-01-28 14:09

ssm/php/node/python基于web的问卷调查系统

然而，现有的网络问卷调查系统往往存在一些问题，如问卷设计复杂、数据处理困难、用户体验不佳等。这些问题在一定程度上限制了网络问卷调查的

乐乐程序设计·2024-01-28 13:45

第十八届近红外训练营（线上：2023.10.25~11.12）

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

茗创科技·2024-01-28 13:52

蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS

据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测？

为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议NeurlPS正在美国路易斯安那州新奥尔良市举办中。

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

数据驱动架构：实现智能化和高效化

随着数据的增长和复杂性，传统的数据处理方法已经无法满足企业和组织的需求。因此，数据驱动架构(Data-drivenArchitecture，DDA)成为了企业和组织实现智能化和高效化的关键技术。

OpenChat·2024-01-28 13:46

新智元：【arXiv】2015 深度学习年度十大论文

这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究，机器学习也包括在内。它反映了学术界当前的整体趋势，我们看到，近来发布的机器学习研究有许多都与深度学习有关。H

abcabsd·2024-01-28 13:16

带延迟的随机逼近方案（Stochastic approximation schemes）：在网络和机器学习中的应用

1.并行队列系统中的动态定价Dynamicpricing1.1系统的表述一个含有并行队列的动态定价系统，该系统中对于每个队列有一个入口收费(entrycharge)，且系统运行的目标是保持队列长度接近于某个理想的配置。这里是这个系统的几个关键假设：a.存在K个并行队列(parallelqueues)：每个队列i都有一个入口收费，这个收费可能会根据队列的当前状态动态变化。b.队列长度观测:表示在时间

思诺学长·2024-01-28 13:13

机器学习的数据库积累........

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md另一个database:（网址:ObjectDetectionMadeEasywithTensorFlowHub:Tutorial）ObjectDetectionMadeEasywithTensor

qqqweiweiqq·2024-01-28 13:12

[AIGC大数据基础] Spark 入门

大数据处理已成为当代数据领域的重要课题之一。为了高效地处理和分析大规模数据集，许多大数据处理引擎应运而生。其中，Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎备受关注。

程序员三木·2024-01-28 12:32

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

OpenCV图像处理实现手势识别贪吃蛇(含完整代码)

它采用机器学习(ML)从单个帧中推断出手的21个3D地标。当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环境进行推理，而我们的方法在手机上实现了实时性能，甚至可以扩展到多只手。我们希望向更广泛的研究和开发社

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:45

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