机器学习--数据处理第61页

数据处理任务量级巨大？构建预置容器镜像的Amazon EKS解决方案了解一下！

我们看到在医药行业和自动驾驶领域利用AmazonEKS+Spot的组合方案去做海量的数据处理计算任务，他们的特点就是利用

亚马逊云开发者·2024-01-27 15:26

huggingface高速下载模型的实战代码

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·2024-01-27 15:21

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn的微博评论情感分析研究基于线性回归XGBoost+LRGBDT+LR的信用卡用户逾期行为预测基于卷积神经网络的评论情感分析系统GUI界面基于b

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

Python-web开发学习笔记（3）：Flask Demo，一个网站开发小案例

五点钟科技·2024-01-27 14:11

本章小结

作用:现状分析、原因分析、预测分析六部曲:1.明确分析目的和思路2.数据收集3.数据处理4.数据分析5.数据展现6.报告撰写三大误曲:1.分析目的不明确2.缺乏业务知识3.一味追求高级分析方法职业要求:

水调歌头_f072·2024-01-27 14:06

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（一）

在本教程中你将学习：如何对数据集执行全文关键字搜索（可选使用过滤器）如何使用机器学习模型生成、存储和搜索密集向量嵌入如何使用ELSER模型生成和搜索稀疏向量如何使用Elastic的倒数排名融合(RRF)

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-27 14:05

深度学习分类问题之Logistic Regression

在线性回归里面，我们根据有效信息，预测下一个由已知信息得到的数值，叫做回归问题，但是在机器学习里面，常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

《机器学习》笔记-聚类（9）

写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。

EddyLiu2017·2024-01-27 14:04

数据科学 8 机器学习：决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。流程图就是一个决策树，长方形形代表判断模块(decisionblock)，椭圆形成代表终止模块(terminatingblock)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。长方形和椭圆形都是结点。长方形形的结点属于内部结点，椭圆形的结点属于叶结点，从结点引

她即我命·2024-01-27 14:37

数据处理之整理数据（第13章）

整齐的数据才便于套用公式、分割，因此整理数据是数据分析重要的环节。基本步骤：保存原始数据副本——>设想数据集的最终外观——>区分混乱数据中重复出现的模式——>整理并重新构造——>使用最终数据整理数据的目的：需要一份电话号码清单，抽取出姓名、电话号码信息。EXCEL：分列——>去除冗余字符——>用嵌套文本公式处理复杂模式用正则表达式处理复杂的数据模式正则表达式是一种编程工具，可以用这个工具指定复杂模

越马·2024-01-27 14:03

2023-03-29

TensorFlow是一个非常流行的由谷歌创建的免费和开源的机器学习库。它最初是谷歌公司的一个内部工具，2015年对外开源，随着人工智能的普及，它变得非常受欢迎。

moocsino·2024-01-27 13:27

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

人大金仓专属“A→Z”（下篇）

从“A”到“Z”跟着小编一起探寻26个字母背后金仓数据库的独特性能这就开始吧Merge↓↓↓↓↓↓↓↓语法可合并UPDATE和INSERT语句丰富的SQL高级语法让您在数据处理中游刃有余NUMA↓↓↓↓

金仓数据库·2024-01-27 13:53

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

内容衔接上一讲，上节我们讲到VAE，我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢，直觉上的原因是如果是auto-encoder，我们期待的是输入满月解码后还是满月，输入半月输出还是半月，但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差，所

ca8519be679b·2024-01-27 12:38

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index

小赵同学871·2024-01-27 11:40

机器学习1--Pandas 数据结构 - DataFrame

Pandas数据结构-DataFrame**DataFrame是一个表格型的数据结构。PandasDataFrame是一个二维的数组结构，类似二维数组。DataFrame构造方法如下：pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)data：一组数据(ndarray、series,map,lists,dict等类型)。index：索引值，或者可以称为行

天下第一菜-·2024-01-27 11:39

机器学习-采用Pandas数据导入

在机器学习项目中，经常用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。常使用这种方法。代码如下：#!

weixin_38174032·2024-01-27 11:08

头歌机器学习---Pandas数值统计 Pandas数据清洗

第1关Pandas数值统计因为series和dataframe是两个不同的对象，所以它们有自己独特的方法。接下来让我们看一个series方法的例子—Series.value_counts()方法。此方法按顺序显示列中的每个非空值及其计数。首先，我们将从f500的dataframe中选择一个列：sectors=f500["sector"]print(type(sectors))输出结果：class'

liuyizeliuyize·2024-01-27 11:06

机器学习-pandas(含数据)

pandas优势：增强图表可读性便捷的数据处理能力读取文件方便封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算更详细的教程：Pandas教程|菜鸟教程(runoob.com)Pandas数据结构Pandas

江江江江江江江江江·2024-01-27 11:04

java8 映射方法（map，flatMap）

5.2映射（map，flatMap）一个非常常见的数据处理套路就是从某些对象中选择信息。比如在SQL里，你可以从表中选择一列。StreamAPI也通过map和flatMap方法提供了类似的工具。

张紫娃·2024-01-27 11:03

【python】自动微分的一个例子

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。2.x=torch.a

尘中928·2024-01-27 11:23

高可用性：ClickHouse高可用性架构与实现

1.背景介绍1.背景介绍ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统，主要用于实时数据处理和分析。

OpenChat·2024-01-27 11:11

生成对抗网络简介

长路漫漫2021·2024-01-27 11:10

8 个Python库！提高数据科学工作效率

1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。

人帝·2024-01-27 11:39

基于Spring Boot的在线问卷调查系统的设计与实现(论文+源码)_kaic

针对于问卷调查信息管理方面的不规范，容错率低，管理人员处理数据费工费时，采用新开发的在线问卷调查系统可以从根源上规范整个数据处理流程的正规性和合法性。

开心工作室_kaic·2024-01-27 11:31

TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、项目介绍基本流程：数据预处理：图像数据处理

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

【机器学习前置知识】隐变量

隐变量又称潜变量，顾名思义就是隐藏着的随机变量，它不能通过观测来得到，或者说它产生的过程是不可观测的，然而它却可以在潜移默化中影响可观测变量。我们用抛硬币为例来解释什么是隐变量。假设有A、B、CA、B、CA、B、C三枚硬币，正面向上的概率分别为θAθ_AθA、θBθ_BθB、θCθ_CθC，我们想求出θBθ_BθB和θCθ_CθC，目前尚不知晓，但可以通过抛硬币的观测结果推测出来。抛这三枚硬币的游

Axlsss·2024-01-27 10:43

机器学习-案例：流行电影统计

机器学习–案例：流行电影统计现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data

江江江江江江江江江·2024-01-27 10:42

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

1.大型数据集的学习案例：如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用1000个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制

清☆茶·2024-01-27 10:41

机器学习--基础概念（二）

1.分类算法分类算法是有监督学习的一个核心问题，他从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，对新的输入进行预测，输出变量取有限个离散值。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归(LogisticRegression):用于二分类问题，通过逻辑函数将输入映射到0和1之间的概率。K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN):基于输入数据点在特征空间中的邻近程度，将其分为最接近的K个邻居的多数类别

三三木木七·2024-01-27 10:39

机器学习揭秘：理解神经网络的运作机制

1.介绍机器学习与神经网络1.1机器学习基础概念机器学习是一种人工智能分支，致力于构建能够通过经验自我学习的系统。这一领域的核心理念在于让计算机系统通过数据模式识别和学习，不断优化其性能。

AI梦之连·2024-01-27 10:38

AI算力碎片化：矩阵乘法的启示

尽管AI的发展取得了巨大进步，但编译器LLVM之父ChrisLattner认为，AI技术应用并不深入，远远没有发挥出已有机器学习研究的所有潜力。而AI系统和工具的单一化和碎片化正是造成这一问题的根源。

OneFlow深度学习框架·2024-01-27 10:07

keil使用教程

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

晴山ぺ·2024-01-27 10:36

矩阵乘法的分布式计算架构

随着数据规模的不断增加，如大规模的图像处理、机器学习和数据挖掘等应用场景，矩阵乘法的计算量也随之增加，这导致了传统的中心化计算方式无法满足实际需求。因此，研究矩阵乘法的分布式计算架构变得尤为重要。

OpenChat·2024-01-27 10:34

一文读懂： AIGC基本原理及应用领域

一、AIGC技术的基本原理AIGC技术的基本原理是利用人工智能技术中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术，对大量的语言数据进行分析、学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。

泰迪智能科技·2024-01-27 10:57

fMRI数据处理（随时更新）

要开始学习处理fMRI的数据了。一、使用matlab工具包SPM读取fMRI数据（1）首先得安装工具包SPM，我参考的是下面这篇博客：在matlab下安装spm工具_spmas包matlab-CSDN博客（2）使用SPM读取数据，举例如下：inputDir='D:\2_chenfang_labs\ECG-fMRI\result_removePhysio_40sub';num=40;%numbero

有点傻的小可爱·2024-01-27 10:57

【ABAP学习笔记】

目录语法常用MESSAGE定义变量结构体变量图标与符号复选框颜色赋值数据处理字符串处理文本元素内表SQLALVALV练习模块化编程子例程调用Tcode宏定义选择屏幕接口语法常用*下划线WRITE:sy-uline

Fico fly·2024-01-27 10:41

2021-11-17读书笔记

在线机器学习正在推动算法交易，它比传统的长期投资策略更快速，比股票市场中的高频交易更加慎重。许多不同类型的机器学习算法被组合运用以获得最佳回报。❤️机器学习正在被用于改进贷款信用评估，准确地提供业

静待花开20·2024-01-27 10:36

'numpy.ndarray' object is not callable 报错

在机器学习KNN时，出现'numpy.ndarray'objectisnotcallable报错，此类错误一般是由于内部函数被用作变量名时发生。

东都大白兔·2024-01-27 10:30

使用.minio实现元对象的存储学习笔记

使用MinIO为机器学习、分析和应用程序数据工作负载构建高性能基础架构。

IT界的_彭于晏_·2024-01-27 10:29

基于深度学习的狗狗类别检测

探索狗狗识别技术引言1.数据集介绍1.1语境1.2内容1.3致谢2.项目背景与意义3.项目实现流程3.1数据处理与准备3.2环境准备与工具安装3.3模型配置与训练3.4模型评估与预测3.5模型推理与部署

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

全同态加密的硬件加速：让机器学习更懂隐私保护

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。问题：保护敏感数据企业机构间合作处理数据越来越频繁，通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要，特别是在处理个人可识别信息（PII）、个人健康信息（PHI）、知识产权和情报洞察等敏感数据时。数据有三种基本状态：静态、传输和使用。通常情况下，敏感数据在存储

PrimiHub·2024-01-27 09:18

20天拿到教师资格证

第一部分：学习的概述与学习理论一概念：（广义）动物和人的学习（狭义）特指人类的学习二分类：（一）按学习主体分类：动物学习、人类学习、机器学习（二）按学习的结果分类：言语学习、智慧技能、认知策略、动作技能

一只吕客·2024-01-27 09:17

Redis面试题34

人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人

CrazyMax_zh·2024-01-27 09:16

大数据数据流分析和处理的工具pig,从入门到精通！

Pig由两个主要部分构成：PigLatin语言：这是一种用于描述数据流的高级语言，它允许用户以较为简洁的方式编写数据处理和转换任务。

知识分享小能手·2024-01-27 09:05

matlab实现ROC曲线

概述ROC曲线是机器学习中的一种评价方式，是receiveroperatingcharacteristiccurve的缩写，作用是验证训练效果的好坏。

Should·L·2024-01-27 09:01

踏破寒冬，SQLynx 2.1.3版如约而至，引爆数据库新风潮！国产Navicat替代品震撼登场，解放数据库开发者的选择困境，重塑数据库格局，替代品引领创新浪潮！

这款SQL工具免安装，支持团队协同开发，远程访问，高效海量数据处理，个人版免费。时逢冬至，严寒悄然而至，SQLynx团队在此为开发者们送上全方位提升的SQL开发暖心体验！

吃海的虾酱·2024-01-27 08:48

机器学习周记（第二十五周：文献阅读-DSTIGNN）2024.1.8~2024.1.14

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3论文背景4过去研究5论文研究5.1问题描述5.2论文模型5.2.1时空交互学习模块（SpatiotemporalInteractiveLearningModule）5.2.2动态图推理模块（DynamicGraphInferenceModule）5.2.3动态图卷积模块（DynamicGraphConvolutionModule）5.2.4输出模块与训

Slender2001·2024-01-27 08:14

机器学习周记（第十九周：文献阅读-TCN and RNN）2023.11.27~2023.12.3

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3问题描述4过去方案5论文方案5.1时间卷积神经网络（TCN）5.1.1因果卷积（CausalConvolutions）5.1.2膨胀卷积（DilatedConvolutions）5.1.3残差块（ResidualBlock）5.2论文模型5.3数据集5.3.1Lorenz系统5.3.2Rössler系统5.3.3类Lorenz系统6相关代码摘要本周阅读

Slender2001·2024-01-27 08:43

机器学习周记（第二十四周：文献阅读-DSTGN续）2024.1.1~2024.1.7

目录摘要ABSTRACT1动态图矩阵估计（DynamicGraphMatrixEstimation，DGME）2自适应导引传播（AdaptiveGuidedPropagation，AGP）2.1引导矩阵估计器（GuideMatrixEstimator）2.2自适应传播（AdaptivelyPropagation）3时间卷积模块（TemporalConvolutionModule）4优化目标（Opt