机器学习--数据处理第65页

OpenCV C++（一）----入门

一、初识OpenCVOpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是开源的计算机视觉和机器学习库，提供了C++、C、Python、Java接口，并支持Windows、Linux

肉松饼饼·2024-01-25 18:28

边缘计算技术的双面刃：深度剖析安全、稳定挑战及实时性、成本优势

在数字化时代的前沿，边缘计算作为一项颠覆性技术，正以其独特的分布式架构和强大的本地处理能力深刻改变着数据处理与分析的方式。

古猫先生·2024-01-25 18:47

明天开课 | 第十七届近红外训练营（线上：2023.9.13~10.6）

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·2024-01-25 18:27

基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测附MATLAB实现

matlab科研助手·2024-01-25 17:18

IME-CNN-LSTM-Multihead-Attention|基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络R多变量时间序列预测附MATLAB仿真

Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

PR-AUCPR-AUC，即精确率-召回率曲线下的面积，是一种用于评估分类模型性能的指标。与ROC-AUC（接收者操作特征曲线下的面积）不同，PR-AUC关注的是精确率和召回率之间的关系，特别适用于不平衡数据集。精确率（Precision）和召回率（Recall）是分类模型中常用的两个重要指标：精确率衡量模型在预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别。召回率衡量模型成功预测出所有正类别样本的能力。

Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

js中的深浅拷贝-解决循环引用

深拷贝前言深拷贝挺耗时的，这就要求我们在设计数据结构时层级不要太深，能浅拷贝解决最好，所以一些框架在数据处理方面也只是进行浅拷贝。

国王不在家·2024-01-25 17:39

Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing

Jellyfish：一种用于数据预处理的大型语言模型摘要1引言2前言3Jellyfish的框架4基线模型的选择以及预调整5DP调整6Jellyfish用于数据处理7对不可见任务的扩展8实验9相关工作10

UnknownBody·2024-01-25 17:23

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

这在许多机器学习算法中是必要的，因为它们通常不能处理类别数据。1.用法说明#初始化：le=LabelEncoder()#转换标签：encoded_labels=le.fit_tra

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

借助一个例子简要了解机器学习

练习:训练一个模型,基于适合狗的护具的大小来预测适合狗的靴子尺寸环境:azureml_pyimportpandas!wgethttps://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-introduction-to-machine-learning/main/graphing.py!wgethttps://raw.githubuserconten

泥烟·2024-01-25 15:41

深度学习电脑配置有什么要求？

随着人工智能和机器学习的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。然而，深度学习的应用需要强大的计算能力，因此对于想要进行深度学习的用户来说，选择一台合适的电脑是必不可少的。

机器视觉—ing·2024-01-25 15:04

将AWS iot消息数据发送S3

，请先学习AWSiot的数据收集：使用LinuxSDK客户端向AWSIot发送数据-CSDN博客上述的文章向大家展示了如何从客户端向AWSiot发送数据，那么数据收到之后，我们如何通过AWS的服务进行数据处理或者保存呢

一昂young·2024-01-25 15:03

2020-07-17 暑期学习日更计划（李宏毅2020-hw2 pytorch实现）

数据处理部分沿用了numpy的数据处理方式，神经网络的实现部分用了pytroch数据预处理部分：importosimportcsvimporttorch

Reza_·2024-01-25 15:23

机器学习/深度学习中的类别不均衡问题及处理方法

类别不均衡问题数据的类别不平衡（classimbalance），也叫数据偏斜（classskew）。以常见的二分类问题（是和否两类）为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如0.1%）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。例如，若分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确

几时见得清梦·2024-01-25 14:20

向量库与嵌入模型

简介非结构化数据世界上大约超过百分之八十的数据都是非结构化数据，例如：图像、音视频、自然语言等，这些模型不遵循预定义的模式或组织方式，可以使用各种人工智能(AI)和机器学习(ML)模型转换为向量。

liuzhenghua66·2024-01-25 14:56

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

智慧城市的发展过程中，最需要的15个工作岗位

1.机器学习科学家随着城市越来越多地利用物联网，并能够从现有资源中收集更多关于天气、交通等的数据，随后通过第三方应用程序对数据进行挖掘，数据科学家不仅需要从数据中分析和创造更多价值，还需要连接数据孤岛。

人工智能爱好者·2024-01-25 14:24

数据可视化的未来：2024 年及以后_光点科技

人工智能、机器学习和增强现实等新兴技术正在为新一代实时数据可视化工具铺平道路，这些工具将增强我们理解复杂数据的能力并彻底改变我们与之交互的方式。

光点数据治理·2024-01-25 14:43

数据处理II：数据转换

下列数据来源Kaggle的Titanic题目特征分类定量特征：如年龄、票价等有数量关系的特征，可二值化或函数变换定性特征：如性别、几等舱等没有数量意义的特征，可哑编码或函数变换定量特征与定性特征需要分开处理二值化Binarizer定量特征二值化的核心在于设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0fromsklearn.preprocessingimportBinarizerbin

Franchen·2024-01-25 14:44

Kube Queue：Kubernetes 任务排队的利器

作者：吴昆批处理作业（BatchJob）常应用于数据处理、仿真计算、科学计算和人工智能等领域，主要用于执行一次数据处理或模型训练任务。

阿里云云原生·2024-01-25 13:30

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-01-25 13:47

深度学习模型选择

作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？

良子c·2024-01-25 12:24

GAMIT10.7 标准例子说明文档

GAMIT10.7自带的标准例子说明文件，很详细，安装如下说明不仅可以检验安装的正确性，而且提供了一个基本标准的数据处理流程。

测绘小兵·2024-01-25 12:12

hadoop集群部署

Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

Cat God 007·2024-01-25 12:45

机器学习算法之神经网络算法初识

神经网络算法初识感知机算法1.概述感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（thresholdlogicunit）。其学习能力非常有限，若二分类数据集线性可分，即存在一个线性超平面能将它们分开，则感知机的学习过程一定会收敛而求得适当的权向量；否则感知机学习过程会发生振荡，难以稳定下来。要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元，即

魔术师帽子里的兔子·2024-01-25 12:06

【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（7）输出算子（Sink）

1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（7）输出算子（Sink）1）连接到外部系统2）输出到文件3）输出到Kafka4）输出到MySQL（JDBC）5）自定义Sink输出Flink作为数据处理框架

bmyyyyyy·2024-01-25 12:08

Scikit-Learn 高级教程——自定义评估器

PythonScikit-Learn高级教程：自定义评估器Scikit-Learn提供了许多内置的评估器（Estimator）来进行机器学习任务，但在某些情况下，我们可能需要自定义评估器以满足特定需求。

Echo_Wish·2024-01-25 11:04

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了大量的机器学习算法和工具，使得机器学习任务更加便捷和高效。

老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

使用人工智能助手 Github Copilot 进行编程 02

本章涵盖了在您的系统上设置Python、VSCode和Copilot引⼊Copilot设计流程Copilot的价值在于基本的数据处理任务本章将帮助您在自己的计算机上开始使用Copilot，并熟悉与其的交互方式

江帅帅·2024-01-25 11:42

特征抽取-----机器学习pycharm软件

导入包fromsklearn.datasetsimportload_iris#方法datasets_demo()数据集使用fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer#方法dict_demo()字典特征抽取用fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#方法count_dem

辣椒酱.·2024-01-25 11:41

copilot和chatGPT的区别分析

它可以利用机器学习技术和大量训练数据生成高质量的代码，提高开发者的编码效率。Copilot的工作原理是基于自然语言处理、机器学习和深度神经网络技术，以及大规模实际编码数据的训练。

love6a6·2024-01-25 11:39

第十四届脑电数据分析启航班（训练营：2023.10.13~11.11）

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·2024-01-25 11:51

OLAP和OLTP的比较（数据库基础）

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-linetransactionprocessing）、联机分析处理OLAP（On-LineAnalyticalProce

wyatt_plus·2024-01-25 11:46

alibaba.fastjson 转换实例

前言请各大网友尊重本人原创知识分享，谨记本人博客：南国以南i、提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考背景在我们开发过程中很多地方涉及JSON数据处理转换，以下列举基本使用实例publicclassTest

南国以南i·2024-01-25 11:23

【本科生机器学习】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【上、原理部分】

一、课程总结1、机器学习（MachineLearning,ML）的定义机器学习是人工智能的一个分支。

不是AI·2024-01-25 10:06

一篇文章教你快速学会Kafka参数调优实战

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全：书单导航页（点击右侧极客侠栈即可打开个人博客）：极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全

数据结构大师·2024-01-25 10:03

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

1.什么是机器学习的特征工程一个真实场景的机器学习应用一般会包含两个主体流程，即特征工程和机器学习模型（以下简称模型）。

第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

深入浅出推荐系统（四）：召回：向量化的潮流

只要对机器学习稍有涉猎，就会发现如今机器学习，无论是推荐、图像、语言等领域，随处可见embedding，可以说，在深度学习主宰机器学习领域的今天，万物皆可embedding。

慕阮·2024-01-25 10:00

大数据Hadoop/Hive学习笔记一（基础概念）

大数据Hadoop/Hive学习笔记一（基础概念）一，概念介绍：大数据：大数据一般用来描述一种数量庞大，复杂的数据集，传统数据处理应用程序难以应对。

lucky_myj·2024-01-25 09:46

机器学习笔记02：特征工程

机器学习笔记02：特征工程文章目录机器学习笔记02：特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据

fafagege11520·2024-01-25 09:12

arcgis 面要素shp数据处理

面要素是工作中用到最多的，那么面要素是如何形成的呢，主要还是由闭合的线要素转换而成。在面要素数据中常用的有以下几点：一、线转面（要素转面）通过上一篇得到了点转线的要素，那么根据上节的线要素，再继续转成面。首先，打开arcToolbox-数据管理工具-要素，点击要素转面，在弹出的窗口中，输入要素下拉框中选择要转的线要素，在输出要素类选择要保存的面要素位置，点击确认按钮即可。这样就创建出了面要素shp

yongxinzhenxi·2024-01-25 09:39

详细分析Java中的list.foreach()和list.stream().foreach()

目录前言1.基本知识2.差异之处2.1执行顺序2.2串行并行2.3复杂数据处理2.4CRUD集合2.5迭代器3.总结4.彩蛋前言典故来源于项目中使用了两种方式的foreach，后面尝试体验下有何区别！

码农研究僧·2024-01-25 09:12

我的2023年终总结

年初，我意识到AI和机器学习已经成为不可逆转的趋势，尤其是在自然语言处理和图像识别领域。因此，我决定深入学习这些技术，并将其应用到我的日常工作中。我开始系统地学习深度学习框架

qq_469603589·2024-01-25 08:54

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比（即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快）3.激活函数是sigmoid函数时，二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态：距离目标点远时，梯度大，参数调整较快；距离目

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

图深度网络浅层理解

4.图机器学习应用：最短路径搜索、分析节点的重要度、社群检测、推荐系统、相似

In 2029·2024-01-25 08:10

Task2 数据分析 (1)

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

__y__·2024-01-25 08:57

LIMS源码，实验室信息系统源码，后端框架：asp.net

laboratoryinformationmanagementsystem)即实验室信息管理系统是实验室管理科学发展的成果，是实验室管理科学与现代信息技术结合的产物，是利用计算机网络技术、数据存储技术、快速数据处理技术等

淘源之家·2024-01-25 08:18

【机器学习理论】2023 Spring 期中考试 CSCI5030 Midterm

Date&Time:16/03/2023,12:30-2:00pmQuestion1(True/False,20Points):Forthisquestion,youneedtoanswerwhichofthefollowingstatementsaretrueandwhichonesarefalse.Youalsoneedtoprovideashortexplanationforyourtrue

叼辣条闯天涯·2024-01-25 08:46

【机器学习理论】2023 Spring Homework 1

PleaselogintoGradescopeviayourCUHKaccountandusetheentrycode:6ZWGYDProblem1(GaussianDistributionasanExponentialFamily):WeshowedGaussiandistributionN(μ,σ2)\mathcal{N}\left(\mu,\sigma^{2}\right)N