机器学习--数据处理第66页

竞赛保研车道线检测(自动驾驶机器视觉)

0前言无人驾驶技术是机器学习为主的一门前沿领域，在无人驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今天学长给大家介绍无人驾驶技术中的车道线检测。

iuerfee·2024-01-25 07:58

机器学习 -- 支持向量机

场景之前尝试用knn算法尝试一个图像识别（给苹果，香蕉分类）的案例，很吃性能且准确率不佳。支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的强大监督学习算法。就很适用于这种场景。概念支持向量（SupportVectors）在支持向量机（SVM）中，支持向量是非常核心的概念。它们是离分隔超平面最近的那些数据点。这些点实际上支撑着或定义了超平面的位置和方向。在SVM模型中，只有支持向量才会影响最终决

北堂飘霜·2024-01-25 07:56

Python环境下基于机器学习的NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测

本例所用的数据集为C-MAPSS数据集，C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集，其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据，共有4个子数据集，每个子集又可分为训练集、测试集和RUL标签。其中，训练集包含航空发动机从开始运行到发生故障的所有状态参数；测试集包含一定数量发动机从开始运行到发生故障前某一时间点的全部状态参数；RUL标签记录测试集中发动机的RUL

哥廷根数学学派·2024-01-25 07:55

【机器学习】实验记录工具

Weights&Biases（简称为WandB）是一个用于跟踪机器学习实验、可视化实验结果并进行协作的工具。

Encarta1993·2024-01-25 07:24

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办？解决思路：一种办法是使用更多的训练样本。具体来讲，也许你能想到通过电话调查或上门调查来获取更多的不同的房屋出售数据。但是实际上特别多的数据是没有太大用处的。另一个方法，你也许能想到的是尝试选用更少

清☆茶·2024-01-25 07:22

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法Bagging模型使用Bagging模型的示例代码Boosting模型AdaBoostStacking模型支持向量机决策边界距离的计算数据标签定义优化的目标目标函数拉格朗日乘子法SV

llovew.·2024-01-25 07:51

【机器学习300问】17、什么是欠拟合和过拟合？怎么解决欠拟合与过拟合？

一个问题出现了，我们首先要描述这个问题，然后分析问题出现的原因，找到原因后提出解决方案。废话不多说，直接上定义，然后通过回归和分类任务的例子来做解释。一、什么是欠拟合和过拟合？（1）欠拟合的定义欠拟合（Underfitting）指的是模型在训练过程中未能捕捉到数据集中的有效规律或模式，导致模型过于简单，无法正确预测结果。（2）过拟合的定义拟合（Overfitting）是指模型在训练集上表现很好，但

小oo呆·2024-01-25 07:21

机器学习第一个项目-----鸢尾花及报错解决

项目步骤如刚开始做，从“项目开始”看；如遇到问题从“问题”开始看；问题报错如下ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'解决过程查看官网，感觉可能是python版本和skilearn版本不匹配，更新一下python版本更新python版本卸载之前的python双击一下该安装包，然后点击uninstall,就是卸载你目前想要版本python如果没保留该版本的

辣椒酱.·2024-01-25 07:20

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。LunarLander是一个经典的强化学习问题，其中代理的任务是控制一个着陆舱在月球表面着陆，最小化着陆过程中的燃料消耗。以下是使用DeepQ-Learning解决LunarLander问题的基本步骤：环境建模：首先，需要对LunarLander环

十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？

如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦：【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？在这篇文章中，我们深入了解一下逻辑回归模型是怎么实现分类的？

小oo呆·2024-01-25 07:47

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值

wmh1024·2024-01-25 07:34

ElasticSearch

搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处

__追梦人·2024-01-25 07:29

【深度学习】初识深度学习

初识深度学习什么是深度学习关系：人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系：机器学习：随着数据量增加会改进性能的算法深度学习：使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。

wmh1024·2024-01-25 07:19

机器学习 | 掌握Matplotlib的可视化图表操作

Matplotlib是python的一个数据可视化库，用于创建静态、动态和交互式图表。它可以制作多种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、3D图形等。以渐进、交互式方式实现数据可视化。当然博主也不能面面俱到的讲解到所有内容，详情请参考：官网可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。将数据进行可视化，更直观的呈现。使数据更加客观、更具说服力。终端

亦世凡华、·2024-01-25 07:48

边缘计算的挑战与机遇：共创未来智能新篇章

作为云计算的延伸和补充，边缘计算在带来更强的实时性和本地处理能力的同时，也为企业降低了成本和压力，提高了数据处理效率。然而，与任何新兴技术一样，边缘计算也面临着诸多挑战。

航的码农之路·2024-01-25 06:18

边缘计算：开启智能城市新篇章

边缘计算不仅可以提高数据处理效率，还能降低网络延迟，因此在物联网、智慧城市等领域得到广泛应用。作为云计算领域的领头羊，阿里云在边缘计算领域也有所布局。

百度_开发者中心·2024-01-25 06:46

边缘计算：挑战与机遇的交织，开启智能时代新篇章

在数字化时代，边缘计算成为了企业和个人数据处理的重要方式。它将计算和数据处理能力从云端延伸到离用户更近的边缘设备，为我们带来了更强的实时性和本地处理能力。

技术探秘者·2024-01-25 06:08

引领AI变革：边缘计算与自然语言处理结合的无尽可能

边缘计算将计算和数据处理能力从云端移动到离用户更近的边缘设备上，提供更低的延

鼠鼠我捏，要死了捏·2024-01-25 06:35

StarRocks物化视图

物化视图物化视图（MaterializedView）是一种预先计算和存储数据的技术，可以加速数据处理和查询操作，降低计算资源的使用，提供更高的查询并发能力。简单来说它包含了一个查询结果的预计算数据。

keyson R·2024-01-25 06:35

大模型：人工智能的强大引擎

从简单的机器学习算法到深度学习，再到如今的大模型，AI技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型这一新兴领域，以及它对未来的影响。一、什么是大模型？

GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

李宏毅《机器学习深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以，随着模型的复杂度提高，trainerror呈下降趋势。上图所示：右上角的表格中分别体现了在train和test中的损失值大小，可以看出，从第三个模型开始，就呈过拟合（Overfitting）状态。二、分种类的训练模型当模型会根据种类不同而有较

AI小白龙*·2024-01-25 05:04

chatgpt赋能python：Python转C++编译器：将高级语言转换为本地代码的新趋势

Python转C++编译器：将高级语言转换为本地代码的新趋势Python是一门很流行的高级编程语言，随着人工智能、大数据、机器学习等领域的发展，其在实际应用中得到越来越广泛的应用。

李自提·2024-01-25 05:32

在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题

C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d

ttyykx·2024-01-25 04:51

深度机器学习满足网络安全

恶意软件成指数级增长每个小时有超过100k的恶意代码变种产生2、安全防御是一个大数据问题3、坏的行动者具有自动性能够产生大量的恶意代码4、好的行动者不能跟上节奏仍然采用手工的恶意代码检测规则二、解决方案：深度机器学习应用于网络安全训练数据集

Threathunter·2024-01-25 04:28

大数据处理，Pandas与SQL高效读写大型数据集

大家好，使用Pandas和SQL高效地从数据库中读取、处理和写入大型数据集，以实现最佳性能和内存管理，这是十分重要的。处理大型数据集往往是一项挑战，特别是在涉及到从数据库读取和写入数据时。将整个数据集加载到内存中的传统方法可能会导致系统崩溃和处理时间缓慢。本文将探讨一种更好的解决方案：简化分块读写数据的过程。这种技术能够高效地处理大量数据，对于任何与数据库和数据帧一起工作的人来说都是一种宝贵的工具

python慕遥·2024-01-25 03:12

harmonyOS鸿蒙-数据管理-用户首选项(@ohos.data.preferences)

目录一、定义二、导入模块三、常用方法四、Preferences对象常用方法五、代码示例一、定义用户首选项为应用提供key-value键值型的数据处理能力，支持应用持久化轻量级数据，并对其修改和查询。

zhujian82637·2024-01-25 03:10

Cesium加载离线地图和离线地形

文章目录前言一、Cesium加载离线地图1.1下载数据2.2数据处理2.3地图发布2.4下载速度改进二、Cesium加载离线地形2.1下载数据2.2数据处理2.3地形发布2.4遇到的问题前言直接把地图数据切片

纯奶牛·2024-01-25 02:43

[学习笔记] ONNX 基础知识

通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准。1.2ONNX的核心思想O

Le0v1n·2024-01-25 01:54

模型部署flask学习篇（二）---- flask用户登录&用户管理

2、动态路由3、获取提交的参数4、返回数据（四种形式）5、模板处理（也就是在html中）二、完整代码三、完整html代码1、login.html2、index.html3、edit.html前言在学习机器学习或者深度学习后

算法小白（真小白）·2024-01-25 00:31

大数据开发之SparkSQL

第1章：sparksql概述1.1什么是sparksql1、sparksql是spark用于结构化数据处理的spark模块1）半结构化数据（日志数据）2）结构化数据（数据库数据）1.2为什么要有sparksqlhiveonspark

Key-Key·2024-01-25 00:24

JAVA的面试题四

①垂直拆分:根据功能模块进行拆分②水平拆分:根据业务层级进行拆分（2）高并发：用户单位时间内访问服务器数量,是电商行业中面临的主要问题（3）集群：抗击高兵发的有效手段,同时集群内部实现高可用（4）海量数据处理

菜鸟程序员z·2024-01-25 00:51

XGBOOST技术解读

前言：本文主要介绍以XGBOOST为代表的gradienttreeboosting这类机器学习技术的思想。

p_w·2024-01-25 00:36

python微博舆情分析系统可视化情感分析爬虫机器学习（源码+讲解）✅

建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习

vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:17

python商品房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架大数据毕业设计（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、requests爬虫框架链家一手房一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统基于

vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:46

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、ChatGPT

夏日恋雨·2024-01-25 00:08

【无标题wee】

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：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。

花言儿·2024-01-24 23:07

【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner，大幅提升任务和集群效率

第一板块：开篇近日，阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文《GoldMiner:ElasticScalingofTrainingDataPre-ProcessingPipelinesforDeepLearning

阿里云大数据AI技术·2024-01-24 23:00

AIGC时代高效阅读论文实操

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·2024-01-24 22:16

D-Tale：一款实现Pandas GUI高效数据探索分析工具

想必很多人都用过Pandas来处理数据，作为Python数据科学领域的顶级库，Pandas确实有着强大的数据处理能力。特别是结合JupyterNotebook平台，简直可以称作编程里的Excel。

Python数据挖掘·2024-01-24 22:15

D-Tale，实现Pandas GUI高效数据分析

想必很多人都用过Pandas来处理数据，作为Python数据科学领域的顶级库，Pandas确实有着强大的数据处理能力。特别是结合JupyterNotebook平台，简直可以称作编程里的Excel。

Python大数据分析@·2024-01-24 22:13

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

强化学习之父：它是人工智能的未来机器学习之强化学习概览强化学习：如何处理大规模离散动作空间2018年强化学习领域十篇重要论文（附源码）『干货』深度强化学习与自适应在线学习的阿里实践我在谷歌大脑工作的监督学习

城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

sqlite数据处理笔记

需求描述程序中使用了sqlite本地数据库，按照日期命名.db文件，.db文件中只有一张数据表。现在需求是将多个.db文件数据合并到一个db文件中将表结构相同的db文件合并到一个db文件在这里插入代码片步骤打开sqliteExpert使用attachdatabase首先打开A.db文件，右键Attachdatabase，选择要合并的文件执行sql语句写SQL语句insertintoB(字段b1,字

sophiemantela·2024-01-24 21:45

《幻兽帕鲁》服务器该如何选购

因此针对这款游戏我们来总结一些可能用于承载幻兽帕鲁的服务器类型:高性能服务器:幻兽帕鲁的能力强大，可能需要一个高性能的服务器来处理其复杂的计算和数据处理需求。

qq_177803619·2024-01-24 21:35

吴恩达机器学习Coursera-week11

PhotoOCR在此章的课程中，Andrew主要是想通过OCR问题的解决来阐释在实际项目中我们应该如何定义问题，并将一个大问题分解为多个小问题，并通过pipeline的方式将对这些小问题的解决方案串联起来，从而解决这个大问题。我认为这是解决实际问题的一个经典的方法论，有助于我们在实际工作和生活中更好地思考问题，分解问题，并最终解决问题。ProblemDescriptionandPipeline此小

geekpy·2024-01-24 20:23

边缘计算的挑战和机遇

目录数据安全与隐私保护网络稳定性与可靠性实时性与性能优化异构性与兼容性应用场景与商业模式技术趋势与未来发展概述：边缘计算是一种分布式计算框架，它使得数据处理更接近数据源，例如物联网（IoT）设备或本地边缘服务器

村口曹大爷·2024-01-24 19:32

程序员裁员潮：技术变革下的职业危机

技术变革当前的技术变革在多个领域都产生了深远的影响，其中一些主要的技术趋势包括：人工智能和机器学习：人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展对各个行业都带来了巨大的变革。

村口曹大爷·2024-01-24 19:02

成为一名Python web开发工程师，你需要具备什么技能？

前言在大家的印象中，Python被广泛的应用在人工智能、自动化运维、自动化测试、机器学习等方向，并且有着不可或缺的作用;但其实Python的应用领域不止这些，Python还可以进行后台开发，正因如此市场上有了

Python小远·2024-01-24 19:00

第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

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·2024-01-24 19:48

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

1.机器学习常见的基础概念根据输入数据是否具有“响应变量”信息，机器学习被分为“监督式学习”和“非监督式学习”。

数据科学作家·2024-01-24 19:05

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