机器学习--数据处理第77页

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles,load_irisimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimpor

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

无监督学习包括没有已知输出、没有“老师指导”学习算法的各种机器学习。在无监督学习中，学习算法只有输入数据，并需要从这些数据中提取知识。

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

logstash入门篇之安装启动

logstash入门篇之安装启动1简介Logstash是一个功能强大的ETL（数据抽取/转换/存储）工具，常用来做数据处理和迁移。提供了大量插件，帮助解析、转换来自各种来源的数据。

花菜回锅肉·2024-01-19 21:09

【源码阅读】blockchainⅡ

11.1NewBlockHandlerfunc(bc*BlockChain)NewBlockHandler(payload[]byte,peerpeer.ID)error{该函数是对新的区块的数据处理，

Camina hacia ti·2024-01-19 20:17

AI软件工具大盘点：这五款热门好用的工具，建议收藏！

无论是语音识别、自然语言处理、机器学习还是对话系统、文档解析以及图像识别，海鲸AI都能提供强大

海鲸AI·2024-01-19 19:18

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习

夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

python spacy_自然语言处理：使用Spacy和Python通过文本进行智能搜索

pythonspacySearchingthroughtextisoneofthekeyfocusareasofMachineLearningApplicationsinthefieldofNaturalLanguage.在自然语言领域，通过文本搜索是机器学习应用程序的重点关注领域之一

weixin_26746861·2024-01-19 17:22

机器学习与ML.NET–NLP与BERT

目录1.先决条件2.理解Transformers架构3.BERT直觉4.ONNX模型5.使用ML.NET实现5.1数据模型5.2训练该训练类是相当简单，它只有一个方法BuildAndTrain它使用的路径，预先训练的模式。5.3预测器5.4助手和扩展5.4分词器5.5BERT预测方法进行几个步骤。让我们更详细地探索它。5.5Program结论到目前为止，在我们的ML.NET之旅中，我们专注于计算机

寒冰屋·2024-01-19 17:21

连接组学中的机器学习：从表征学习到模型拟合

前言机器学习(ML)由于其高自动化程度、高灵敏度和特异性优势，在医学影像领域取得了巨大的成功。由于具备这些优势，机器学习已被广泛应用于神经成像数据，目的是提取与感兴趣变量(如疾病状态)相关的特征。

茗创科技·2024-01-19 17:18

AI伪原创实现批量文章伪原创

大家好啊，今天教大家AI伪原创实现批量文章伪原创，批量伪原创是一种基于人工智能技术的创作工具，通过采用先进的自然语言处理和机器学习算法，能够模仿人类的写作风格，并生成与人工创作相似的文章。

小狗AI·2024-01-19 17:49

【文本到上下文 #4】NLP 与 ML

当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。在本章中，我们将深入探讨ML和NLP的迷人协同作用，解开理论概念和实际应用。

无水先生·2024-01-19 17:17

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【前沿技术杂谈：智能对话的未来】深入比较ChatGPT与文心一言

【前沿技术杂谈：智能对话的未来】深入比较ChatGPT与文心一言引言主体智能回复语言准确性知识库丰富度深入分析：ChatGPT与文心一言的技术对比技术架构和算法数据处理和隐私用户界面和体验应用场景分析未来展望技术进步的趋势潜在的挑战对社会的影响结论

jcfszxc·2024-01-19 17:30

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

首页.jpg看了几天AllenNLP，头疼，今天就不更NLP了，把之前的坑填一点。这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。线性支持向量机（LinearSVM）在教程中，我们将创建一个线性SVM来分离数据。用于此代码的数据是线性可分的。线性支持向量机关于支持向量机，建议看一下这个博文支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估

我的昵称违规了·2024-01-19 16:22

主从复制,读写分离

在使用负载均衡集群之后，可以很大程度的提升网站的整体性能，但是最终的数据处理的压力还是会落到MySQL数据库

菠萝蜜朵弦·2024-01-19 16:20

Mysql旧数据处理常用sql模板·持续更新...

给旧数据新增字段初始化唯一值通过sql给clo为空的数据，clo字段初始化为一个随机数，且要求唯一#下述语句将会将clo字段为空的记录的clo字段值初始化为一个随机数。随机数以"APC"开头，后面跟随5位随机数字。(LPAD函数用于补齐随机数字的位数，确保都是5位数)UPDATEyour_tableSETclo=CONCAT(‘APC’,LPAD(FLOOR(RAND()*100000),5,‘0

tomyeung-李尐达·2024-01-19 16:06

使用函数计算，数禾如何实现高效的数据处理？

作者｜邱鑫鑫，王彬，牟柏旭公司背景和业务数禾科技以大数据和技术为驱动，为金融机构提供高效的智能零售金融解决方案，服务银行、信托、消费金融公司、保险、小贷公司等持牌金融机构，业务涵盖消费信贷、小微企业信贷、场景分期等多个领域，提供营销获客、风险防控、运营管理等服务。数禾科技通过自主开发的消费信贷产品，连接金融机构与普罗大众，赋能金融机构数字化转型，迎接中国消费升级的大潮。数禾当前有三款主要产品，还呗

Serverless 社区·2024-01-19 16:14

python期末:常见模块的使用及计算生态

第5章常见模块的使用及计算生态1.Python机器学习方向的第三方库是（）。A.PILB.PyQt5C.TensorFlowD.random2.以下选项中，Python机器学习方向的第三方库是（）。

illusionbigdata·2024-01-19 16:11

看完这28个python爬虫项目，你离爬虫高手就不远了，不够来找我

2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。3.爬取优质的

再不会python就不礼貌了·2024-01-19 15:59

过拟合欠拟合及其解决方案

模型选择、欠拟合和过拟合由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。

Yif18·2024-01-19 15:56

SpringMVC JSON数据处理见解6

6.JSON数据处理6.1.添加json依赖springmvc默认使用jackson作为json类库,不需要修改applicationContext-servlet.xml任何配置，只需引入以下类库springmvc

Digimon-Y·2024-01-19 15:06

第九届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.8.11~9.3）

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·2024-01-19 15:00

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

案例背景我导师的研究方向是少有的做"分位数回归"方向，作为研究机器学习深度学习方向的我自然就继承了这个特色，改进出了很多特殊结合方法，我会结合各种机器学习方法和各种分位数回归的方法。

阡之尘埃·2024-01-19 14:09

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。

AI明说·2024-01-19 14:02

【边缘计算的挑战和机遇】-未来可期

边缘计算的挑战和机遇***背景：*边缘计算面临着数据安全与隐私保护、网络稳定性等挑战，但同时也带来了更强的实时性和本地处理能力，为企业降低了成本和压力，提高了数据处理效率。

Heffie199·2024-01-19 14:21

【话题】边缘计算的挑战和机遇

机遇：响应时间优化：由于数据处理更接近数据源，因此可以大大减少响应时间。节省带宽成本：在网络边缘处理数据可以减少上传到云端的数据量，从而节省带宽。

RisunJan·2024-01-19 14:49

spark读取MySQL数据机器学习预测存入MySQL

importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.ml.classification.{RandomForestClassificationModel,RandomForestClassifier}importorg.apache.spark.ml.classification.{LogisticRegression,LogisticRe

大数据驱动·2024-01-19 14:12

数据中台概念

数据中台1.数据中台模块数据采集数据存储数据处理数据分析数据应用2.数据中台的核心功能数据采集与集成数据清洗与预处理数据建模与存储数据分析与挖掘数据可视化与报告数据质量管理数据安全与隐私保护数据共享与开放

大数据驱动·2024-01-19 14:40

如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face

HuggingFace是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。

刘悦的技术分享·2024-01-19 14:40

数据分析概述

背景数据分析是机器学习的基础，甚至对于工程或者项目管理来说，以量化数据为基础的方法论也是必要的。比如服务稳定性需要关注各种线上指标、性能指标等，这些指标需要实时的量化展示出来，以发现目前系统的问题。

springzzj·2024-01-19 14:31

GAN在图像数据增强中的应用

这种方法特别适用于训练数据有限的情况，可以通过增加数据的多样性来提高机器学习模型的性能和泛化能力。

LittroInno·2024-01-19 14:22

python的数据处理 2020-3-28

初学者，对数据进行处理，并且进行可视化。pandasimportpandasaspdimportpandasaspdio=r'C:\Users\Administrator\.spyder-py3\study\单碟造价.xls'data=pd.read_excel(io,header=1)#表头用第一行df1=data.head()print("获取到所有的值:\n{0}".format(df1))

樊_a35e·2024-01-19 13:27

beego的控制器Controller篇 — 数据处理

1请求数据处理1.1获取参数通过如下方式获取数据：GetString(keystring)stringGetStrings(keystring)[]stringGetInt(keystring)(int64

leellun·2024-01-19 13:30

PythonPython在人体思维

这使得Python成为了很多人入门编程的首选语言，也提高了人们从事科学研究、数据分析、机器学习等领域的门槛。广泛应用：Python是一种通用的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-19 13:25

十大前景行业

具有良好前景的十个行业（按无特定顺序）：1.人工智能和机器学习：随着技术的发展，人工智能在各个领域都有广泛的应用，包括自动驾驶、智能助理、医疗诊断等。

不止一文·2024-01-19 13:31

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（四）

二、术语2.1.gradioGradio是一个Python库，它可以帮助我们轻松地为机器学习模型创建用户界面。它提供了一个简单而强大的方式，让我们能够通过图形界面与模型进行交互。

charles_vaez·2024-01-19 13:31

《scikit-learn》xgboost

XGBoost算法•XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。

星海千寻·2024-01-19 12:29

2024 极术通讯-“周易”NPU与飞桨完成II 级兼容性测试，助力实现多样化AI部署

Arm®Helium™技术正是为基于ArmCortex®-M处理器的设备带来关键机器学习与数字信号处理的性能提升。本文将着重讲述与内存访问相关的内容。（来源：极

极术社区·2024-01-19 12:29

2022年40周记：事以密成，语以泄败

号)本文用时32min（10-01写的，22:07-22:22，22:40-22:57）本周计划做题做一套真题（40分左右，不少知识点都忘记了）做了点线代题复习&学习看了点高数知识看了点python的机器学习

im天行·2024-01-19 12:31

文心一言 —— 中国的语言大模型

文心一言的背景文心一言是中国自主开发的大型语言模型，它集合了先进的机器学习技术和大量的语料数据，旨在更好地理解和生成中文文本。

竹字头虫字底·2024-01-19 12:16

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。学习过程中可能会有较多的纰漏，希望各位读者不吝赐教。

木舟笔记·2024-01-19 12:14

Python在大数据处理中的实践运用

大数据基于被分析的海量数据。如何有效地提取和利用这些信息成为一个巨大的挑战。雅虎、谷歌等搜索引擎可以辅助检索数据和信息，但存在一定的不足。搜索引擎返回的结果信息量涉及方方面面，没有分类，针对性不强；造成搜索引擎服务器资源与无限网络数据资源之间的冲突；针对一般搜索引擎存在的问题，针对特定主题需求，针对网络资源进行定向爬取的聚焦爬虫应运而生。在实现网络爬虫时，他尽量保证只爬取和需求相关的网页信息并进行

Python分享阁·2024-01-19 11:38

python自学（二）第二章正则表达式|字符串匹配、函数和面向对象程序设计

《机器学习》周志华（西瓜书）清华大学出版社；least14p/d;3.BiliBili《和美女老师一起学python》视频。（一）正则

BrilandLiu·2024-01-19 11:38

机器学习---特征选择与稀疏学习

1.特征特征：描述物体的属性。特征的分类：相关特征:对当前学习任务有用的属性；无关特征:与当前学习任务无关的属性特征选择：从给定的特征集合中选出任务相关特征子集；必须确保不丢失重要特征。原因：减轻维度灾难：在少量属性上构建模型；降低学习难度：留下关键信息特征选择的一般方法：遍历所有可能的子集；计算上遭遇组合爆炸，不可行。可行方法：两个关键环节：子集搜索和子集评价。若要从初始的特征集合中选取一个包含

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:51

机器学习-滑窗

再将众多特征作为常规机器学习算法的输入。本节主要对第二种情况的时间序列数据切断进行简要分析这是一组传感器采集的时间序列原始数据，期待基于传感器的时间序列信息对其背后的物理现象进行分类。因此，通过红框产

dufudouhenmang·2024-01-19 11:44

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector=CountVectorizer()#调用fit_transform输入并转换数据res=vector.fit_transform(["Lifeisshort,il

咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

机器学习---特征提取

1.手工特征——图像1.1Harris角点检测角点的特性：向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris和Mike_Stephens早在1988年的文章《ACombinedCornerandEdgeDetector》中就已经提出了角点检测的方法，被称为Harris角点检测。他把这个简单的想法转换成了数学形式。将窗口向各个方向移动（u，v）然后计算所有差异的总和。表达式如下：窗口函数可以是正常的

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:12

深入浅出核函数

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言支持向量机是最重要的机器学习算法之一，支持向量机的一个重要特点是通过核函数进行非线性分类。

小白学视觉·2024-01-19 11:56

表示学习内容摘录《深入浅出神经网络：GNN原理解析》

4.1.1表示学习的意义机器学习算法的性能严重依赖于数据的特征，因此在传统机器学习中，大部分的工作都在于数据的处理和转换上，以期得到好的特征使得机器学习算法更有效。

认知计算_茂森·2024-01-19 11:25

机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第二篇)

（七）GAN（generativeadversarialnetwork）生成式对抗网络GAN的核心为，让一个简单的随机的分布，经过网络的计算后生成一个有规律的分布。例如一张图片或者一段声音。这个网络主要分成两个部分：generator、discriminator。他们两个的工作分别为，一个用于生产图片，另一个用来判断生产出来的图片够不够真实。GAN是很难训练出来的，首先generator和disc

小黄不头秃·2024-01-19 11:20

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