机器学习--数据处理第78页

AI赋能精益生产：一场科技与工业的完美融合！

AI可以通过大数据分析、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术来实现。在精益生产中，AI可以用于优化生产流程、监测设备状态、预测故

天行健李国武老师·2024-01-19 10:31

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

ChatGPT主要用于自然语言处理和机器学习应用，可以处理各种语言，并回答各种问题。这意味着它可以应用于各种领域，例

奋斗的阿杰·2024-01-19 10:23

机器学习--Matplotlib

机器学习–MatplotlibMatplotlib是专门用于开发2D图表(包括3D图表)以渐进、交互式方式实现数据可视化简单的Matplotlib画图—以折线图为例matplotlib.pyplot模块

江江江江江江江江江·2024-01-19 10:18

机器学习--人工智能概述

人工智能发展历程机器学习定义以及应用场景监督学习，无监督学习监督学习中的分类、回归特点知道机器学习的开发流程人工智能发展历程人工智能在现实生活中的应用人工智能发展必备三要素人工智能和机器学习、深度学习三者之间的关系人工智能在现实生活中的应用虽然人工智能在今天可能是一个流行词

江江江江江江江江江·2024-01-19 10:47

机器学习--jupyter使用

机器学习–jupyternotebook的使用Jupyter项目是一个非盈利的开源项目，源于2014年的ipython项目，因为它逐渐发展为支持跨所有编程语言的交互式数据科学和科学计算JupyterNotebook

江江江江江江江江江·2024-01-19 10:47

【机器学习300问】11、多元线性回归模型和一元线性回归有什么不同？

机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的，一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。

小oo呆·2024-01-19 10:15

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

【白话机器学习的数学】读书笔记(3)学习分类(感知机、逻辑回归)

三、学习分类目录三、学习分类1.分类的目的2.感知机1定义2判别函数3权重向量的更新表达式4感知机的缺点3.逻辑回归1Sigmoid函数2决策边界4.似然函数（解决逻辑回归中参数更新表达式问题）1.对数似然函数2.似然函数的微分1.改写成复合函数求微分2.计算第一项∂u∂v\frac{\partialu}{\partialv}∂v∂u3.计算第二项∂v∂θj\frac{\partialv}{\pa

JunLal·2024-01-19 10:43

4、机器学习的模型验证

测量模型的性能，以便测试和比较备选方案。本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、模型验证（ModelValidation）是什么2、“样本内”分数的问题3、使用代码实现Wow!YourTurn你已经建立了一个模型，但是这个模型有多好？在这节课中，你将学习如何使用模型验证来衡量模型的质量。衡量模型质量是迭代改

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:13

3、建立你的第一个机器学习模型

建造你的第一个模型，万岁！本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、为建模选择数据1.1选择预测目标2、选择“特征”3、构建模型1、为建模选择数据您的数据集中有太多的变量，以至于您无法理解，甚至无法很好地打印出来。你怎样才能把这么庞大的数据压缩成你能理解的东西呢？我们先用我们的直觉挑选一些变量。稍后的课程将向

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:12

【白话机器学习的数学】读书笔记(2)学习回归

二、学习回归1.yyy与fθ(x)f_\theta(x)fθ(x)yyy是实际数据x对应的值fθ(x)f_\theta(x)fθ(x)是我们构造出来的函数，例如fθ(x)=θ0+θ1xf_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xfθ(x)=θ0+θ1x所以我们希望这两个越接近，同时我们把y−fθ(x)y-f_\theta(x)y−fθ(x)称为误差2.目标函数假设有n个训练数据，那

JunLal·2024-01-19 10:42

机器学习：holdout法（Python）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScaler#类别标签编码，标准化处理fromsklearn.decompositionimportPCA#主成分分析importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimp

捕捉一只Diu·2024-01-19 10:40

机器学习：经验误差与过拟合（Python）

以目标函数为例，采样数据并添加噪声，进行不同阶次的多项式曲线拟合，分析欠拟合和过拟合。polynomial_feature.pyimportnumpyasnpclassPolynomialFeatureData:"""生成特征多项式数据"""def__init__(self,x,degree,with_bias=False):"""参数初始化:paramx:采用数据，向量形式:paramdegre

捕捉一只Diu·2024-01-19 10:10

Java泛型题

这能够显著提高性能并得到更高质量的代码（高性能），因为您可以重用数据处理算法，而无须复制类型特定的代码（可重用）。在概念上，泛型类似于C++模板，但是在实现和功能方面存在明显差异。

08d4b522367a·2024-01-19 10:45

【机器学习300问】12、为什么要进行特征归一化？

当线性回归模型的特征量变多之后，会出现不同的特征量，然而对于那些同是数值型的特征量为什么要做归一化处理呢？一、为了消除数据特征之间的量纲影响使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米(m)和于克(kg)作为单位，那么身高特征会在1.6m~1.8m的数值范围内，体重特征会在50~100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。想要得到更为

小oo呆·2024-01-19 10:08

打造更智能的应用 - 机器学习和Andorid

打造更智能的应用-机器学习和Andorid一、关于机器学习和Andorid二、使用Gemini让您的Android应用如虎添翼2.1GeminiAPI2.2AndroidAICore三、现成可用的还是自定义的机器学习

Just_Paranoid·2024-01-19 10:08

适合进阶学习的机器学习开源项目（可快速下载）

目录开源项目合集[>>开源的机器学习平台：mlflow/mlflow](https://gitcode.com/mlflow/mlflow)[>>机器学习路线图：mrdbourke/machine-learning-roadmap

GitCode官方·2024-01-19 10:37

6、机器学习之随机森林

使用更复杂的机器学习算法。

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:07

机器学习：BootStrapping（Python）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.decompositionimportPCA#主成分分析fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScaler#类别标签编码，标准化处理importmatpl

捕捉一只Diu·2024-01-19 10:06

【白话机器学习的数学】读书笔记(4)评估(评估已建立的模型)

四、评估(评估已建立的模型)目录四、评估(评估已建立的模型)1.评估什么2.交叉验证1回归问题的验证2分类问题的验证3精确率和召回率1.精确率Precision2.召回率Recall4F值5K折交叉验证3.正则化1正则化的方法2正则化的效果3分类的正则化4包含正则化项的表达式的微分1回归加入正则化后的更新表达式2逻辑回归包含正则化项的更新表达式5L2正则化VSL1正则化4.学习曲线1欠拟合2区分欠

JunLal·2024-01-19 10:06

翻译: Streamlit从入门到精通六实战缓存Cache请求数据

Streamlit从入门到精通系列：翻译:Streamlit从入门到精通基础控件一翻译:Streamlit从入门到精通显示图表Graphs地图Map主题Themes二翻译:Streamlit从入门到精通构建一个机器学习应用程序三翻译

AI架构师易筋·2024-01-19 10:58

《GitHub Copilot 操作指南》课程介绍

第1节：GitHubCopilot概述一、什么是GitHubCopilot什么是GitHubCopilotGitHubCopilot是GitHub与OpenAI合作开发的编程助手工具，利用机器学习模型生成代码建议

韩茹_·2024-01-19 10:57

软件是什么？前端，后端，数据库

前端：数据渲染发送请求接受响应数据将数据渲染到页面上后端：数据逻辑处理捕获请求根据请求从数据库中取出数据，进行数据处理将数据响应给前端前后端数据交互：【ajax】根据url（ip地址）进行数据的交换数

续写少年！·2024-01-19 10:11

ICLR 2024接收率31％，清华LCM论文作者：讲个笑话，被拒了！

在机器学习社区中，ICLR是较为「年轻」的学术顶会，它由深度学习巨头、图灵奖获得者YoshuaBengio和YannLeCun牵头举办，2013年才举办了第一届。

Datawhale·2024-01-19 09:33

Pandas实战100例 | 案例 52: 重命名列

案例52:重命名列知识点讲解在数据处理过程中，有时需要更改DataFrame中的列名。Pandas提供了rename方法来轻松实现列的重命名。

惊鸿若梦一书生·2024-01-19 09:30

智能农业四情监测系统是什么

TH-Q2智能农业四情监测系统是一种集成了先进传感器技术、数据处理和通信技术的农业信息化系统，用于实时监测和分析农业生产中的四个关键要素：墒情、虫情、病情和灾情。

YYtianhe17·2024-01-19 09:24

《撕掉标签，不设限的人生才有的赚》

起初班里有一个非常热爱动手做化学实验的同学，可是有几次因为一些失误和数据处理的关系，导致他慢慢的开始畏惧实验课了，老师强调过好几次的内容，他也做了笔记了，可是在做实验的时

甲辰璇若·2024-01-19 09:18

神经网络算法 - 一文搞懂自然语言处理

NLP（自然语言处理）定义：NLP是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。语言翻译与沟通的桥梁：人类通过语言来交流，狗通过汪汪汪来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

之乎者也··2024-01-19 09:42

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

一、深度学习在NLP中的应用深度学习是近年来取得突破性成果的机器学习方法之一，它模仿人脑神

咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28

fastJson和jackson的日期数据处理

目录1.jackson2.fastjson3.总结1.jacksonjackson是springmvc默认的JSON解析方法，前端的数据序列化处理之后，后端经过反序列化处理可以直接使用实体对象进行接收。后端接口返回实体对象，经过序列化处理后前端可以接收并进行处理。后端接收前端的日期参数以及后端的日期参数传递给前端，在序列化处理中，需要进行特殊处理。否则后端接收的时间不正确，会多8个小时；前端显示的

linab112·2024-01-19 08:12

AI时代的财富创造：人工智能科技在金融领域的应用

机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术的融合，使得金融机构能够更加智能地处理大规模数据，提高

21CN科技·2024-01-19 08:10

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

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目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构

丁希希哇·2024-01-19 08:36

在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？

在机器学习和数据科学中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数是常用的性能指标，用于评估分类模型的性能。

小桥流水---人工智能·2024-01-19 08:49

基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析

首先，读取数据集，该数据集是UCI上的心脏病患者数据集，其中包含了303条患者信息，每一名患者有13个字段记录其基本信息（年龄、性别等）和身体健康信息（心率、血糖等），此外有一个类变量记录其是否患有心脏病。详细的字段信息可见此处。类别字段target有两个取值，代表预测类别，1=患病，2=不患病。2.训练/测试集划分对数据集进行划分，设置划分比例为训练集:测试集=4:1。由于数据集的同一类标签集中

mqdlff_python·2024-01-19 08:13

FlinkAPI开发之容错机制

如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来时，就会耗费很多资源来频繁做检查点，数据处理的速度就会受到影响。所以在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。保存的时

Appreciate(欣赏)·2024-01-19 08:12

在机器学习领域，有一个备受瞩目的概念——Kernel（核函数）

Kernel的本质：Kernel是机器学习中的一个关键组件，其作用类似于一个"解谜者"，通过巧妙的数学运算揭示数据中的潜在结构。

洛白白·2024-01-19 08:09

SpringBoot单元测试java.lang.IllegalStateException Could not initialize plugin: interface org.mockito解决方案

爱编程的喵喵·2024-01-19 07:36

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？目录深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

Better Bench·2024-01-19 07:23

Java编程案例（专题）

采用下面的方式来思考1.首先，考虑方法是否需要接收数据处理？阅读需求我们会发现，不同月份、不同原价、不同舱位类型优惠方案都不一样；所以，可以将原价、月份、舱位类

玥落无题江南·2024-01-19 07:13

天拓分享：汽车零部件制造企业如何利用边缘计算网关和数网星平台实现数控机床数据采集分析

二、解决方案1、设备选型与配置：考虑到企业生产需求和数控机床的特性，选择了具有高速数据处理能力和多种接口模块的TDE边缘计算网关型号。

北京天拓四方科技有限公司·2024-01-19 07:35

利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门

这里演示使用ApacheSpark和Databricks平台进行企鹅物种预测的完整机器学习流程。

AI普惠大师·2024-01-19 06:17

探索人工智能的未来发展前景：当前图境与未来可能

机器学习与大数据的结合，使得企业能够更好地分析数据、预测市场趋势、提高效率。人工智能还在医疗领域显

广州硅基技术官方·2024-01-19 06:16

2024年回炉计划之排序算法（一）

算法是计算机科学和信息技术中的重要领域，涉及到问题求解和数据处理的方法。要学习算法，你可能需要掌握以下一些基本知识：基本数据结构：了解和熟练使用各种数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图等。

韩小浪~~·2024-01-19 06:08

Spark基础学习--基础介绍

首先我们回顾一下MapReduce的架构：MR基于HDFS实现大数据存储，基于Yarn做资源调度，且MR是基于进程处理数据的总结一下MR的缺点：1.MR是基于进程进行数据处理，进程相对

Yan_bigdata·2024-01-19 06:37

如何解决态势感知中的“时隐时现”问题

例如使用人工智能和机器学习算法来识别和分析大量的数据，快速发现异常和威胁，并及时采取相应的措施。

人机与认知实验室·2024-01-19 06:37

使用Apache Spark处理Excel文件的简易指南

Excel作为功能强大的数据处理软件，广泛应用于各行各业，从企业管理到数据分析，可谓无处不在。然而，面对大型且复杂的数据，Excel的处理能力可能力不从心。

i查拉图斯特拉如是·2024-01-19 06:33

香港服务器带宽大点的（香港大带宽推荐）

1.腾讯云香港大带宽服务器腾讯云作为腾讯旗下的云计算品牌，其香港大带宽服务器具备强大的数据处理能力和灵活的扩展性。企业可以依托腾讯云的技术

海外空间恒创科技·2024-01-19 06:00

2019-2020学年化学教研室第四次教研活动

首先是王金印老师精心搜集整理了近几年各个省份有关定量实验的考题，逐题为大家分析了每道题的出题思想，从“定量实验设计”和“定量实验数据处理”两方面入手，重点分析了定量实验中的计算，并回归到日常教学，针对学

妍w·2024-01-19 06:26

创新科技引领未来工业革命：人工智能在制造业的应用

智能制造通过大数据分析、机器学习和自动化技术，实现生产线的智能调度和优化。这不仅提高了生产效率，还降低了生产成本，为制造业带来了前所未有的竞争力。智能机器人在生产

21CN科技·2024-01-19 06:20

2024 年 SEO 您需要了解的 8 个关键 SEO 趋势

人工智能（AI）和机器学习在搜索引擎中的兴起使他们能够更好地理解用户意图并提供更相关的结果Google将经验、专业知识、权威性和可信度（E-E-A-T）放在首位，倡导合乎道德的高质量内容制作人工智能（如

SEO_juper·2024-01-19 06:48

推荐频道

机器学习--数据处理