机器学习--数据处理

第十八届近红外训练营（线上：2023.10.25~11.12）

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 05:38

2020-12-10

研一下学期开了一门《数据挖掘与分析》的课，虽然我也不知道经济学为什么会开这种课，也许是因为学院顶了一个“大数据”的高大上（假大空）头衔，无论怎样，我与机器学习的缘分从此结下。
PrinceKare·2024-01-19 05:35

复习算法发展的两大方向

目前的复习算法主要可以分为两大类别——以SuperMemo为代表的状态转移法和以Duolingo为代表的机器学习方法。方法简介何为状态转移法？
学委叶哥·2024-01-19 05:05

部署NiFi Poc环境

1.NiFi简介ApacheNifi是一个易用、强大、可靠的数据处理和分发系统。主要功能：数据流程管理，设计数据流程、执行数据流程、监控数据流程执行。
一个老冯·2024-01-19 05:42

EMQX ECP 2.0 工业互联数据平台产品发布会

然而，许多工业企业都面临一系列数据层面的挑战，如数据碎片化、数据处理延迟、以及数据质量不一等等。
EMQX·2024-01-19 04:25

【MyBatis-Plus】逻辑删除

（即用一个字段表示是否删除，实际上始终在数据库没有被删除）当逻辑删除字段为true，业务处理的时候会自动把该数据当做一个“不存在”的数据处理。
小秀_heo·2024-01-19 04:21

Hugging Face怎么通过国内镜像去进行模型下载（hf-mirror.com）

一、引言HuggingFace是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。
星宇星静·2024-01-19 04:18

非凸科技【社招/校招/实习生】长期招聘Rust工程师！Base北京/上海/成都

Base北京/上海/成都社招岗位：Rust工程师岗位职责：设计并开发基于Rust的高性能，低时延算法交易系统；设计并开发数据处理平台，监控运维平台；设计并开发面向客户的高可用交易工具等；设计并开发策略相关的回测平台
非凸科技·2024-01-19 04:44

隐马尔可夫模型【维特比算法】

机器学习笔记机器学习系列笔记，主要参考李航的《机器学习方法》，见参考资料。
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

机器学习笔记机器学习系列笔记，主要参考李航的《机器学习方法》，见参考资料。
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？
zelda2333·2024-01-19 02:36

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

机器学习练习6-SupportVectorMachines（支持向量机）Introduction在本实验中，将使用支持向量机(SVMs)来构建垃圾邮件分类器。
Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

第四章 决策树

4.1基本流程决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习方法，它是基于树结构来进行决策的，这是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。
lammmya·2024-01-19 02:08

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前
_hermit:·2024-01-19 02:45

【机器学习】基本模型简易代码整理

目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。
_hermit:·2024-01-19 02:14

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。相对于前两种算法，DBSCAN的原理要简单的多，但是这并不意味着它的效果就会差，在很多算法表现不好的非凸数据集上（凸数据集可以简单理解为数据集中的任意两点连线上的点都在数据集内），DBSCAN往往能取得较好的效果，见下图，这也是DBSCAN最大的优势，
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

【机器学习】DBSCAN算法

参考链接：https://blog.csdn.net/haveanybody/article/details/113092851https://www.jianshu.com/p/dd6ce77bfb8a1介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)算法是于1996年提出的一种简单的、有效的基于密度的聚类算法，该算法利
zcongfly·2024-01-19 01:33

第八届核磁数据处理基础班（直播：2023.7.27~8.8）

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茗创科技·2024-01-19 01:14

基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

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阿_旭·2024-01-19 01:54

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

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阿_旭·2024-01-19 01:23

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

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阿_旭·2024-01-19 01:23

【保姆级教程|YOLOv8改进】【3】使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck

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阿_旭·2024-01-19 01:23

为什么GPU比CPU更适合人工智能计算？

作为加速机器学习工作负载的主要计算平台，GPU在过去的五年里基本成为大模型训练的标配。它能够协助处理训练和部署人工智能算法所涉及的众多计算任
英智未来·2024-01-19 01:51

大语言模型工作原理：AI如何理解与创造语言？

数据处理与学习这些模型内嵌有数十亿到数千亿的参数，通过大量的数据学习获得，每个参数都是对特定语言知识的一种编码，涵盖词汇、语法规则、语境关联和语言用法等信息。
英智未来·2024-01-19 01:51

一文读懂大型语言模型LLM

这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。
英智未来·2024-01-19 01:50

基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

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阿_旭·2024-01-19 01:19

Nature：当AI遇见量子计算，会引发科学革命吗？

将两个科技界最热门的术语——机器学习和量子计算机结合起来，就形成了量子机器学习（quantummachinelearning）。
Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

浅谈：什么是机器学习？它的重要性体现在哪

机器学习是一种人工智能（AI）的子领域，旨在使计算机系统通过经验自动学习和改进，而无需明确地进行编程。
Imagination官方博客·2024-01-19 00:26

pyspark 结构数据处理

现在随着技术的更新，数据化实现越来越高效便捷，一整套大数据系统，至少需要从数据建模、技术选型、页面交互三方面实现。数据建模如水流，贯穿整个数据分析系统；技术选型是基础设施，支撑整个系统高效运转；页面交互是面向用户，用数据说话，对业务增长进行数据赋能，实现数据驱动。在复杂的数据分析场景中，通常需要基于用户画像与用户行为，对用户进行OLAP多维自由交叉组合分析。因此，对于百万级以上的产品业务，使用My
haleyprince·2024-01-19 00:20

【机器学习】机器学习绪论

系列文章目录【01机器学习绪论】文章目录系列文章目录前言一、基本术语二、假设空间三、归纳偏好问题总结前言  本章机器学习绪论从基本术语、假设空间和归纳偏好三个方面进行论述。
Bigdataxy·2024-01-19 00:44

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络04

回归MLPMLP可以用于计算回归问题。如果你想要预测一个单一值（比如，获得房子的各种情况来预测房价），那么你只需要一个输出神经元来输出预测值。对于多元回归（即同时输出多个预测值），对于每个输出值都需要一个输出神经元。比如定位图像上的一个点，需要预测二维坐标，那就需要两个输出神经元。如果还想在点的周围预测一个包围框，那么还需要另外两个神经元，用来输出长度和宽度，那么总共需要4个神经元。通常在构建用于
苏小菁在编程·2024-01-19 00:13

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此又称为SIANN。卷积神经网络仿照生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习。卷积神经网络的结构包括：输入层、卷积层、池化层、全
WEL测试·2024-01-18 23:18

【机器学习】入门1-基本概念理解

1.什么是机器学习机器学习的一个正式定义是由计算机科学家TomM.Mitchell提出的：如果机器能够获取经验并且利用它们，并在以后的类似经验中能够提高它的表现，这就称为机器学习。
SciNote·2024-01-18 23:59

机器学习之RBM(Restricted Boltzmann Machines，受限玻尔兹曼机)

本人最近在学习DBN（DeepBeliefNet，深度信念网络），通过学习才知道有RBM这个东西。因为我所要用到的DBN是有RBM通过累加堆叠组成的，要学习DBN就要弄明白RBM的原理。我就在此说一下我自己对RBM的认识和了解，同时也希望对别人有些帮助。所谓受限玻尔兹曼机就是对玻尔兹曼机进行简化，使玻尔兹曼机更容易更简单地使用，原本玻尔兹曼机的隐元和显元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接
海上的程序猿·2024-01-18 22:25

机器学习之LARNN（Linear Attention Recurrent Neural Network）

 LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork（LARNN）由GuillaumeChevalier结合前人的经验于2018年八月发表的论文《LARNN:LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork》中提出。 LARNN的核心机制是将Self-AttentionMechanisms（SAM）应用到RecurrentNeuralNetwork
海上的程序猿·2024-01-18 22:24

视觉工程师需要具备的技能

使用机器学习和深度学习算法解决计算机视觉中复杂的现实世界问题的先前经验。图像处理技术、图像识别、物体检测和视觉识别知识。了解深度学习神经网络架构及其在解决计算机视觉问题中的应用。
人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:18

计算机视觉未来的走向

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。
人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:46

南京观海微电子----Verilog流水线设计——Pipeline

在数据处理过程中，可能需要一系列的处理步骤。比如常规的信号进行处理步骤有（这里的处理步骤只是举个例子）：信号解调、滤波、傅里叶变换。
9亿少女的噩梦·2024-01-18 22:33

边缘计算和联邦学习的联系

边缘计算（EdgeComputing）是一种计算模型，其主要思想是将计算、存储和数据处理能力推送到离数据源近的边缘设备，而不是依赖于远程的云服务器。
slomay·2024-01-18 22:47

机器学习之伯努利分布及二项分布

伯努利分布：又称两点分布或0-1分布，其样本空间只有两个点，一般取{0，1}，不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不一样。伯努利分布只有一个参数p（用描述取1的概率），记作Bernoull(p)Bernoull(p)Bernoull(p)或XXX~B(p)B(p)B(p)读作X服从参数为p的伯努利分布。参数p是通过大量重复的伯努利试验计算的来的。公式：p=1−qp=1-qp=1−q，q表示为1的
WEL测试·2024-01-18 21:09

Flink学习

批处理和流处理的区别批处理和流处理是数据处理的两种主要方式，它们在处理时间、数据量和处理方式上有一些不同。
~kiss~·2024-01-18 21:31

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。
布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数
你好，Albert·2024-01-18 21:37

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。因为本人为医学相关专业，故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·2024-01-18 20:40

云的网络安全优势

黑客使用人工智能和机器学习来暴露和利用漏洞。社交媒体诈骗，包括逼真的深度伪造视频或音频消息，更难以检测。安全仍然是供应商及其客户之间的共同责任。企业必须尽职尽责，为其敏感数
德迅云安全_初启·2024-01-18 20:48

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

根据机器学习的理论，二元逻辑回归的模型公式可以写为如下的形式：在公式（1）中，对分子、分母同时乘以，得到公式（2），其中，；。事实上，多元逻辑回归的模型公式也可以写成类似的形式。
城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

Jetson Nano官方镜像下载&烧录

JetsonNanoNVIDIA官方镜像下载&烧录前言一、NVIDIAJetson官方镜像下载二、JetsonNano镜像烧录前言我的小组是做边缘智能方向的，而我的近期目标是在轻量化设备上部署简洁的机器学习模型
BAs533·2024-01-18 19:40
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