机器学习--数据处理

教育领域的等保需求与解决方案有哪些呢

教育领域的等保需求与解决方案有哪些一：教育机构在信息化建设中面临着大量的数据处理和存储需求。学生的个人信息、成绩、课程数据等都
qq177803623·2024-01-16 13:58

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)

概念K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
JavaHub·2024-01-16 12:05

【机器学习】机器学习上机作业聚类算法

一、实验内容自编代码实现C均值聚类和FCM聚类，在“IRIS数据集(鸢尾花数据集)”上进行实验，验证所编代码是否正确，并计算准确率。Iris鸢尾花数|据集:包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性，用于预测鸢尾花种类，标签0、1、2分别表示山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。二、实验设计若实验内容皆为指定内容，则此部分则可省略；若实验内容包括自主设计模型等内容，则需要在此部分写明设计思路、流
yuzhangfeng·2024-01-16 12:16

2023年全球软件开发大会（QCon北京站2023）9月：核心内容与学习收获（附大会核心PPT下载）

一、核心内容1、人工智能与机器学习在本次大会上，人工智能与机器学习成为核心议题之一。专家们深入探讨了如何运用机器学习技术优化软件开发流程
百家峰会·2024-01-16 12:34

《21天晋级大数据实战营》小结汇总

【DAY17】轻松探索数据背后的价值-数据湖探索实验小结点击查看【DAY15】让数据产生价值--数据仓库服务实验小结点击查看【DAY14】机器学习实战-销售预测实验小结点击查看【DAY13】车联网应用之轨迹分析实验小结点击查看
技术火炬手·2024-01-16 12:48

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeed

参考文献DeepSpeed简介随着机器学习模型变得越来越复杂和庞大，训练这些模型所需的计算资源也在不断增加。
AI Player·2024-01-16 12:31

基于Python的B站（哔哩哔哩）视频评论采集，可破解反爬手段，想爬几条爬几条

具体实现过程如下：导入所需的库：requests用于发送HTTP请求，os用于操作文件路径，time用于处理时间，json用于解析JSON数据，pandas用于数据处理。
叫我：松哥·2024-01-16 12:22

【AI】 AIOTSummary

智能物联网（AIoT）是2018年兴起的概念，指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息（一般是在监控、互动、连接情境下的），在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析，包括定位、比对、预测
路途…·2024-01-16 12:51

深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

本文深入探讨了多目标优化技术及其在机器学习和深度学习中的应用，特别聚焦于遗传算法的原理和实践应用。
TechLead KrisChang·2024-01-16 11:10

竞争力榜单！大模型加持高阶智驾，TOP10数据服务提供商

比如，2006年发布的ImageNet，就是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过1400万张标注图像，也成为评估计
高工智能汽车·2024-01-16 11:35

车载存储市场即将大爆发，江波龙如何抢占先发优势

过去几年，在汽车“新四化”的浪潮下，越来越多不同类型传感器的“上车”，加上汽车与汽车之间的实时信息分享、互联互通等影响，智能汽车产生了大量的数据，驱动了数据处理和数据存储需求的与日俱增。
高工智能汽车·2024-01-16 11:35

NLP 学习资源

自然语言处理经典任务|学习自然语言处理技术数据结构与算法基础|时间复杂度、空间复杂度|斐波那契数列的时间和空间复杂度|动态规划算法|经典的DP问题|练习：DP问题的代码解法|专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础
红烧肉_2121·2024-01-16 11:10

Python实现滚动回归模型(RollingOLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:00

Python实现对角但非同一性协方差结构回归模型(WLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:55

Maxwell&数据同步（增量）

它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以JSON格式发送给Kafka、Kinesi等流数据处理平台。
韩顺平的小迷弟·2024-01-16 11:25

明天开课 | 第三届睡眠脑电专题班（直播：2023.9.16~9.17）

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·2024-01-16 11:06

第十二届脑电数据分析进阶班（训练营：2023.6.25~7.8）

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·2024-01-16 11:00

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

什么是机器学习梯度提升回归（GradientBoostingRegression）是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。
草明·2024-01-16 11:02

【51单片机系列】单片机与PC进行串行通信

一、单片机与PC机串行通信的设计工业现场的测控系统中，常使用单片机进行监测点的数据采集，然后单片机通过串口与PC通信，把采集的数据串行传送到PC机上，再在PC机上进行数据处理。
小地瓜重新去华容道工作·2024-01-16 10:24

51单片机内部的主要寄存器

以下是51单片机中部分重要的特殊功能寄存器及其功能：累加器（A或ACC）直接寻址，参与算术运算和数据处理。
Stark-Gs·2024-01-16 10:23

机器学习实际案例-量化交易案例

量化交易案例介绍1.1案例说明机器学习与人工智能在金融领域已有成熟的应用。用统计模型来预测股票等金融产品的价格并自动交易，这是其中的经典问题。
xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习_梯度下降

文章目录什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。也就是说，沿着梯度向量的方向△f(xo)，能找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向，也就是-△f(xo)的方向，梯度减少最快，能找到函数的最小值。如果某一个点的梯度向量的值为0，那么也就是来到
you_are_my_sunshine*·2024-01-16 10:05

机器学习在什么场景下最常用-九五小庞

机器学习在多个场景中都有广泛的应用，下面是一些常见的应用场景：自然语言处理（NLP）：如语音识别、自动翻译、情感分析、垃圾邮件过滤等。数据挖掘和分析：如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。
Up九五小庞·2024-01-16 10:33

机器学习中的准确率，敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，假阳率，假阴率 -九五小庞

机器学习中常用的评价指标包括准确率（Accuracy）、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PositivePredictiveValue，PPV）、阴性预测值
Up九五小庞·2024-01-16 10:03

开源项目汇总：机器学习前沿探索 | 开源专题 No.60

facebookresearch/xformersStars:6.0kLicense:NOASSERTIONxFormers是一个加速Transformer研究的工具包，主要功能如下：可自定义构建模块：无需样板代码即可使用的独立/可定制化构建模块。这些组件与领域无关，被视觉、NLP等领域的研究人员广泛使用。以研究为先导：xFormers包含在pytorch等主流库中还不可用的尖端组件。注重效率：因
开源服务指南·2024-01-16 10:01

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

欢迎聚类算法：无监督学习：聚类、异常检测推荐算法：强化学习：聚类（Clustering）聚类算法：查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比：无监督：（聚类是无监督学习算法之一）聚类算法应用：如相似的新闻文章组合，市场细分，DNA数据分析，天文数据分析（星系、天体结构）K-means算法是一种常用的聚类算法原理概述【K-means工作原理过程】（
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

机器学习——主成成分分析PCA

如上图所示，一共有4个属性，身高（m为单位），身高（cm）,时速（每小时公里），时速（每小时里），身高的两个属性是相关的，时速的两个属性也是相关的，我们把四组具有相关性的变量转换成了两组不相关的变量，我们把转换后的这2组变量称为它的主成分。说白了，就是这两组变量能够代表这个人的身高特征和骑自行车的特征。上述例子体现了降维。维数少了，数据就少了。在上述的例子中，我们可以用肉眼看出来存在相关性；在实际
你若盛开，清风自来！·2024-01-16 10:29

【白话机器学习的数学】读书笔记(1)简介机器学习

一、简介机器学习1.机器学习擅长的任务回归分类聚类2.聚类与分类的区别：数据带不带标签。
JunLal·2024-01-16 10:27

在 TensorFlow 中启用 Eager Execution

探索EagerExecution，了解在TensorFlow中默认启用它的好处TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，可以更轻松地构建和部署机器学习模型。
AI-智能·2024-01-16 10:43

深度学习入门

深度学习基础知识了解深度学习与机器学习的关系，探索其基础知识，并了解在某些应用中使用深度学习算法的优势。技能水平初学者估计完成时间约2小时。
AI-智能·2024-01-16 10:13

机器学习入门

概述此学习路径专为有兴趣快速掌握机器学习的任何人而设计。学习路径包括分步教程和动手演示，您将在其中构建模型并在应用中使用它们。你将使用Python和scikit-learn来生成和测试模型。
AI-智能·2024-01-16 10:42

使用 Python 和 scikit-learn 生成机器学习模型

获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。
AI-智能·2024-01-16 10:42

Pandas实战100例 | 案例 55: 应用条件

案例55:应用条件知识点讲解在数据处理过程中，有时需要根据条件对数据进行转换或计算。Pandas的apply方法允许你对DataFrame的每一行或列应用一个自定义函数，实现复杂的逻辑。
惊鸿若梦一书生·2024-01-16 09:10

Python提取PDF中部分页面的实战代码

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-01-16 09:04

书生·浦语大模型实战2

轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo大模型及InternLM模型简介什么是大模型大模型通常指的是机器学习或人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。
__如果·2024-01-16 09:54

半监督学习 - 自监督学习（Self-Supervised Learning）

什么是机器学习自监督学习既不是纯粹的半监督学习，也不是纯粹的无监督学习，而是介于两者之间的一种学习范式。在自监督学习中，模型从数据本身中生成标签，而不是依赖外部的人工标签。
草明·2024-01-16 09:21

半监督学习 - 三元组学习（Triplet Learning）

什么是机器学习三元组学习（TripletLearning）是半监督学习中一种用于学习有用表示的方法。它通常用于学习数据中的相似性关系，尤其在人脸识别、图像检索等领域中得到广泛应用。
草明·2024-01-16 09:44

架构07- 理理解架构的模式1

在网站开发中，常用的架构模式包括分层架构、微服务架构、消息队列架构、缓存架构等，用于解决高并发访问、大规模数据处理、系统稳定性和安全性等挑战。
我还是个少年·2024-01-16 09:39

架构05- 理解架构的演进

架构的演进：大型网站架构的技术挑战主要源于庞大的用户数量、高并发访问和海量数据处理。当一个简单的业务需求需要处理数
我还是个少年·2024-01-16 09:37

MATLAB Deep learning

Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类
JNU freshman·2024-01-16 09:37

#AIGC##VDB# 【一篇入门VDB】矢量数据库-从技术介绍到选型方向

首先，文章解释了矢量的数学和物理学概念，然后引入了矢量在数据科学和机器学习中的应用。随后，详细介绍了什么是矢量数据库，以及它在搜索引擎、自然语言处理、图像识别等方面的优势。
向日葵花籽儿·2024-01-16 09:28

MIT_线性代数笔记：第 26 讲 复矩阵；快速傅里叶变换

而对于大数据处理快速傅里叶变换（FFT）显得更为重要，它将傅立叶变换的矩阵乘法中运算的次数从n2
浊酒南街·2024-01-16 09:27

从零开始的神经网络

了解如何在没有框架帮助的情况下构建神经网络的基础知识，这些框架可能使其更易于使用在Python中创建具有不同架构的复杂神经网络应该是任何机器学习工程师或数据科学家的标准做法。
AI-智能·2024-01-16 08:14

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

从NLP的基础知识到机器学习应用程序，我们现在深入研究了神经网络的复杂世界及其处理语言的深刻能力。
无水先生·2024-01-16 08:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练
絮沫·2024-01-16 08:49

深入浅出Pytorch宝典1.0

文章目录前言1.张量操作2.自动微分3.数据加载和处理4.模型构建和训练5.预训练模型和迁移学习6.调试和性能7.高级特性总结torch中主要的数据对象主要特点和功能张量的创建数据处理和转换1.
knighthood2001·2024-01-16 08:22

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4
Dymc·2024-01-16 08:50

探索GpuMall智算云平台的AI云计算：SSH连接GPU云主机进行深度学习

#GpuMall##GpuMall智算云##算力租赁##ai#在人工智能和机器学习的领域中，获取强大的计算资源已经成为推进项目进展的关键。随着AI研究的深入，需求对GPU加速的计算能力也在不断提升。
GpuMall·2024-01-16 07:17
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