机器学习--数据处理第87页

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

机器学习算法——KNN算法

1.KNN算法基本概念1.1KNN（K-NearestNeighbors，K个最近的邻居）算法是一种基本的机器学习算法，它主要用于分类和回归问题。

AI天任·2024-01-16 07:10

Day4 —刘强

可调用许多函数，从而提供强大的数据处理和可视化功能。R语言软件界面简陋，通常不直接使用，而是用图形界面的Rstudio。RStudio是免费提供的开源集成开发环境（IDE）。

刘强_9e14·2024-01-16 07:16

多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”

将强化学习与机器学习、深度学习区分开的最重要的特征为：它通过训练中信息来评估所采取的动作，而不是给出正确的动作进行指导，这极大地促进了寻找更优动作的需求。

EasonZzzzzzz·2024-01-16 07:48

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

大家好，支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）是一种经典的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。

python慕遥·2024-01-16 07:12

StanFord 机器学习公开课笔记(4):生成学习算法

本讲视频及讲义链接生成学习算法生成学习算法和判别学习算法的区别判别学习算法(Discriminative)我们之前学习过Logistic算法来解决分类问题，回想一下分类过程：我们使用所有训练样本训练出一个函数,之后若要预测一个样本的类别，只需要将这个样本的特征作为得到的函数的输入，看看输出是啥即可。类似这样的分类方法，称为判别学习算法，判别学习算法一般有以下两种类型：直接学习。给出一个，得到的值，

v1gor·2024-01-16 07:03

边缘计算的挑战和机遇（结合RDH-EI）

边缘计算的挑战和机遇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。

凌峰的博客·2024-01-16 07:38

人工智能对我们的生活影响有多大

方向一：人工智能的领域机器学习（MachineLearning）：机器学习是人工智能的核心，通过让计算机系统从数据中学习，而不是进行明确的编程。包括监督学习、无监督

胡图不迷糊·2024-01-16 07:07

边缘计算的挑战和机遇

边缘计算的挑战和机遇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。

胡图不迷糊·2024-01-16 07:03

边缘计算在DCIM系统中的应用

一、引言随着云计算、物联网和人工智能等技术的快速发展，边缘计算正在成为一种新的计算范式，将数据处理和分析的能力从中心化的数据中心转移到了设备边缘。

11级风·2024-01-16 07:02

自然语言中的神经网络基础（1）

感知机模型是最简单的也是最早出现的机器学习模型，我们使用“面试官打分”的例子来说明，假设有n个面试官对面试者进行打分x1,x2...xn，显然

makelope·2024-01-16 07:48

Sqoop安全性：确保安全的数据传输

确保数据传输的安全性在大数据处理中至关重要。Sqoop作为一个用于数据传输的工具，也提供了多种安全性措施，以确保数据在传输过程中的机密性和完整性。

晓之以理的喵~~·2024-01-16 07:57

机器学习之协同过滤算法

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 07:56

机器学习基础集成学习进阶（XGBoost+LightGBM）

文章目录一、XGBoost算法原理1.最优模型的构建方法2.XGBoost的目标函数推导2.1目标函数确定2.2CART树的介绍2.3树的复杂度定义2.3.1定义每课树的复杂度2.3.2树的复杂度举例2.4目标函数推导3.XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4.XGBoost与GDBT的区别5.小结二、XGBoost算法api介绍1.XGBoost的安装：2.XG

落花雨时·2024-01-16 07:22

机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理

目录1最优模型的构建方法2XGBoost的目标函数推导2.1目标函数确定2.2CART树的介绍2.3树的复杂度定义2.3.1定义每课树的复杂度2.3.2树的复杂度举例2.4目标函数推导3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，

赵广陆·2024-01-16 07:18

Hive使用shell调用命令行特殊字符处理

1.场景分析数据处理常用hive-e的方式，通过脚本操作数仓，过程中常常遇到特殊字符的处理，如单双引号、反斜杠、换行符等，现将特殊字符用法总结使用如下，可直接引用，避免自行测试的繁琐。

tuoluzhe8521·2024-01-16 07:17

XGBoost eXtreme Gradient Boosting

的应用场景四、构建XGBoost模型的注意事项五、XGBoost模型的实现类库六、XGBoost模型的评价指标七、类库xgboost实现XGBoost的例子八、XGBoost的模型参数总结前言XGBoost是机器学习中有监督学习的一种集成学习算法

JasonH2021·2024-01-16 07:17

机器学习——eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）模型实战

XGBoost实战笔记最近在做的项目中，有利用XGBoost模型作为Baseline进行比较。本篇文章记录了一些学习资源和在写代码过程中遇到的一些问题及解决方法。I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost调参方法（若要详细了解可以参考这篇paper，但不一定能打开)(｡ì_í｡)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅。a.导入必要的包

Alphoseven·2024-01-16 07:46

机器学习-集成学习XGBoost

文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题

太阳是白的·2024-01-16 07:16

将Sqoop与Hive集成无缝的数据分析

将Sqoop与Hive集成是实现无缝数据分析的重要一步，它可以将关系型数据库中的数据导入到Hive中进行高级数据处理和查询。

晓之以理的喵~~·2024-01-16 06:44

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

概念XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种用于机器学习的开源软件库，它实现了梯度提升框架。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

牛人（周志华）推荐的人工智能网站

北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEEComputerSociety北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室-PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所

城市中迷途小书童·2024-01-16 06:24

《计算机视觉处理设计开发工程师》

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·2024-01-16 06:05

人工智能（AI）中的一些常见名词-九五小庞

机器学习（ML）：指教计算机从数据中学习的技术。深度学习（DL）：指使用人工神经网络层进行复杂模式识别的ML。大型语言模型（LLM）：可以理解、处理和生成文本的AI程序。

Up九五小庞·2024-01-16 06:49

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

PhyliciaFelicia·2024-01-16 06:45

什么是OLTP?

OLTP(OnlineTransactionalProcessing，联机事务处理)是专注于面向事务的任务的一类数据处理，通常涉及在数据库中插入，更新或删除少量数据，主要是处理大量用户下的大量事务。

蒙奇帝路飞·2024-01-16 06:04

超详细：VINS-Mono论文中文记录

VINS-Mono论文笔记题目0.摘要1.背景简介2.相关工作介绍2.1融合方式2.2摄像头数据处理2.3imu数据处理2.4初始化2.5里程计3.VINS-Mono系统总览4视觉和IMU测量的预处理步骤

尘归尘-北尘·2024-01-16 06:30

多云架构下的点击流数据分析

对于这个需求可以借助aws的受众细分和定位解决方案，您可以应用基于云的分析和机器学习来减少数据工程和预处理所花费的时间，并提高模型准确性和性价比，以扩展数据量。

九河云·2024-01-16 05:12

python气象数据处理--按照时间序列计算格点数据指标

python气象数据处理–按照时间序列计算格点数据指标聚合分类分析python气象数据处理--按照时间序列计算格点数据指标前言一、以hourly数据为例二、使用步骤1.引入库并读取数据2.处理指标总结前言气象数据常常以

努力努力再努力搬砖·2024-01-16 05:35

Python获取中国天气网15天天气预报

文章目录前言一、数据获取二、数据处理总结前言上一篇文章介绍了用Python对天气数据的一些处理，在原数据获取的时候采用复制粘贴的方式比较麻烦，现在考虑用爬虫的方式获取原数据，并进行处理。

库库小弟·2024-01-16 05:04

Python天气数据处理、数据清洗

文章目录前言一、获取原始数据二、数据处理1.代码2.处理结果总结前言在工作的时候，需要做一个天气情况的报表，一开始没学习爬虫的时候，需要手动到天气网站上去截取天气数据做到表格里，复制粘贴下来的数据需要做一些处理

库库小弟·2024-01-16 05:30

百页机器学习小书翻译活动·正式启动

整体进度：https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh/issues/1贡献指南：https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md项目仓库：https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh贡献指南请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们

布客飞龙·2024-01-16 05:04

被热议的“DataOps”是炒作？

DataOps的目标是通过更高效的数据处理和分析，帮助企业更快地做出基于数据的决策

SeaTunnel·2024-01-16 05:41

回顾 | AI 浪潮下的创业故事（二）｜Azure OpenAI Service - ChatU

点击蓝字关注我们编辑：AlanWang排版：RaniSun微软Reactor为帮助广开发者，技术爱好者，更好的学习.NETCore,C#,Python，数据科学，机器学习，AI，区块链,IoT等技术，将每周三到周六

MicrosoftReactor·2024-01-16 05:05

马云说未来最珍贵的资源是数据，而我觉得，最珍贵的资源是我们。

而这些数据，正在被各种公司进行着数据处理，对受众进行画像，从而更好

等天蓝了再看海吧·2024-01-16 04:02

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自：机器之心看来人工智能的发展还任重道远。

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

机器学习算法 - 马尔可夫链

马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用>Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent

想做后端的前端·2024-01-16 03:26

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型。#隐形眼镜类型包括硬材质、软材质以及不适合佩戴隐形眼镜。数据来源于UCI数据库#为了更容易显示数据,本书对数据做了简单的更改，数据存储在源代码下载路径的文本文件中。运行结果展现运行代码：im

Blossom i·2024-01-16 02:41

第一章机器学习概要

1.什么是机器学习？机器学习指的是在不显式给予编程指令的情况下，让机器从数据中学习从而在某些任务上

JasonYUJX·2024-01-16 02:51

Spark MLlib ----- ALS算法

LS算法是ALS的基础，是一种数优化技术，也是一种常用的机器学习算法，他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配，利用最小二乘法寻找最优的未知数据，保证求的数据与已知的数据误差最小。

创作者mateo·2024-01-16 02:54

什么是网络数据抓取？有什么好用的数据抓取工具？

一、什么是网络数据抓取网络数据抓取（WebScraping）是指采用技术手段从大量网页中提取结构化和非结构化信息，按照一定规则和筛选标准进行数据处理，并保存到结构化数据库中的过程。

白牛DATA·2024-01-16 02:23

第十届核磁数据处理基础班（训练营：2023.10.30~11.14）

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 02:54

ClickHouse - 01

1、ClickHouse与其特性在大数据处理场景中，流处理和批处理使用到的技术大致如下：大数据处理场景流程.png批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用

ArthurHC·2024-01-16 02:17

微信小程序有几个文件

JavaScript脚本文件：.js:包括小程序的逻辑层代码，用于实现页面逻辑、数据处理和与后端交

是个车迷·2024-01-16 02:14

深度学习基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务

从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注，labelme的下载地址为：https://download.csdn.net/download/a486259

摸鱼的机器猫·2024-01-16 01:55

一对一包教会磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理教学服务

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 01:59

Python:泰坦尼克号生存率分析

在本文中将对哪些人可能生存作出分析，特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难。实施步骤1.提出问题什么样的人在泰坦尼克

xxf飘絮·2024-01-16 01:16

《机器学习》--线性模型

一、基本形式线性模型形式简单、易于建模、许多非线性模型是在其基础上通过引入层级结构或高维映射而得，其具有很好的解释性。一般向量形式写为：f(x)=WTx+b其中W=(w1,w2,w3,.....wd)，x=（x1,x2,x3,....xd)二、线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。f(xi)=WTxi+b,使得f(xi)尽可能等于yi确定w和b的关键在于如何衡量f(x

汪汪军师·2024-01-16 01:39

基于云平台技术的智能维修保养的创新

基于云平台技术的智能维修保养的创新主要体现在以下几个方面：数据驱动的决策支持：利用云平台的大数据处理能力，智能维修保养系统可以实时收集并分析设备的运行数据，为维修决策提供有力支持。

MarkHD·2024-01-16 00:15

如何利用云平台技术实现车辆远程控制的浅谈

数据处理与存储：在云端，利用云计算的分布式计算技术，对数据进行处理、分析和存储。此外，还可以利用机器

MarkHD·2024-01-16 00:14

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