机器学习--数据处理第93页

Python pytest入门教程

一、引言Python是一种广泛使用的编程语言，常用于Web开发、数据分析、机器学习等领域。在Python的测试框架中，pytest是一个非常流行的选择。

Dxy1239310216·2024-01-13 15:56

Pandas实战100例 | 案例 37: 从长格式转换为宽格式

案例37:从长格式转换为宽格式知识点讲解数据格式转换是数据处理中的一个常见需求。Pandas提供了将数据从长格式（每行是一个观测值）转换为宽格式（每个观测值成为一列）的功能。

惊鸿若梦一书生·2024-01-13 14:03

【模型评估 07】过拟合与欠拟合

如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性地进行模型调整，是不断改进机器学习模型的关键。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

【模型评估 05】Holdout、交叉检验、自助法

机器学习中，我们通常把样本分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型。在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

人工智能技术的发展

人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，可以使机器人具备更强的智能和自主学习能力，能够进行更复杂的任务和决策。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-13 14:32

Prior information

在统计学、机器学习和贝叶斯推断等各个领域中，先验信息在影响或指导分析或决策过程中发挥着至关重要的作用。

Recursions·2024-01-13 14:51

go语言：函数参数传递详解

go语言：函数参数传递详解参数传递是指在程序的传递过程中，实际参数就会将参数值传递给相应的形式参数，然后在函数中实现对数据处理和返回的过程。

yichen_china·2024-01-13 14:54

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

定义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。这些模型利用大量数据进行训练，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。

m0_63368228·2024-01-13 13:59

深度学习入门之5--网络学习相关技巧4(正则化)

1、trainer.py2、multi_layer_net_extend.py3、overfit_dropout.py该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅机器学习的问题中

梦灯·2024-01-13 13:36

智能导诊-医院信息化建设标准

智能导诊系统主要依赖于自然语言处理和机器学习等技术。患者可以通过语音、文字等方式描述病情，系统通过自然语言处理技术对病情进行语义分析和理解。

源码技术栈·2024-01-13 12:18

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

2024 1.6~1.12 周报

三、完成情况1.数据训练的方式1.1迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，把任务A训练出的模型作为初始模型，并使用它来改进新目标任务B的学习。即通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务。

shengMio·2024-01-13 12:59

re:Invent 2023 | The Very Group 强大的机器学习数据策略

关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,VeryGroup,DataAndAnalytics,MachineLearningModels,CustomerExperience,DemandForecasting,GenerativeAi]本文字数:1200,阅读完需:6分钟视频如视频不能正常播放，请前往bilibili观看本视频。>>https://www.bili

taibaili2023·2024-01-13 11:01

Python时间序列预测大气二氧化碳浓度

在本文中，我们将对大气CO2浓度数据应用时间序列预测，从而有机会探索机器学习与气候变化的交叉点。时间序列库文件

亚图跨际·2024-01-13 11:55

OpenCV C++ 环境搭建和简单示例

OpenCV介绍OpenCV：开源发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，用C++语言编写，提供了C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和MacOS

魔法自动机·2024-01-13 11:17

如何使用人工智能优化 DevOps？

DevOps团队可以依靠人工智能和机器学习来进行数据集成、测试、评估和发布系统。更重要的是，人工智能和机器学习可以以高效、快速、安全的方式改进DevOps驱动的流程。

优维科技EasyOps·2024-01-13 11:45

如何选择合适的机器学习算法？

选择合适的机器学习算法是机器学习中非常重要的一步，它可以影响机器学习模型的性能和准确度。以下是一些有用的指导原则来帮助选择合适的机器学习算法：如何选择合适的机器学习算法？

人工智能小园子·2024-01-13 10:57

机器学习：模型评估报错，ValueError: continuous is not supported

在做一个，美国加利福利亚的房价预测的时候，模型评估部分，报了一个错...打印：accuracy_score，准确率评估时，报错，不支持连续值，原因：房价预测，这是一个回归问题，因此不能用准确率来衡量，1、分类：连续值，可以用accuracy_score评估，2、回归：可以用r2_score来评估....本次是房价的回归，因此可以用r2_score，来评估，而不能用准确率评估，因为他是不连续的...

金城武555·2024-01-13 10:49

机器学习降维技术全面对比评析

简介在机器学习领域，处理高维数据带来了与计算效率、模型复杂性和过度拟合相关的挑战。降维技术提供了一种解决方案，将数据转换为低维表示，同时保留基本信息。

冷冻工厂·2024-01-13 10:52

flink创建表报错

flink创建表报错前言使用flink在读取rabbitmq消息队列创建表：前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习

～四时春～·2024-01-13 10:50

高效处理大数据集合：JavaStreamAPI

JavaStreamAPI概述JavaStreamAPI是一种基于流的数据处理API，它允

naer_chongya·2024-01-13 09:27

redis — redis cluster集群模式下如何实现批量可重入锁？

该集群主要支持搞并发和海量数据处理等优势，当Redis在集群模式下运行时,它处理数据存储的方式与作为单个实例运行时不同。这是因为它应该准备好跨多个节点分发数据,从而实现水平可扩展性。

RachelHwang·2024-01-13 09:46

机器学习和深度学习检测网络安全课题：DDOS检测、恶意软件、恶意流量检测课题资料

开源的DDOS检测工具https://github.com/equalitie/learn2ban基于KDDCUP99数据集预测DDoS攻击基于谱分析与统计机器学习的DDoS攻击检测技术研究基于机器学习的分布式拒绝服务攻击检测方法研究

三更科技公社·2024-01-13 09:41

谷歌浏览器配置(加密与解密笔记)：chrome数据数据设置

谷歌chrome下载地址：https://www.google.cn/intl/zh-CN/chrome/浏览器的数据处理1.访问Chrome:Version，得到浏览器的信息如下：GoogleChrome100.0.4896.75

FakeOccupational·2024-01-13 09:02

【附安装包】Pycharm、IntelliJ IDEA...软件太贵？一招教你免费使用

对于计算机专业的同学，编程是一切上层技能的基础；对于经管的同学，编程是数据处理分析的好帮手；对于新传设计的同学，编程是表达自身个性的工具；对于传统工科的同学，编程是学习过程中的必然要求；…仔细想来，似乎没有哪个专业能完全和编程撇开干系

学Python的阿杜·2024-01-13 08:07

腾讯云AI能力（上）

庞玖·2024-01-13 08:52

机器学习是什么

讲解对象：机器学习是什么作者：融水公子rsgz对象：机器学习是什么英文名：machinelearning又称：预测分析（predictiveanalytics）或统计学习（statisticallearning

融水公子·2024-01-13 08:27

机器学习学习笔记（八）多项式回归与模型泛化

对非线性的数据进行处理，相应的预测----添加新的特征：原有的特征进行多项式组合scikit-learn中的多项式回归PolynomialFeatures构建特征导包：fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures实例：poly=PolynomialFeatures(degree=2)##最多二次幂特征poly.fit(X)X2=poly.tra

下雨天的小白鞋·2024-01-13 08:21

上海AI实验室等开源，音频、音乐统一开发工具包Amphion

Amphion包含了数据处理、通用模块、优化算法等基础设施。同时针对文本到语音、歌声转换、文本到音频生成等任务,提供了特定的框架、模型和开

RPA中国·2024-01-13 08:21

超详细！微服务架构面试专栏（SpringCloud、SpringBoot、Dubbo）建议收藏！

SpringcloudTask,一个生命周期短暂的微服务框架,用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。2、使用SpringCloud有什么优势?使用SpringBoot开发分布式微服务时,我们面临

套马杆的程序员·2024-01-13 08:35

MySQL学习之函数

函数简介SQL包含一系列内置函数，这些函数可以在查询中使用，以执行各种计算和数据处理任务。所谓函数，就是输入某一值得到相应输出结果的功能，输入值称为参数（parameter），输出值称为返回值。

小菠萝Mm·2024-01-13 07:22

AI时代下的智能商品计划如何助力服装企业实现库存精准优化

以下是AI在这方面的关键作用和助力手段：1.数据驱动的需求预测：AI利用大数据和机器学习技术，分析历史销售数据、市场趋势、季节性变化等多方面信息，实现更准确的需求预测。

第七在线（7thonline）·2024-01-13 07:49

ETL详解--数据仓库技术

它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。提取（Extract）：从不同的数据源（如关系型数据库、文件、API、M

小菠萝Mm·2024-01-13 07:45

开发环境下，如何通过一个命令让 fastapi 和 celery 一起工作

而Celey又是异步任务最流行的框架，常用于数据挖掘和机器学习等计算密集型任务的场景中。如果需要通过API来异步调用任务，那这两个框架可以放在一起工作。

somenzz·2024-01-13 07:05

【发票识别】支持pdf、ofd、图片格式（orc、信息提取）的发票

背景为了能够满足识别各种发票的功能，特地开发了当前发票识别的功能，当前的功能支持pdf、ofd、图片格式的发票识别，使用到的技术包括文本提取匹配、ocr识别和信息提取等相关的技术，用到机器学习和深度学习的相关技术

比嗨皮兔·2024-01-13 07:53

【问题记录】数据处理部分正常部分异常

一，问题现象正常处理效果为压缩到-12db，一部分压缩效果正确，一部分数据处理效果不正确。准确来说，只有1/4的数据处理正确。

__xu_·2024-01-13 07:21

短视频账号矩阵剪辑分发系统无人直播技术开发源头

批量自动混剪系统的核心技术是人工智能和机器学习。通过对海量的短视频数据进行学习，系统能够自动分析视

(ylhd898978)·2024-01-13 07:45

机器学习_实战框架

文章目录介绍机器学习的实战框架1.定义问题2.收集数据和预处理(1).收集数据(2).数据可视化(3).数据清洗(4).特征工程(5).构建特征集和标签集(6).拆分训练集、验证集和测试集。

you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

使用Sqoop将数据导入Hadoop的详细教程

在大数据处理中，Sqoop是一个强大的工具，它可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop生态系统中，以便进行进一步的分析和处理。

晓之以理的喵~~·2024-01-13 07:43

机器学习之集成学习概念介绍

概念机器学习中的集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个模型来提高整体性能的技术。它的基本思想是将多个学习器（弱学习器）组合成一个更强大的学习器，以提高整体性能和泛化能力。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

机器学习之集成学习AdaBoost

概念AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种迭代的集成学习算法，其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。以下是AdaBoost算法的主要步骤：初始化样本权重：为每个训练样本分配相等的权重，通常设为wi=1Nw_i=\frac{1}{N}w

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

机器学习-决策树

1、什么是决策树？一种描述概念空间的有效的归纳推理办法。基于决策树的学习方法可以进行不相关的多概念学习，具有简单快捷的优势，已经在各个领域取得广泛应用。决策树是一种树型结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。2、决策树示意图3、决策树的思想决策树学习是以实例为基础的归纳学习。决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造

有语忆语·2024-01-13 07:10

机器学习-线性回归

1、线性回归解决的问题线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或者多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或者多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。2、一元线性回归一元线性回归分析：找到一条直线能够最大程度上拟合二维空间中出现的点。3、多元线性回归多元线性回归分析：如果自变量多于1个，那么就要求一个多元函数去拟合空间中的点。要求使得所有点到这条线的误差最小。误

有语忆语·2024-01-13 07:09

机器学习-协同过滤

1、协同过滤要解决的问题协同过滤算法主要用于推荐系统，推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。一些人的“选择恐惧症”、没有明确需求的人。解决如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息。解决如何让自己生产的信息脱颖而出，受到大众的喜爱。就相当于物以类聚，人以群分。用户ID、物品ID、偏好值偏好值就是用户对物品的喜爱程度，推荐系统所做的事就是根据这些数据为用户推