机器学习-Logistic

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

tkinter学习

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：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，本文就介绍了机器学习的基础内容。
weixin_49577420·2024-01-18 19:31

机器学习（六） — 评估模型

Evaluatemodel1testsetsplitthetrainingsetintotrainingsetandatestsetthetestsetisusedtoevaluatethemodel1.linearregressioncomputetesterrorJtest(w⃗,b)=12mtest∑i=1mtest[(f(xtest(i))−ytest(i))2]J_{test}(\vec
绘梨衣吖·2024-01-18 19:35

机器学习在产品质量控制中的具体应用是什么

机器学习在产品质量控制中的具体应用主要包括以下几个方面：生产线监控：机器学习技术能够实时监控生产线的运行状况，对产线进行自动化调控，从而降低设备的闲置和维修成本，提高生产效率。
matlabgoodboy·2024-01-18 18:04

Knowledge Distilling，知识蒸馏

Motivation一部分来自模型压缩[2]，一部分源自作者认为大部分机器学习采用ensemble方法或者学习一个很大的模型来取得比较好的结果，但会给实际应用预测带来很大的压力，而且实际上模型之间也是有信息冗余的
FeynmanMa·2024-01-18 18:57

智谱AI发布新一代国产文本生成模型：GLM-4，“宣称”性能逼近GPT-4 （怎么又是GPT ）

智谱AI的核心技术包括认知计算、机器学习、自然语言处理、知识图谱等领域，拥有自主研发的全球首个千亿级全开源可控的大模型平台OpenBERT，以
喜好儿aigc·2024-01-18 17:45

AI在广告中的应用——预测性定位和调整

机器学习如何改善广告机器学习和AI的最大能力在于，它们可以通过处理大量数据进行预测。这可以用于广告和市场营销，以发现相关信
澳鹏Appen·2024-01-18 17:09

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为：很显然，如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去，即，得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的
Carey_Wu·2024-01-18 16:26

机器学习根据金标准标记数据-九五小庞

根据金标准标记数据是一种在机器学习和数据科学中常见的操作，主要用于评估分类模型的性能。其基本步骤如下：收集数据：首先需要收集相关领域的原始数据，这些数据通常来自不同的来源和渠道。
Up九五小庞·2024-01-18 16:49

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践表面缺陷检测是工业制造和质量控制中的重要环节，直接影响到产品的性能和安全性。随着机器学习技术的发展，其为表面缺陷检测提供了强大的工具。
matlabgoodboy·2024-01-18 16:18

机器学习（七） — 决策树

model4—decisiontree1decisiontree1.componentusage:classificationrootnodedecisionnode2.choosefeatureoneachnodemaximizepurity(minimizeinpurity)3.stopsplittinganodeis100%onclasssplittinganodewillresultint
绘梨衣吖·2024-01-18 16:47

国产阿里的Copilot能提效30%吗？

在此基础上，借助于GitHub庞大的代码库和来自全球的开源社区帮助，搭配OpenAI在自然语言处理以及机器学习方面的实力，Copilot成为了开发者的得力助手，为建议代码、生成代码等提供了新的功能。
Dashesand·2024-01-18 16:15

机器学习之泊松分布及均匀分布

泊松分布适合描述单位时间或单位面积内随机事件的平均发生率。泊松分布的概率质量函数为：P(X=k)=e−λλk/k!P(X=k)=e^{-\lambda}\lambda^k/k!P(X=k)=e−λλk/k!参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生频率。把一个随机变量X服从参数为λ的泊松分布，记作X～Poisson（λ），或X～P（λ）。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生次数的概率分
WEL测试·2024-01-18 16:13

使用Python处理Excel数据并生成词云

work_all.xlsx二、步骤1.处理数据找出自己喜欢的类别，我选的是岗位类别有：数据运营、机器学习、数据科学、数据分析师、数据产品经理、商业数据分析，将其统一替换为数据科学。
slaythedragon·2024-01-18 15:58

吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！

因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。需要原版
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程

文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）

它融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多学科内容，涉及从字、词、短语到句子、段落、篇章的多种语言单位，以及处理、理解、生成等不同层面的知识点，研究内容涉及的知识点多且复杂。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

浅谈数据流水线

当下我们听过很多热门的技术名词，例如：机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等，在这些技术背后一个关键的角色就是：数据。
ThoughtWorks·2024-01-18 15:05

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

什么是机器学习主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要结构。
草明·2024-01-18 14:37

【机器学习】机器学习变量分析第02课

当我们谈论用机器学习来预测咖啡店的销售额时，我们实际上是在处理一系列与咖啡销售相关的变量。这些变量就像是我们用来理解销售情况的“线索”或“指标”。
德天老师·2024-01-18 14:05

【机器学习】机器学习四大类第01课

一、机器学习四大类有监督学习(SupervisedLearning)有监督学习是通过已知的输入-输出对（即标记过的训练数据）来学习函数关系的过程。
德天老师·2024-01-18 14:29

5.逻辑回归 Logistic Regression

这章感觉也不难，但终究是感觉而已。所有的不难终归都是不熟练，自己只是看着好搞而已，等到自己亲自上手用这个知识敲一段时，说不定又磕磕绊绊了呢。我觉得这章的知识可以用于我的毕业设计，即用某个算法替代论文中的某个算法，提高预测结果。先mark一下。————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义：逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器
宫灵均·2024-01-18 13:47

专题介绍

首先，想要澄清一下：之所以取名这个专题，仅仅是一个噱头，其实我更愿意把这个专题称作机器学习专题。提到这里，就不得不向大家介绍一下目前比较火的一些技术及它们之间的关系。
斌斌爱学习·2024-01-18 13:30

逻辑回归(Logistic Regression)

一、分类问题在接下来的内容中将开始介绍分类问题，在分类问题中，我们要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前使用最广泛的一种学习算法。
时间邮递员·2024-01-18 13:15

逻辑回归 Logistic Regression

二、逻辑回归的优点和缺点三、逻辑回归的应用场景四、构建逻辑回归模型的注意事项五、逻辑回归模型的实现类库六、逻辑回归模型的评价指标七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子总结前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法
JasonH2021·2024-01-18 13:45

2024年腾讯云轻量服务器和CVM云服务器性能如何？

轻量应用服务器适合中小企业或个人开发者搭建企业官网、博客论坛、微信小程序或开发测试环境，云服务器CVM适合更复杂如高并发网站、大数据计算、机器学习等复杂应用场景。
暴富程序员·2024-01-18 13:11

机器学习基石课程总结

前前后后也磨蹭了有一个月左右吧，机器学习基石终于是看完了。其实还有很多东西并不很懂，尤其是好多数学问题，不会的依然很多。但是这个课程我是打算就这么结束了，带着一堆的坑。原因如下：不宜拉长战线。
半亩房顶·2024-01-18 13:27

搜索推荐系统的最佳实践：深入解析MovieLens电影评分数据集（数据构成、处理逻辑等）

MovieLens电影评分数据集（数据构成、处理逻辑等）MovieLens是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB（TheMovieDataBase）得到的用户对电影的评分信息，经常被用来做推荐系统、机器学习算法的测试数据集
汀、人工智能·2024-01-18 13:10

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限
北航程序员小C·2024-01-18 12:52

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

01语义解析的应用场景02语义解析和大模型的关系推荐语：购买链接参与方式往期赠书回顾什么是语义解析技术语义解析（SemanticParsing）是自然语言处理技术的核心任务之一，涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科
以山河作礼。·2024-01-18 12:45

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三
以山河作礼。·2024-01-18 12:08

机器学习之常用激活函数

人工神经网络中最基本的单元叫神经元，又叫感知器，它是模拟人脑神经系统的神经元（分析和记忆）、树突（感知）、轴突（传导）的工作原理，借助计算机的快速计算和存储来实现。它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=kx+c符号函数：f(x)={1x
WEL测试·2024-01-18 11:08

AI绘画认识

什么是AI绘画AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程，它使用机器学习算法和深度神经网络等技术，通过对现有艺术品、图像等大量数据进行分析和学习，生成新的艺术品或图像。
北辰Charih·2024-01-18 11:03

MOJO语言的诞生

如今，专用机器学习加速器的标准技术是MLIR。MLIR是一个相对较新的开源编译器基础架构，最初由Google（其主要负责人转到Modular）启动，已在机器学习加速器社区广泛应用。
是乔乔啊·2024-01-18 11:50

[Python从零到壹] 七十四.图像识别及经典案例篇之文字图像区域定位及提取分析

Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
Eastmount·2024-01-18 10:03

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo
绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

科技的成就（五十五）

SomeStudiesinMachineLearningUsingtheGameofCheckers”一文中给MachineLearning下了个非正式定义：没有明确编程指令的情况下，能让计算机学习的研究领域就是机器学习
zyhomepage·2024-01-18 09:57

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它通过数据流图的形式来表示计算过程，其中节点表示操作，边表示数据流动。
秉灬性·2024-01-18 09:20

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

机器学习（十） — 强化学习

Reinforcementlearning1keyconceptsstatesactionsrewardsdiscountfactorγ\gammaγreturnpolicyπ\piπ2returndefinition:thesumoftherewardsthatthesystemgets,weightedbythediscountfactorcompute:RiR_iRi:rewardofsta
绘梨衣吖·2024-01-18 09:12

机器学习与数据科学-专题1 Python正则表达式-【正则表达式入门-1】

文章目录第一关相关知识任务要求代码第二关相关知识任务要求代码第三关相关知识注意任务描述代码第一关相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：在Python中使用正则表达式；最基础正则表达式；正则匹配函数。在Python中使用正则表达式正可谓人生苦短，我用Python。Python有个特点就是库非常多，自然拥有正则匹配这种常见的库，并且此库已经嵌入在Python标准库中，使用起来非常方便，只需要在代码中导
Full Stack-LLK·2024-01-18 08:47

【机器学习故事】“超市货架上的智慧：如何通过机器学习优化商品布局，引爆销售热潮“

导入必要的库，就如同你从超市的货架上挑选合适的商品和工具一样fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习】调配师：咖啡的完美预测

有一天，小明带着一脸期待找到了你这位数据分析大师。他掏出手机，屏幕上展示着一份详尽的Excel表格。“看，这是我咖啡店过去一年的数据。”他滑动着屏幕，“每个月的销售量、广告投入，还有当月的气温，我都记录下来了。我总觉得这之间有关联，但我就是说不清楚。你能帮我找出其中的奥秘吗？”你微微一笑，接过手机扫了一眼数据。“没问题，小明。这些数据就像咖啡店的DNA，隐藏着它的生命密码。而我们要做的，就是用线性
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

数学公式（最简单的一元线性方程）：其中的w是权重，b是偏置，他们在机器学习中就是要学习的参数。y是目标值，x是输入值或者叫做特征量。线性回
小oo呆·2024-01-18 08:43
上一页 50 51 52 53 54 55 56 57 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他