机器学习. 第59页

机器学习_捕捉函数的变化趋势（凸函数）

文章目录连续性是求导的前提条件通过求导发现y如何随x而变凸函数有一个全局最低点机器学习所关心的问题之一捕捉函数的变化趋势，也就是标签（y）是如何随着特征字段（x）而变化的，这个变化趋势是通过求导和微分来实现的

you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:55

机器学习_基本机器学习术语

文章目录介绍机器学习的基本术语1、特征2、标签3、模型介绍机器学习的基本术语这里主要介绍特征、标签、模型1、特征含义：用于描述数据的输入变量。特征是机器学习中的输入，原始的特征描述了数据的属性。

you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:54

Machine Learning Series--Linear Regression

前言最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。

22岁开始·2024-01-14 20:30

微软亚洲研究院27篇论文入选AAAI 2019

但在被录取的论文中，来自微软亚洲研究院的却有27篇之多，包括了机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和图形学等多个领域。本文将详细介绍这三个领域中来自微软亚洲研究院的那些硬核论文。

青色的海牛·2024-01-14 20:14

今天开课 | 快速上手医学影像组学和机器学习（直播：2023.8.15~8.19）

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（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-01-14 19:54

AI智能剪辑，快速剪辑出需要的视频

AI智能剪辑技术，是一种基于人工智能的技术，它能够通过机器学习和深度学习算法，自动识别视频中的内容，并根据用户的需求和喜好，快速地剪辑出需要的视频。

fhy168·2024-01-14 19:42

第五届核磁机器学习班（训练营：2023.6.5~6.17）

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（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-01-14 19:38

如何设置批次尺寸?

批次尺寸（BatchSize）是机器学习中的一个重要概念，它指的是在训练模型时，每次传递给网络的数据样本数量。设置合适的批次尺寸对于模型的训练效率和效果都有重要影响。

CA&AI-drugdesign·2024-01-14 19:54

重复源的筛选

在天文学中有一些数据中是有很多重复源的，例如LAMOST，大约有20%的重复观测，实际使用中，我们应当去掉重复源，否则在数据拟合或者进行机器学习的时候，会导致部分源的权重偏大，导致模型拟合的不好对于重复源

夜观天象昼编程·2024-01-14 18:49

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见且简单的无监督学习算法，用于将数据集分为K个不同的类别。其主要思想是将数据集中的每个样本点分配给离它最近的质心，然后更新质心的位置，重复此过程直到质心不再移动或达到预定的迭代次数。K-均值聚类算法的步骤如下：随机初始化K个质心。将每个样本点分配给离它最近的质心。更新质心的位置，使其成为所有分配给它的样本点的平均值。重复步骤2和3，直到质心不再移动或达到预定的迭代次数。K-

酷爱码·2024-01-14 18:09

机器学习与人工智能之二：认知的过程

观众老爷好！今天继续讲人工智能方面的知识，请观众老爷拿出好吃的零食和好喝的饮料，放松心情随小编一起走进智能化信息时代！观众老爷还记得上期小编提出的问题么：我们人类是如何学习的？我们如何理解知识的？同样信息在我们大脑中如何处理的？我们的文字和语言有什么规律？我们看到的物体如何判断的？我们对事物的关系如何理解的？我们的世界是什么样子的？为什么可以用模型去拟合呢？那计算机又是如何进行学习的呢？同样计算机

鹏世界·2024-01-14 17:34

天下没有免费的午餐：AI技术进步与代价辩证分析

例如，在医疗、教育、交通等领域，AI通过大数据分析、机器学习等先进技术实现

TechCreator·2024-01-14 17:38

利用 Azure Data Bricks的免费资源学习云上大数据

AzureDatabricks是一个基于ApacheSpark的分析平台，专为大数据处理和机器学习而设计。它结合了Data

AI普惠大师·2024-01-14 16:42

视频智能剪辑方案，企业视频制作新时代

为了解决这个问题，美摄科技凭借其在机器学习、深度学习等AI算法方面的深厚积累，自主研发了一套视频智能剪辑处理方案，帮助企业快速、高效地制作出高质量的视频。

美摄科技·2024-01-14 16:12

43、机器学习模型运行期间要做什么

最近有一个问题询问“当ml脚本运行时如何不浪费时间/拖延？“。我认为这是一个重要的问题。我认为这个问题的答案显示了你的工作方法的组织或成熟程度。我在这个问题上留下了一个小小的评论，但是在这篇文章中，我详细说明了我的答案，并给出了一些关于如何考虑这个问题，最小化它甚至完全避免它的观点。少运行实验考虑一下为什么要执行模型运行。您几乎肯定会进行一种探索性数据分析。您试图了解您的问题，以达到特定准确度的结

攻城狮笔记·2024-01-14 15:51

机器学习算法理论：线性回归

线性回归回归的理论解释：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。使用线性回归时，需要

缘起性空、·2024-01-14 15:43

机器学习基本算法：算法流程和算法分类

1、算法流程机器学习的过程是一个完整的项目周期，其中包括数据的采集、数据的特征提取与分类，之后采用何种算法去创建机器学习模型从而获得预测数据。

缘起性空、·2024-01-14 15:13

机器学习之线性回归-多因子房价预测

机器学习是一种实现人工智能的方法从数据中寻找规律、建立关系，根据建立的关系去解决问题机器学习的应用场景数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、证券分析、医学诊断、机器人…实现机器学习的基本框架将训练数据喂给计算机

小旺不正经·2024-01-14 15:46

分类预测 | Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM多特征分类预测对比

机器学习之芯·2024-01-14 14:21

分类预测 | Matlab实现PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，各种预测模

机器学习之芯·2024-01-14 14:20

matlab 基于蛇群算法优化最小二乘支持向量机SO-LSSVM实现数据分类附代码

机器学习之芯·2024-01-14 14:50

matlab基于鹈鹕算法优化最小二乘支持向量机POA-LSSVM实现数据分类

为了解决这个问题，许多机器学习算法被提出并广泛应用。

机器学习之芯·2024-01-14 14:50

2021-02-05

刚刚开始进去后发现是一片新的天地主要的还是英语的交流英语是接下来要提升的地方主要的是提升自己的口语表达能力同时还要提升的一个方面是专业方面的论文的学习主要的还是单词和词汇的一个提升现阶段可以两个两个方面一同的提升针对具体的一些细节可以再去看看别人的一个学习方式毕竟在口语方面还存在很多的欠缺而且是一个全新的领域真正的开始投入其中论文方面基础还是先要学习完机器学习的理论方面再

QuietRG·2024-01-14 14:52

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第八天-Linux sqlite3数据库（物联技术666）

物联技术666_嵌入式C语言开发,嵌入式硬件,嵌入式培训笔记-CSDN博客物联技术666擅长嵌入式C语言开发,嵌入式硬件,嵌入式培训笔记,等方面的知识,物联技术666关注机器学习,arm开发,物联网,嵌入式硬件

vx349014857·2024-01-14 14:55

SVD和EVD的关系

基本概念奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）和特征值分解（EigenvalueDecomposition，EVD）是矩阵分解的两种常见方法，它们在线性代数、统计学和机器学习等领域中经常被使用

快把我骂醒·2024-01-14 13:19

Day 670：机器学习笔记（1）

机器学习，本质上是用模型解决实际业务问题。通过学习模型，可以知道机器学习的基本机制以及相关领域问题是如何解决的。学习有两种方式，一是记住问题和对应模型然后直接使用，二是了解模型底层的原理和推导过程。

kafkaliu·2024-01-14 13:13

图神经网络实战——图神经网络基础

在本节中，我们将深入探讨图神经网络的基本概念，并理解为什么它们是现代数据分析和机器学习中的重要工具。为此，我们将通过以下内容全面了

盼小辉丶·2024-01-14 13:46

使用A股指数进行机器学习模型回测 | Qlib从入门到精通 #7

前面说了，学习投资从指数开始。指数的数据比较全，不受操控。我们优先关注几个重点的指数，宽基指数和重要行业指数，把它们的数据导入到qlib的存储中。我们重点关注几个指数：classConfig:defget_index_codes(self):return['000300.SH',#沪深300'000905.SH',#中证500'399006.SZ',#创业板'000852.SH',#中证1000'

AI量化投资实验室·2024-01-14 13:09

用Qlib模拟实战中机器学习多因子预测的流程：必须滚动预测

绝大多数同学学习qlib，是从qlib提供的基本案例workflow_by_code.ipynb开始的，从文件名workfow可以看出，它隐含了一个基本的使用机器学习执行多因子预测的基本流（工作流）。

扫地僧量化·2024-01-14 13:38

人机对话：程序设计，学哪种语言好？

人工智能与机器学习：前端Web全栈技术：移动开发：区块链技术：

明月看潮生·2024-01-14 12:57

AI加速器与机器学习算法：协同设计与进化

作者｜ShashankPrasanna翻译｜胡燕君此刻，你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样，这些机器都属于现代计算机，它们都有中央处理器（CPU）和其他为特定功能服务的专用芯片，例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时，专用处理器往往比通用CPU更快更高效。计算机发展早期，CPU都会和专用处理器配合使用。1970年代的8位和16位CPU需要依赖软件来模拟浮点指令，因此执行浮点运算

江太翁·2024-01-14 12:18

【python】手把手教你系列：数据挖掘网站设计项目

内容涵盖：深度学习、机器学习、数据挖掘、网站设计等等。所有项目博主都已经整理妥当，对于想要一个成熟的项目做修改的同学可以考虑下载。

大雾的小屋·2024-01-14 12:54

C++开源大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

秦岭熊猫·2024-01-14 12:54

【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构

阿_旭·2024-01-14 12:51

yolov8在进行目标追踪时，model.track()中persist参数的含义

阿_旭·2024-01-14 12:51

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【1】添加SEAttention注意力机制步骤详解、训练及推理使用

阿_旭·2024-01-14 12:19

学兔兔VIP·2024-01-14 11:27

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

1.理解回归树和模型树决策树用于数值预测：回归树：基于到达叶节点的案例的平均值做出预测，没有使用线性回归的方法。模型树：在每个叶节点，根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型。因此叶节点数目越多，一颗模型树越大，比同等回归树更难理解，但模型可能更精确。将回归加入到决策树：image.png分类决策树中，一致性（均匀性）由熵值来度量；数值决策树，则通过统计量（如方差、标准差或平均绝对偏差等）来度量。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

工智能基础知识总结--聚类算法

什么是聚类算法聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。

北航程序员小C·2024-01-14 09:53

2019-12-06《持续行动：从想到到做到》第2章（对应100天）

作者以机器学习小组的例子说明自己培养兴趣。不以兴趣的名义耍流氓：我们在做事情时，应该

无00·2024-01-14 09:08

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

最短距离方法最短距离方法（MinimumDistance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。最短距离方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.特征选择：根据问题的特点选择合适的特征，并对特征进行预处理（如归一化、标准化等）。3.计算距离：

此星光明·2024-01-14 09:44

sklearn快速实现python机器学习算法

sklearn又写作scikit-learn基于python的高效机器学习算法应用，开源机器学习工具包官网，里面有全英的教程和示例工程应用中，自己使用python从头实现一个算法耗时耗力，还难以保证架构清晰

阿航626·2024-01-14 09:52

机器学习——向量化

MATLAB编程中，向量化的思想可从下图看出：对于常见的线性回归假设函数做乘积累加的过程，传统的编写方法可能像左边一样，但是如果把θ和X看作一个向量，则只需要写成向量相乘即可。对应的C++的向量化例子：线性回归算法梯度下降的更新规则的向量化梯度下降确定θ参数时，需要同时对所有的θ进行更新，θ的方程如上图所示，一般编程时可能需要写for循环，对所有的θ进行处理，如果是向量化的形式，相当于：θ=θ-α

BioLearner·2024-01-14 09:40

机器学习经典案例----鸢尾花的两种写法

经典版代码示例机器学习入门解释请参考上篇博客噢!

码农zz·2024-01-14 08:13

什么是机器学习

概述AIMLDL之间的关系AI最大的概念ML机器学习是AI的一个研究方向,一般指的就是软件编程DL深度学习,是机器学习的一个子领域,使用人工神经网络来解决问题MLDL的区别提到机器学习一般就是指传统的基于统计学的一些算法

码农zz·2024-01-14 08:43

机器学习中的线性回归

线性回归概念利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。分类一元线性回归：y=wx+b目标值只与一个因变量有关系多元线性回归：y=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+…+b目标值只与多个因变量有关系线性回归的API#创建线性回归对象estimator=LinearRegression()#使用数据训练线性回归模型estimator.fit

码农zz·2024-01-14 08:37

人机环境系统智能领域中的强度和角度

例如，深度学习和机器学习等技术的发展使得人工智能在图像识别、自然语言处理、语音识别等任务上取得了重大突破。

人机与认知实验室·2024-01-14 08:29

人机协同若干问题的分析

1、增强人类能力机器可以通过智能算法、大数据分析和机器学习等技术来增强人类的能力。例如，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病，或者帮助律师更高效地处理法律案件。

人机与认知实验室·2024-01-14 08:56

翻译: Streamlit从入门到精通基础控件一

这个关于Streamlit的教程旨在帮助数据科学家或机器学习工程师，他们不是网络开发者，也不想花费数周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序。1.什么是Streamlit？

AI架构师易筋·2024-01-14 08:14

认识YOLOv5模型结构目录

-CSDN博客一、一级目录下各文件功能YOLOv5是一个流行的机器学习模型，用于目标检测任务。

风筝超冷·2024-01-14 08:24

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