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机器学习CS229个人笔记
【
机器学习
】数据清洗之识别重复点
个人主页:甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:
机器学习
希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
豌豆射手^
·
2024-02-20 08:13
机器学习
机器学习
人工智能
【
机器学习
】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
个人主页:豌豆射手^欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:
机器学习
希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
豌豆射手^
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2024-02-20 08:37
机器学习
机器学习
pandas
人工智能
机器学习
---规则学习(一阶规则学习、归纳逻辑程序设计)
1.一阶规则学习“一阶”的目的:描述一类物体的性质、相互关系,比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜,但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑:属性-值数据色泽程度:乌黑>青绿>q浅白;“根蒂弯度”:蜷缩>稍蜷>硬挺;“更好”:好瓜>坏瓜关系型数据一阶逻辑:序贯覆盖生成规则集:能否引入新变量?能否使用否定文字?能否允许递归?能否引入函数嵌套?自顶向下学习单条规则,
三月七꧁ ꧂
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2024-02-20 08:15
机器学习
机器学习
人工智能
【
机器学习
】是什么?
机器学习
(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,属于人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个分支,致力于研究和构建算法及统计模型,让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下
dami_king
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2024-02-20 08:13
机器学习
数据分析 -
机器学习
1:线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说,将其视为通过某些数据点拟合一条线,如下所示以便在未知数据上进行预测,假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异,被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方,得到平方误差,残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加,我们将得到平方误差的总和这
龙马啊
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2024-02-20 08:43
数据分析
机器学习
数据挖掘
【
机器学习
笔记】 15
机器学习
项目流程
机器学习
的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
RIKI_1
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2024-02-20 08:43
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(6)特征分析
今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方,使用散点图,将各个特征和价格的关系,绘制出来,观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中,与价格的关联度(正数正相关,负数负相关,绝对值大小体现相关性)。如上图可以看出,例如:房间数越多,价格越高;税率越高,价格越低;从上图中,我们可以去掉不相关的特征,收敛的更快。我们看到,房间数特征,和价格的关联度最大,我们可以对房间
giszz
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2024-02-20 08:40
学习笔记
人工智能
学习
笔记
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(5)数据理解
延伸学习:数据理解:深入探索与分析在人工智能和
机器学习
的项目中,数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析,以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解,我
giszz
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2024-02-20 08:10
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
机器学习
中梯度下降法的缺点
机器学习
中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。
华农DrLai
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2024-02-20 08:08
人工智能
机器学习
逻辑回归
深度学习
大数据
AI手机是什么原理
这些原理主要包括:
机器学习
和深度学习:AI手机利用
机器学习
算法,尤其是深度学习模型,来分析和理解用户数据(如照片、视频、文本和语音)。
小黄人软件
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2024-02-20 08:04
人工智能
智能手机
【IEEE出版、EI稳定检索】2024年
机器学习
与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)
2024年
机器学习
与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-
AEIC学术交流中心—李老师
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2024-02-20 08:03
机器学习
神经网络
人工智能
常用
机器学习
算法优缺点分析
机器学习
无疑是当前数据分析领域的一个热点内容,其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题,很多人在平时的工作中都或多或少会用到
机器学习
的算法。在
机器学习
领域,没有算法能完美地解决所有问题。
一个数据人的自留地
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2024-02-20 08:42
2022-01-03
CellReports|高通量可视化DNA修复细节原创图灵基因图灵基因2022-01-0318:15收录于话题#前沿分子生物学技术来自国家癌症研究中心(CNIO)和马萨诸塞州总医院的研究人员开发了包括
机器学习
和高通量显微镜在内的新方法
图灵基因
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2024-02-20 08:08
【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力(MSDA),DilateFormer实现暴力涨点
✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与
机器学习
】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭
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2024-02-20 06:04
YOLOv8网络结构改进
YOLO
YOLOv8改进
MSDA
【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点,SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测
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机器学习
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阿_旭
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2024-02-20 06:34
YOLOv8网络结构改进
YOLO
目标检测
人工智能
YOLOv8改进
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
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阿_旭
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2024-02-20 06:33
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
python
行人车辆追踪
目标追踪
YOLOv8
深度学习
【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升,使用FasterNet替换主干网络
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机器学习
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阿_旭
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2024-02-20 06:33
YOLOv8网络结构改进
YOLO
YOLOv8改进
FasterNet
深度学习
基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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阿_旭
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2024-02-20 06:32
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
python
YOLOv8
中草药识别
深度学习实战
深度学习与
机器学习
的关系:比较、展望与交叉点
深度学习和
机器学习
,作为人工智能领域的两个重要分支,常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处,但也有各自的特点和优势。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
人工智能
深度学习从入门到不想放弃-1
从今天开始陆续连载一些深度学习的基础,包括概念,数学原理,代码,最近也确实没什么热点可以蹭先看
机器学习
和深度学习的对比:"数据和特征决定了
机器学习
的上限,而模型与算法则是逼近这个上限而已",
机器学习
和深度学习的本质区别之一是特征工程
周博洋K
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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机器学习
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阿_旭
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2024-02-20 06:51
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
python
车牌识别
YOLOv8
深度学习实战
机器学习
入门--LSTM原理与实践
LSTM模型长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种常用的循环神经网络(RNN)变体,特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果,并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门(ForgetGate)遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为:ft=σ(Wf⋅
Dr.Cup
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2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
lstm
人工智能
机器学习
入门--双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)原理与实践
双向长短记忆网络(BiLSTM)BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是,BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息,使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中,我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM(长短期记忆网络)是一种递归神经网络(RNN),通过引入门控机制
Dr.Cup
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2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
神经网络
lstm
机器学习
入门--循环神经网络原理与实践
循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
Dr.Cup
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2024-02-20 05:44
机器学习入门
机器学习
rnn
深度学习
机器学习
入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
GRU模型随着深度学习领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题,研究人员提出了新的模型,其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现,并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验,最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
Dr.Cup
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2024-02-20 05:43
机器学习入门
机器学习
gru
人工智能
机器学习
第30天
简单的最大似然法根本无法求出所有的参数,这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法,首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化,计算出各个PM(即γji,第i个样本属于j类),再最大化似然函数(即LL(D)分别对α、u和∑求偏导),对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示:密度聚类则是基于密度的聚类,它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接性(密度可达
熊猫学猿
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2024-02-20 05:49
Java和人工智能哪个好?
而在人工智能领域,像
机器学习
工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心
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2024-02-20 04:50
java
人工智能
开发语言
深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与
机器学习
的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的
机器学习
方法
Srlua
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2024-02-20 04:54
人工智能
深度学习
人工智能
机器学习
实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:13
机器学习Jupyter笔记
机器学习
人工智能
numpy
python
机器学习
实战1-基础运用(2022/10/11)
机器学习
实战1-基础运用文章目录
机器学习
实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
python
numpy
机器学习
实战Jupyter笔记专栏汇总
机器学习
实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门
机器学习
的课程,于是使用jupyter写这门课的作业,顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客,并将专栏博客链接汇总到这里。
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
jupyter
人工智能
BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
一、BN介绍1.原理在
机器学习
中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀
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2024-02-20 03:03
机器学习笔记
计算机视觉
cnn
深度学习
人工智能
杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|
机器学习
|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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2024-02-20 03:01
深度学习
YOLO
人工智能
GPT-4
Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解
概要在大数据时代,处理高维数据集的需求越来越迫切,尤其是在
机器学习
、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索,即找到与给定数据点最接近的数据点。
Rocky006
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2024-02-20 02:58
python
开发语言
Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
方向的热门
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,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。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1,0和1分别代表一类)于解决二分类(0or1)问题的
机器学习
方法
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
深度学习基础 叁:反向传播算法
使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分
个人笔记
。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。
白拾Official
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2024-02-20 01:56
#
深度学习
神经网络
算法
网络
深度学习
人工智能
深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在
机器学习
和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
掌握
机器学习
和深度学习:了解
机器学习
和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过
机器学习
、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。
御翮
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2024-02-19 23:35
人工智能
机器学习
在过去50年,
机器学习
的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩
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2024-02-19 23:23
PRML
机器学习
tensorflow学习笔记(二):
机器学习
必备API
因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和
机器学习
模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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2024-02-19 23:23
深度学习
机器学习
深度学习
机器学习
中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515
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2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
协调尺度:特征缩放在
机器学习
中的重要作用
目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是
机器学习
和数据分析预处理阶段的关键步骤,在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生
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2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习
---HMM前向、后向和维特比算法的计算
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 23:23
机器学习
机器学习
算法
python
【
机器学习
笔记】5
机器学习
实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
RIKI_1
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2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
和统计学的区别?
1、本质区别:目标:
机器学习
的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:
机器学习
中生成模型的问题无监督学习是
机器学习
和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
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