机器学习or深度学习第19页

李沐《动手学深度学习》课程笔记：15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测

15实战：Kaggle房价预测+课程竞赛：加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=

非文的NLP修炼笔记·2024-03-07 09:00

深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能

图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习

仰望大佬007·2024-03-06 21:48

苹果手机怎么学python_我是如何在 Python 内使用深度学习实现 iPhone X 的 FaceID 的...

雷锋网按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题HowIimplementediPhoneX'sFaceIDusingDeepLearninginPython，作者为SHIVAMBANSAL。翻译|陶玉龙余杭校对|Lamaric整理|MY在最近推出的iPhoneX中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即TouchID：FaceID。在研发出无边框手机后，苹果公司想开发一种新的方法来快捷

weixin_39693437·2024-03-06 14:38

[Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解（异常解决中）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。

Eastmount·2024-03-06 13:07

《模式识别与机器学习》第一章

C1符号含义x\boldxx：向量，曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt：向量，曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww：向量，曲线拟合问题中的待估计的参数，即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ：标量，协方差的倒数，表示样本的精度。α\alphaα：标量，同上，曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t

CS_Zero·2024-03-06 09:03

线性回归（1）

MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记，也融入了自己对机器学习理解，个人推荐李宏毅老师的机器学习系列课程，尤其对于初学者强烈推荐

zidea·2024-03-06 05:24

【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5

旅途中的宽~·2024-03-06 05:57

深度学习——第8章深层神经网络（DNN）

第8章深层神经网络（DNN）目录8.1神经网络为什么要深？8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类，最终得到了不错的分类效果。本节将继续从深度神经网络入手，介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。8.1神经网络为

曲入冥·2024-03-06 01:23

挑战杯基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统

laafeer·2024-03-05 16:11

浅析机器学习：原理、应用及未来展望

摘要：本文将介绍机器学习的概念、原理、应用领域及未来发展趋势。通过本文，读者可以对机器学习有一个全面、系统的了解。一、引言随着科技的飞速发展，人工智能逐渐成为时代的焦点。

祺稷·2024-03-05 15:39

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。

R0ot·2024-03-05 00:50

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

山川而川-R·2024-03-04 13:35

Rstudio-深度学习执行代码

R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。

俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

互联网加竞赛机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-03-04 03:52

Numpy快速入门（1）

它是科学计算和数据分析的基础库之一，被广泛应用于各种领域，包括数值计算、数据处理、机器学习、图像处理等。二、基础知识 NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字

胡乱儿起个名·2024-03-04 00:47

计算机设计大赛深度学习火车票识别系统

文章目录0前言1课题意义课题难点：2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是图像识别火车票识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/po

iuerfee·2024-03-03 08:26

让数据用起来：数据中台建设的评估与选择（第4章）

加强业务与数据融合，利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段：运营优化。开始建设数据中台，快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从

小阳阳兄·2024-03-03 02:20

神经网络算法浅谈

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的人工神经元相互连接形成复杂网络结构，用于解决各种机器学习和人工智能问题。

dami_king·2024-03-02 23:46

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

白话大模型③ | 我们为何需要机器学习运营平台？

本文为第三篇：我们为何需要机器学习运营平台？

·2024-03-02 05:21

软件开发者必读！2024年30大趋势提前曝光！

人工智能、机器学习、物联网等技术的快速发展对软件开发行业产生了巨大影响。本文旨在通过30个数据汇总，帮助读者们初步了解2024年软件开发领域的新趋势。

·2024-03-02 05:49

余弦相似度算法和IntelliScraper

场景当时，我说要开发一个HSipder，开发完毕的时候，我发现不太智能，通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok，但是后面我在接触机器学习的时候听闻了余弦相似度算法，当时用他爬了一些网页，结果是很

·2024-03-01 16:10

面向面试的机器学习知识点（2）——数理统计

本期省流版：成为数据分析师，这些数理统计知识必不可少！大样本，小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布，和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理，大数定理内容很多，创作不易，请多多支持~大样本/小样本大样本：样本量趋于无穷小样本：样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义：两个变量总体的误差，反映两个变量之间的变化趋势（eg.一个上升，

小井正在努力中·2024-03-01 01:39

挑战杯基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

laafeer·2024-02-29 07:45

千卡利用率超98%，详解JuiceFS在权威AI测试中的实现策略

该基准测试通过模拟机器学习I/O负载的方法，在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测，用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。

·2024-02-28 15:34

基于深度学习的中文语音识别系统（毕设）

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载thchs数据集并解压至data，运行test.py，不出意外能够进行识别，

程序员奇奇·2024-02-28 11:53

计算机设计大赛深度学习图像风格迁移

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-28 00:38

【主流开发语言和开发环境介绍】

2.开发语言Python用途：通用编程、科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等。流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。

程序员不想YY啊·2024-02-27 23:06

计算机设计大赛深度学习大数据物流平台 python

**2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.LSTM多标签模型算法5货运价格预测6总结7部分核心代码8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习大数据物流平台该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-27 17:28

一些大佬的可解释人工智能的优质资料整理及总结（更新中）

Transformer模型的可解释性内容总结：2.关于VIT模型的可解释性研究介绍：VisionTransformer的可解释性内容总结：3.关于Human-in-the-loop的可解释性算法介绍：深度学习的可解释性

Trouville01·2024-02-27 15:57

挑战杯基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，

laafeer·2024-02-26 18:32

机器学习是什么

机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。

MarkHD·2024-02-26 18:32

深度学习笔记１：神经网络端到端学习笔记

许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题（sequencetosequencelearning），如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是，1)输入和输出都是序列（如连续值语音信号/特征、离散值的字符），2)序列长度都不固定，3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此，传统的神经网络模型（DNN，CNN，RNN）不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习，

撒哈拉土狼·2024-02-26 11:24

liuhehe321·2024-02-26 05:46

人工智能与开源机器学习框架

链接：华为机考原题TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。

偶然i·2024-02-25 19:30

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

CuiXg·2024-02-25 18:59

互联网加竞赛机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-25 10:49

【机器学习基础】正则化

专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！

为梦而生~·2024-02-25 02:40

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

它们通常与深度学习任务中的图神经网络（GNNs）相关联，这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。

源代码杀手·2024-02-25 01:08

1.深度学习基础-模型评估指标

模型评估指标针对不同类型的任务，需要通过不同的模型评价指标进行评价，在实际应用中，可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行，常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。在回归任务中，我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍

alstonlou·2024-02-24 20:03

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

模型训练后，就要进行模型优化了。一般来讲，很简单，优化就是不换模型换参数，或者直接换模型。换了之后来对比，最后选个最好的。比如在本案例中，选择LinearRegression后，MSE从22下降到12，因此选择新的模型。取前20个验证集数据，将标注数据与实际房价对比关系如上图。可以看到，效果还是很好的。LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

giszz·2024-02-24 17:58

ReLU和ReLU6

ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数，它们各自有不同的优缺点。

chen_znn·2024-02-24 10:28

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization）混合精度训练（MixedPrecisionTraining）总结模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域

prince_zxill·2024-02-24 07:23

阿里云蒸汽量预测新人赛赛题解析

教材选用《阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇》；2.2数据探索2.2.2读取数据train_data_file="./zhengqi_train.txt"test_data_file=".

qiufeng1ye·2024-02-24 00:34

【了解机器学习的定义与发展历程】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习（MachineLearning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为

AK@·2024-02-23 22:13

探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

hkmaike·2024-02-23 10:28

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归（regularizationlinearregress

Mount256·2024-02-23 07:25

当前主流开发语言有哪些：了解其特性、应用与示例

它特别适用于数据科学、机器学习、网络爬虫、Web开发等领域。示例代码#打印"Hello,Wor

LiamHong_·2024-02-23 01:17

【人工智能学习思维脉络导图】

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

openai DALL-E 3 从文本描述生成图像原理通俗解释

Q:介绍一下dall-eOpenAI的DALL-E是一个基于深度学习的生成模型，专门用于从文本描述生成图像。它的名字灵感来源于艺术家Salvad

·2024-02-22 20:02

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