特征选择-机器学习

图像分类的发展史

图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程，同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。
kadog·2024-02-02 21:41

Python在无人飞船

大量的开源库和工具：Python拥有丰富的开源库和工具，涵盖了许多需要在无人飞船研发中使用的功能，例如数据处理、机器学习和计算机视觉。这些工具可以帮助研发人员更快地实现功能，并提高代
python无人驾驶 医学芯片·2024-02-02 21:13

Python 深度学习实战：聊天机器人

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

ApacheCN 2019.4~7 总结

这些已有的项目即将完结，为所有贡献者点个赞：PyTorch1.0中文文档Seaborn0.9中文文档ImpatientJavaScript中文版OpenCV4.0中文文档UCBCS61b课本：Java中的数据结构百页机器学习小书我们又新开设了一些翻译项目
布客飞龙·2024-02-02 20:57

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

一、Loss曲线在模型的预训练或者微调过程中，我们一般通过观察loss曲线来得出模型对于数据集的学习效果等信息。那么我们如何根据loss曲线得到一些信息呢？通常数据集会被划分成三部分，训练集（trainingdataset）、验证集（validationdataset）、测试集（testdataset）。我们在训练模型时也经常会根据训练集的loss和验证集loss来诊断模型，从而期望能够优化参数训
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

Elasticsearch向量数据存储与搜索

这种类型的字段可以用于机器学习模型的特征向量存储。
小湘西·2024-02-02 19:28

Windows Server 2019 Web服务器搭建

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
可惜已不在·2024-02-02 19:49

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点：2.使用迁移学习时，需要解决以下问题：1.迁移学习的优点和缺点：迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

机器学习领域五大发展趋势，谷歌 AI 掌门人万字回顾 2021

来源：新智元导读新年伊始，谷歌AI掌门人JeffDean的年度总结「虽迟但到」，这篇万字长文系统回顾了过去一年来机器学习领域的五大趋势。除了超大AI模型，谷歌去年还做了啥？
Imagination官方博客·2024-02-02 18:03

构建知识图谱：从技术到实战的完整指南

它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。
快乐非自愿·2024-02-02 18:42

【AI大模型应用开发】【补充知识】文本向量化与向量相似度（含Python代码）

本文介绍下文本向量化的概念，以及向量检索的原理，只是简单介绍，不会深入，所以不用担心看不懂，想要详细研究的，可以去搜相关论文，涉及到机器学习
同学小张·2024-02-02 17:15

Datawhale 组队学习之大模型理论基础Task9 大模型法律

11.2版权法大型语言模型或任何机器学习模型，都是基于数据进行训练的，而这些数据是人类劳动的结果（例如，作者，程序员，摄影师
AIzealot无·2024-02-02 16:33

机器学习---强化学习---目前的坑

当前（2019年）机器学习中有哪些研究方向特别的坑？
Iverson_henry·2024-02-02 16:40

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。1任务介绍电子邮件是互联网的一项重要服务，在大家的学习、工作和生活中会广泛使用。但是大家的邮箱常常被各种各样的垃圾邮件填充了。有统计显示，每天互联网上产生的垃圾邮件有几百亿近千亿的量级。因此，对电子邮件服务提供商来说，垃圾邮件过滤是一项重要功能。而朴素贝叶斯
住在天上的云·2024-02-02 15:34

【机器学习】某闯关类手游用户流失预测

FinalProject:某闯关类手游用户流失预测1案例简介手游在当下的日常娱乐中占据着主导性地位，成为人们生活中放松身心的一种有效途径。近年来，各种类型的手游，尤其是闯关类的休闲手游，由于其对碎片化时间的利用取得了非常广泛的市场。然而在此类手游中，新用户流失是一个非常严峻的问题，有相当多的新用户在短暂尝试后会选择放弃，而如果能在用户还没有完全卸载游戏的时候针对流失可能性较大的用户施以干预（例如奖
住在天上的云·2024-02-02 15:30

榜单！高阶智驾冲刺10%搭载率，哪些玩家占据自研感知「高地」

尤其是过去几年时间，基于机器学习和深度学习，Transformer+BEV技术进一步提高对异常行为的预测准确性，为实现最终的端到端自动驾驶落地，奠定了坚实的基础。
高工智能汽车·2024-02-02 15:25

【好书推荐-第五期】《互联网大厂推荐算法实战》（异步图书出品）

欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0
程序员洲洲·2024-02-02 14:56

【好书推荐-第三期】《深入理解Java核心技术：写给Java工程师的干货笔记》全网阅读量千万的Java工程师成神之路学习笔记，Java基础知识点查漏补缺

欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0
程序员洲洲·2024-02-02 14:50

机器学习中集成方法的Bagging和Boosting动画指南

许多人经常难以理解Bagging和Boosting的核心要点。本文通过动画展示了这两种技术的内部工作原理：简而言之，集成方法将多个模型结合在一起以构建一个更强大的模型。它们基本上是建立在这样一个思想之上的，即通过汇总多个模型的预测结果，可以减轻各个单独模型的缺陷。其思想如下图所示：集成方法主要使用两种不同的策略构建：装袋（Bagging）提升（Boosting）1）BaggingBagging通过
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API，使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。
周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实战演练贝叶斯算法中的关联规则

关联规则概念一个样本称为一个事务每个事务由多个属性来确定，这里的属性称为“项”多个项组成的集合为“项集”X==>Y：X和Y是项集；X称为规则前项；Y称为规则后项支持度支持度(support)：一个项集或者规则在所有事务中出现的频率，σ(X):表示项集X的支持度计数·项集X的支持度：s(X)=σ(X)N·规侧X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持度，也就是物品集X和物品集Y同时出现的概率·某天共有1
hi_ly_51·2024-02-02 13:55

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实现数据预处理实战演练（以购物数据为例）

importpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_patternsimportassociation_rulesretail_shopping_basket={'ID':[1,2,3,4,5,6],'Basket':[['Beer','Diaper','Pretzels','Chips','
hi_ly_51·2024-02-02 13:55

开源计算机视觉库OpenCV详解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:44

深度学习如何入门？

2.学习机器学习基
终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:12

可解释性AI(XAI）

XAI使人们能够理解人工智能和机器学习是如何用于决策、预测和洞察的。可解释人工智能允许品牌在使用人
容容爱学习.·2024-02-02 12:53

自动驾驶IPO第一股及商业化行业标杆 Mobileye

作为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶解决方案全球领导者，Mobileye专注部署和开发基于计算机视觉发展和机器学习、数据分
小明师兄·2024-02-02 12:35

机器学习简介

什么是机器学习？
就叫吴昊·2024-02-02 12:48

开源计算机视觉库OpenCV详解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含超过2500种优化的算法，涵盖了图像处理和计算机视觉中的许多常见任务。
super_journey·2024-02-02 12:45

如何系统的自学Python？通义千问、讯飞星火、文心一言及ChatGPT的回答

下面是一个详细的步骤指南：了解Python和其应用领域：首先，熟悉Python语言的基本特性和用途，包括它在Web开发、数据分析、机器学习、AI、网络爬虫等方面的应用。安装Python环境：下载并安装
凯哥Java·2024-02-02 11:59

人工智能的优缺点

2.自动化和机器学习：人工智能可以自动执行重复和繁琐的任务，从而解放人力资源，提高效
C++代言人·2024-02-02 11:12

为什么说2023年是AI元年

首先，AI技术在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大的进展，使得机器能够更准确地理解人类语言和图像，从而更好地为人类提供服务。例如，AI图像和语音识别技术的广泛应用，使得人们可以更加便
卢卡上学·2024-02-02 11:28

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

摘要2024-01-06阴杭州晴本节简介:a.数学模型&算法名词相关概念;b.学会数学建模相关知识；c.学会自我思考，提升认知，不要只会模仿；课程内容1.Fine-Tuning有什么作用？a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT）2.什
流雨声·2024-02-02 10:42

机器学习和可视化还能一起这样用？Python教你全搞定

categorical-spatial-interpolation)可视化绘制的推文教程，这期我们使用Python进行绘制，涉及的知识点如下：sklearn.KNeighborsClassifier()机器学习应用
数据魅力(DataCharm)·2024-02-02 10:58

R-kknn包-类别插值可视化绘制

前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据，构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示，具体链接如下：机器学习和可视化还能一起这样用？Python教你全搞定。
数据魅力(DataCharm)·2024-02-02 10:53

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。
无妄无望·2024-02-02 10:18

决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归等不能解决的非线性特征数据缺点：可能
陨星落云·2024-02-02 09:44

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法（WOA）4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻（KNN）分类器4.3基于WOA的KNN分类特征选择算法
软件算法开发·2024-02-02 09:32

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的基本概念和使用场景引言TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个强大而灵活的平台，用于构建和训练各种机器学习模型。
bboo517·2024-02-02 09:28

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它是一个用于构建机器学习和深度学习模型的强大工具。TensorFlow的核心概念是计算图，它允许用户以符号方式定义数学计算操作。
数据科学与艺术的贺公子·2024-02-02 09:27

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

【阿里巴巴】【1688电商广告】1688事业部-高级广告技术专家-杭州

所属部门:淘天集团|学历:硕士|工作年限:6年职位描述负责1688电商广告产品的搜索/推荐系统架构的设计与开发，解决搜索/推荐系统的核心架构优化问题；针对搜索/推荐场景的架构抽象和流程优化，支持大规模机器学习优化
探小虎·2024-02-02 09:25

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它提供了一种框架，用于构建和训练各种机器学习模型。
M1r4n·2024-02-02 09:44

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（MaximalRelevanceandMinimalRedundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。
预测及优化·2024-02-02 09:12

深度学习-基础过关

众所周知，机器学习是一门跨学科的学科，主要研究计算机如何通过学习人类的行为和思维模式，以实现某些特定的功能或目标。
代码不行的搬运工·2024-02-02 09:38

机器学习笔记十一 矩阵乘法 Tensorflow实现神经网络

向量a和向量w的点积(dotproduct)与向量a转置和向量w的点积相同矩阵乘法代码如何使用TensorFlow实现神经网络第一步指定模型，告诉TensorFlow如何计算推理第二步定义编译模块调用哪个函数第三步训练模型
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案 激活函数的选择 为什么要使用激活函数

在需求预测案例中，awareness这个输入可能不是二元(binary)的，或许是一点(alittlebit)、有些(somewhat)或完全(extremely)，此时相比将awareness规定为0、1，不如考虑概率，认为它是一个0-1之间的数。激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十 神经网络 TensorFlow 人工智能

神经网络：说几层的时候是指隐藏层及输出层，不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。前向传播(forwardpropagation)越靠近输出层，该层的神经元数量越少TensorFlow（张量流）实现神经网络的搭建sequential（）把两层顺序连接起来；如果有新的x，用predict()人工智能
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:22

目标检测的发展史及关键技术概述

目录早期阶段：模板匹配与特征工程机器学习时代：特征学习的兴起深度学习革命：CNN的突破区域建议网络（R-CNN）系列
kadog·2024-02-02 08:17
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