白话机器学习

sklearn：机器学习 分类特征编码category_encoders

文章目录category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder留一法HashingEncoder哈希编码CatBoostEncodercatboost目标编码CountEncoder频率编码WOEEncod
Cachel wood·2024-02-14 05:36

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力
cooldream2009·2024-02-14 05:29

【白话前端】快速区分webGL，webGPU，unity3D和UE4

在3D图形渲染的渲染领域，很多友友们对上述概念傻傻分不清，站在前端开发角度，我用简单语言说下，结论在文章最后。一、四者都能进行3D图形渲染它们之间有一些区别，下面我将对它们进行简单的区分：WebGPU：WebGPU是一种Web图形API，是基于底层的GPU硬件架构设计的，可以更好地利用现代GPU的并行计算能力，提供更高的图形渲染性能。WebGPU可以在Web浏览器中使用，同时也可以在其他平台上使用
贝格前端工场·2024-02-14 05:54

Python 资源大全（七）

目录：用来进行科学计算和数据分析的库进行数据可视化的库计算机视觉库机器学习库MapReduce框架和库使用Python进行函数式编程用来访问第三方API的库用于DevOps的软件和库任务调度库使用外来函数接口的库
忘了呼吸的那只猫·2024-02-14 05:46

《论语·为政》09

白话诠释：孔子说，“一个人如果没有信用，不知道他可以怎么样。（就像）大车没有輗，小车没有軏，它们用什么在路上行驶呢？”子张问，“今后十世的（礼仪制度）可以知道吗？”孔子
小鑫芝士·2024-02-14 04:36

机器学习12-基本感知器

感知器（Perceptron）是一种最简单的人工神经网络结构，由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络，通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接，并且具有一个对应的权重参数，用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合，通过一个激活函数进行转换，最终输出一个二进制值（通常是0或1
dracularking·2024-02-14 04:01

RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？

径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。
神笔馬良·2024-02-14 03:14

介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet

之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法，例如随机森林（RF)或者支持向量机（SVM），这些工具耗时长，计算资源消耗大。因此，使用已有标注的数
生信阿拉丁·2024-02-14 01:55

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式，来实现自主决策和预测分析。
做一个AC梦·2024-02-13 22:53

不是，哎呦~~，你怎么还是不会字母大小写的相互转化啊~

1.运用ASCII码表的规律来转换先看一下ASCII表是什么注：ASCII码表是一张将字符与其对应的二进制编码相对应的表格，它将每个字符都分配了一个唯一的数字编码，这个编码可以被计算机所识别和处理（大白话来说就是每
秋shy·2024-02-13 22:21

fgets函数和fputs函数的使用

----由于本人使用的是大白话来讲解fgets和fputs函数的使用，所以可能有些部分可能会有些不准确（见谅），如果想十分严谨的了解fgets和fputs函数，可以移步其他文章。
秋shy·2024-02-13 22:51

用人话讲懂strstr函数的理解和使用

---由于本人使用的是大白话来讲解strstr函数的使用，所以可能有些部分可能会有些不准确（见谅），如果想十分严谨的了解strstr函数，请移步其他文章。
秋shy·2024-02-13 22:50

机器为什么能学习(上)

本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。
ringotc·2024-02-13 21:16

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要
挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗  进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。
Stanford_sun·2024-02-13 21:57

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理
·2024-02-13 18:51

爱一个就是你的模样

我与你说总想醒着见到简单的人，又听说你回我的信息有些渐落的声音回晃，请勿要去扰流自己的内心白话，我们是要学会微笑的跳跃者的思考爱彼此的能力，晚了是过了许多的繁琐一晃的时间，最后依然还是见了欢喜的感觉，我不愿意多用语言来解释今生的相遇
云郎·2024-02-13 17:59

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。
freedomme·2024-02-13 17:11

那些 C语言指针 你不知道的小秘密 (3)

本篇会加入个人的所谓‘鱼式疯言’❤️❤️❤️鱼式疯言:❤️❤️❤️此疯言非彼疯言而是理解过并总结出来通俗易懂的大白话,我会尽可能的在每个概念后插入鱼式疯言,帮助大家理解的.可能说的不是那么严谨.但小编初心是能让更多人能接受我们这个概念
邂逅岁月·2024-02-13 17:03

那些 C语言指针 你不知道的小秘密 (4)

本篇会加入个人的所谓‘鱼式疯言’❤️❤️❤️鱼式疯言:❤️❤️❤️此疯言非彼疯言而是理解过并总结出来通俗易懂的大白话,我会尽可能的在每个概念后插入鱼式疯言,帮助大家理解的.可能说的不是那么严谨.但小编初心是能让更多人能接受我们这个概念
邂逅岁月·2024-02-13 17:03

没有联合和枚举 ， C语言怎么能在江湖混 ？

本篇会加入个人的所谓‘鱼式疯言’❤️❤️❤️鱼式疯言:❤️❤️❤️此疯言非彼疯言而是理解过并总结出来通俗易懂的大白话,我会尽可能的在每个概念后插入鱼式疯言,帮助大家理解的.可能说的不是那么严谨.但小编初心是能让更多人能接受我们这个概念
邂逅岁月·2024-02-13 17:02

那些 C语言指针 你不知道的小秘密 (2)

本篇会加入个人的所谓‘鱼式疯言’❤️❤️❤️鱼式疯言:❤️❤️❤️此疯言非彼疯言而是理解过并总结出来通俗易懂的大白话,我会尽可能的在每个概念后插入鱼式疯言,帮助大家理解的.可能说的不是那么严谨.但小编初心是能让更多人能接受我们这个概念
邂逅岁月·2024-02-13 17:02

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊
阳光照我心房·2024-02-13 16:15

能玩上一天的网站，宅家也不无聊！

打出单词，都能有音调，就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过机器学习将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏
编程星语·2024-02-13 15:18

144、足太阴脾经：（17)食窦

二、白话：胃气、乳汁聚集的凹陷处。三、定位：第5肋间隙，前正中线旁开6寸。《针灸甲乙经》就有记载：“食窦，在天溪下一寸六分陷者中。四、功能：理气止痛、舒筋通络。食窦穴是人体自带的健胃消食“药”，其具有
慎独戒欺·2024-02-13 15:46

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。
whyte王·2024-02-13 14:31

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

更多、更及时内容欢迎留意微信公众号：小窗幽记机器学习背景某一列是字符串，想要统计该列字符串分词结果后各词出现的词频。
JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea·2024-02-13 14:24

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3
李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法
亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其
Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C
Dr.Cup·2024-02-13 13:06

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。
·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸
vv不说话·2024-02-13 12:13

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3
migugu·2024-02-13 12:15

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？
不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

华为云发起元宇宙 & Web3.0联盟，风口上的 AI 计算平台Deepbrain Chain再次登台亮相...

这是白话区块链的第1867期原创作者|Bob出品｜白话区块链（ID：hellobtc）近来，亚太地区元宇宙与Web3.0主题相关的政策高频推出，各类活动高潮迭起，看点十足。
白话区块链-大白·2024-02-13 11:04

周末特别章｜ 奇妙的荒岛旅行之白话区块链（上）

对于一个上交小金库的好男人，原本不富裕的生活费就雪上加霜，这不，前几天给我说，亏掉了一周的伙食费，所以借着这次机会（主要是人逢周末精神爽），所谓，透过现象看本质，想明白加密货币，就要先了解它的好兄弟“区块链”，这次就用大白话
不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:23

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主
岁月不静好456·2024-02-13 11:11

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。
小贝学生信·2024-02-13 09:46

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr
一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

八期课程：资产负债表

它的作用用大白话来理解就是“花钱”和“找钱”。资产负债表的左边告诉我们：企业的钱花到哪儿了？哪些还是钱（手上的现金），哪些变成了应收账款，哪些变成了原材料，产品，哪些变
富有宝妈·2024-02-13 08:34

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）
无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒·2024-02-13 07:08
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