监测机器学习

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

【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

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。
瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
生物信息与育种·2024-02-20 23:04

雷卯有多种2.5V低压ESD防静电元器件供您选择

一2.5v的产业使用情况智能手机、平板电脑、数码相机、游戏机、MP3播放器GPS导航仪、蓝牙耳机、移动手表、智能手环健康监测设备：心率检测仪、血压计、医疗内窥镜等等电子阅读器、数码相框、DVD播放器、便携式投影仪遥控器
Leiditech_·2024-02-20 23:25

基于微信小程序的居民健康监测的设计与实现

文末获取源码开发语言：Java框架：SpringBootJDK版本：JDK1.8数据库：mysql5.7开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven3.5.4小程序框架：uniapp小程序开发软件：HBuilderX小程序运行软件：微信开发者目录目录前言系统展示用户信息管理健康科普管理公告类型管理论坛信息管理代码实现登录功能实现代码注册功能实现代码密码重置功能实现
Selina .a·2024-02-20 23:15

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

MongoDB从入门到实战之.NET Core使用MongoDB开发ToDoList系统（2）-Swagger框架集成

Swagger的目标是对RESTAPI定义一个标准且和语言无关的接口，可以让人和计算机拥有无须访问源码、文档或网络流量监测就可以发现和理解服务的能力。
追逐时光者·2024-02-20 22:30

每日简报 6月19日简报新鲜事 每天一分钟 了解新鲜事！

1、国产TP500无人运输机成功首飞：最大航程1800km；2、四川省将启动试行个人养老金：将选择部分城市先试行1年，再总结推广；3、我国已设置140多个碳监测点，有助碳交易市场平稳运行;4、江苏省委政法委原书记王立科被控受贿超
简报新鲜事·2024-02-20 22:30

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析（2015-2023年滇池为例）

简介Sentinel-2是一颗遥感卫星，其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。
此星光明·2024-02-20 20:43

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

python快手数据采集_抖音、快手数据采集，短视频监测大屏

抖音、快手数据采集，短视频监测大屏本文介绍在数据采集过程中不可或缺的一枚神器——数据采集监控大屏，如果想了解数据采集过程中的一些技术，欢迎查阅我的另外几篇文章，文末附有两篇数据采集文章的链接。
weixin_39946767·2024-02-20 19:21

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

7.8 day1-90 #为减重10斤，每天做一件力所能及的事情 #复盘

叫醒丫头的时候进行拉伸、耍臂、高抬腿，心率在1223.丫头培训的时候，我健步，心率在1324.9点左右发圈发群5.晚饭没吃主食6.向死党学习7.8点以后️禁食，虽然现在比较饿8.称了体重9.早睡，保证7个小时睡眠，开始监测晚安啦
慧媛麻麻·2024-02-20 19:04

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

Google Earth Engine（GEE）——1981年至今全球逐日降水数据集（最终版）

CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与现场站数据相结合，创建网格化降雨时间序列，用于趋势分析和季节性干旱监测。
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-3 OLCI EFR：海洋和陆地彩色地球观测全分辨率数据集

OLCI是ESA/EUMETSATSentinel-3任务中的仪器之一，用于测量海面地形、海面和地表温度、海洋颜色和陆地颜色，具有高端的准确性和可靠性，以支持海洋预报系统，以及作为环境和气候监测。
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

牧场状况、监测、评估和预测（RCMAP）产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。
此星光明·2024-02-20 18:12

GEE——美国本土土地变化监测、评估和预测 (LCMAP) v1.1数据集案例展示和分析

土地变化监测、评估和预测(LCMAP)代表了美国地质调查局地球资源观测与科学(EROS)中心的新一代土地覆盖制图和变化监测。LCMAP以比以前的努力更多的土地覆盖和变化变量满足了对更高质量结果的需求。
此星光明·2024-02-20 18:42

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

Spring AOP 笔记

精通Spring4.x企业级应用》学习笔记Aop适合具有横切逻辑的应用场合：性能监测、访问控制、事务管理、日志记录；Aop通过横向抽取机制为这类无法通过纵向继承体系进行抽象的重复性代码提供了解决方案。
里昂_79ce·2024-02-20 17:06

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

新闻点评：“就地过年”年味不减 新消费亮点频出

商务部监测数据显示农历除夕到正月初五，在线销售额比同期增长135%。
乔麟茵·2024-02-20 17:59

团簇束流沉积技术：氢气传感器守护安全与环境的利器

因此，精确、快速地监测氢气泄漏成为了确保生产安全和环境监测的重中之重。基于团簇束流沉积技术的氢气传感器，正是这一领域中的佼佼者，以其高精度和可靠性在保障安全与环保方面发挥着至关重要的作用。
德克西尔·2024-02-20 17:58

基于团簇阵列的量子隧穿效应氢气传感器，重塑未来安全监测

随着科技的日新月异，我们生活的方方面面都离不开传感器。而在众多的传感器中，氢气传感器由于其在环保、化工、能源等领域的重要应用，逐渐受到人们的关注。近日，一项基于团簇阵列中的量子隧穿响应的氢气传感器技术，更是引发了业界的广泛关注。一、什么是基于团簇阵列中的量子隧穿响应的氢气传感器？简单来说，这种氢气传感器利用了团簇阵列中的量子隧穿效应，对氢气进行高灵敏度、高选择性的检测。量子隧穿效应是指微观粒子在遇
德克西尔·2024-02-20 17:56
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