结构化机器学习(Andrew 第13页

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

超详细的 Linux 环境下 Anaconda 安装与使用教程

超详细的Linux环境下Anaconda安装与使用教程前言在数据科学和机器学习领域，Anaconda是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。

Chauvin912·2024-08-22 04:47

深入了解Python中的NumPy库（一）

作为NumericalPython的缩写，NumPy提供了支持多维数组与矩阵运算的功能，是数据分析、机器学习、数据科学等领域的核心工具之一。

小高要坚强·2024-08-22 02:06

在人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

专注于人工智能和数据科学：掌握机器学习、深度学习和数据科学的基础知识和工具，如T

roc-ever·2024-08-22 02:04

Hadoop的概念

数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，非结构化数据占据了相当大的比例，如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。

子非鱼　　　·2024-08-22 02:03

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

【Python机器学习】NLP的部分实际应用

自然语言处理在现实中非常多的应用，下表是其中的一些例子：应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索

zhangbin_237·2024-08-21 21:00

MySQL中处理JSON数据：大数据分析的新方向

这对于处理半结构化或非结构化数据、大数据分析等领域尤为重要。以下将详细介绍如何在MySQL中使用JSON数据类型，并通过丰富的示例展示其应用。

蜡笔小新星·2024-08-21 20:25

机器学习-混淆矩阵

混淆矩阵简介2.混淆矩阵图列二、混淆矩阵指标1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1分数（F1Score）三、总结一、混淆矩阵1.混淆矩阵简介随着机器学习和人工智能的迅速发展

红米煮粥·2024-08-21 18:48

ES-LTR粗排模块

ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名

poins·2024-03-29 06:38

python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践

第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2

weixin_39805119·2024-03-29 03:04

UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS

UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色

liferecords·2024-03-28 21:56

OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介

OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发

愚梦者·2024-03-27 06:24

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

【笔试】银行校招，信息科技岗 & 金融科技岗笔试准备方向

职业能力（行测）3.2英语3.3信息科技1、银行招聘流程（投递）一般银行面试流程分为以下几步：网上提交简历（内容非常多，没有PDF，全部表单）笔试（全国统一，线下考点）一面（偏技术面）二面（无领导面试、半结构化面试

小哈里·2024-03-26 06:22

2022-05-14

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户

败者食尘_40a0·2024-03-25 04:59

Android 实现照片抠出人像。

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

No Promises﹉·2024-03-25 04:19

预习《关键在问》

买了《唤醒沉睡的天才》、《U型理论》《关键在问》，前两本都到了，就是共读的这一本还没到，我先网上看了看对这本书的大体介绍，通过浏览学习，我知道了有种方法叫做焦点讨论法一、焦点讨论法焦点讨论法是撬动学习者结构化思维的支点

快乐老家·2024-03-24 20:42

【软件测试】如何设计自动化测试脚本

一、线性设计线性脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例，是一种非结构化的编码方式，多数采用录制+回放的方式，测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试，录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本

咖啡加剁椒④·2024-03-24 03:19

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

战争热诚·2024-03-23 17:00

机器学习是什么

机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？

三花学编程·2024-03-20 13:24

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

Redis 的数据类型及使用场景

Hash这里Value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。

程序员JavaWind·2024-03-18 15:24

机器学习简介

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与

Dayueban·2024-03-18 12:00

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

什么是架构？架构设计原则是哪些？什么是设计模式？设计模式有哪些？

架构的本质是对事物复杂性的管理，是对一个企业、一个公司、一个系统复杂的内部关系进行结构化、体系化的抽象，并把相关的目标和当前现状通过不同的视图进行直观展示，方便相关人员达成共识，指导和驱动数字化项目落地实施

代码讲故事·2024-03-17 23:35

大型语言模型RAG（检索增强生成）：检索技术的应用与挑战

摘要检索增强生成（RAG）系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索，为复杂的问题提供精确的答案。

in_tsz·2024-03-17 15:22

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

【Conda】详细讲解

Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：

程序员不想敲代码啊·2024-03-17 13:49

机器学习常用框架

机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

碧落&凡尘·2024-03-17 12:48

TensorFlow的介绍和简单案例

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。

科学的N次方·2024-03-17 04:39

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如

刘小董·2024-03-14 20:18

挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯

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

laafeer·2024-03-14 18:16

03hive数仓安装与基础使用

可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供完整的sql查询功能，本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低，不用开发复杂的mapreduce

daydayup9527·2024-03-14 13:39

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台

qwfys200·2024-03-14 07:30

Python入门指南：从基础到应用

在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包

袁公白·2024-03-13 17:41

探索机器学习：智能时代的魔法

在智能科技的浪潮中，机器学习如同一股神秘的力量，悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸，更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。

ChenDuBr·2024-03-13 11:35

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点

Qodicat·2024-03-13 10:34

ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术

原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?

夏日恋雨·2024-03-13 07:59

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

你好，工程师·2024-03-12 08:54

随机森林原理&sklearn实现

原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

一稻道人·2024-03-11 06:03

2018年个人成就事件梳理

2、8月份参加虞莹老师的第四期工作复盘特训营，对复盘有个了新的认知，也了解到什么是结构化复盘。

Sophia职业进化教练·2024-03-11 03:43

markdown学习笔记

通过纯文本格式编写文档，可以方便地转换为结构化的HTML页面或其他格式如PDF。Markdown的语法简洁明了，使得人们能够专注于内容创作，而无需过多关注排版和格式。

imgsq·2024-03-10 21:21

【非结构化数据平台】大型集团企业非结构化数据平台建设方案WORD

非结构化数据平台建设目标统一存储管理电子单据、财务凭证、原始凭证等非结构化数据的全生命周期管理，提供集团知识统一管理，支撑XX集团财务集中管控平台业务开展。

数字化建设方案·2024-03-10 17:47

你说什么是机器学习呢

机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。

guguguyuan·2024-03-10 13:42

【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】

大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西

已经是全速前进了·2024-03-10 12:10

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