结构化机器学习(Andrew

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。哈工大推出了FewJoint基准数据集，为NLP小样本评测提供了公共的评价基准。
·2024-02-11 18:48

因果学习及反因果学习（论文翻译）

OnCausalandAnti-causalLearning本博文对论文OnCausalandAnti-causalLearning的摘要和模型部分做了翻译和小修改，本论文主要描述因果学习中常见的几类基于函数估计的模型，同时说明了因果与相关性、因果学习与机器学习之间的关系
三分钟湿度·2024-02-11 18:32

Ubuntu 22.04 系统上安装 Git

它使多个开发人员能够在一个项目上进行协作，从而确保结构化和有组织的开发过程。
·2024-02-11 18:45

数据库基础知识

数据库基础知识1、SQL简介（1）SQL指结构化查询语言，全称是StructuredQueryLanguage。（2）SQL让您可以访问和处理数据库，包括数据插入、查询、更新和删除。
·2024-02-11 17:43

数据库基础知识

一.SQL1.SQL（结构化查询语言）是用于管理关系数据库管理系统。SQL的范围包括数据插入、查询、更新和删除，数据库模式创建和修改，以及数据访问控制。
·2024-02-11 17:10

开发人员应该了解哪些 SQL 知识？

SQL（结构化查询语言）是数据库的通用语言，它无处不在、功能强大，并且对于开发人员来说理解非常重要。从这些技巧开始。
·2024-02-11 17:06

开发者都能玩转的大模型训练

前言看了刚结束的亚马逊云科技2023re:Invent大会，了解到AmazonSageMakerCanvas是亚马逊云科技最近刚推出的一种完全托管的机器学习服务，开发者通过AmazonSageMakerCanvas
·2024-02-11 17:57

机器学习 - 似然函数：概念、应用与代码实例

本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。
·2024-02-11 17:05

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
·2024-02-11 17:14

【机器学习】数据清洗之识别异常点

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·2024-02-11 17:43

【机器学习】机器学习简单入门

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·2024-02-11 17:43

卫星通讯领域FPGA关注技术：算法和图像方面（1）

ASIC、信号处理算法等工程师可能需要关注的技术，有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR图像处理，以下做了一些基础的调研：1LMS算法：LMS（LeastMeanSquare最小均方）算法可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法
徐丹FPGA之路·2024-02-11 17:42

机器学习流程之收集数据

引言：在当今信息时代，数据被认为是新时代的燃料，而机器学习则是一种强大的工具，可以从数据中发现模式、提取见解，并做出预测。然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。
·2024-02-11 17:40

初识 Protobuf 和 gRpc

初步了解Protobuf和gRpcProtocolBuffersProtocolBuffers（又称protobuf）是谷歌的语言无关、平台无关、可扩展的机制，用于序列化结构化数据。
hello world 搬运工·2024-02-11 17:09

gensim 语言训练库 2018-10-26

一、安装gensimpipinstallgensim二、使用这个训练库很厉害,里面封装很多机器学习的算法,是目前人工智能的主流应用库importjiebaimportgensimfromgensimimportcorporafromgensimimportmodelsfromgensimimportsimilaritiesl1
Mr_Du_Biao·2024-02-11 15:17

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法
小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习
政安晨·2024-02-11 15:00

fast.ai 机器学习笔记（四）

机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。
链原力·2024-02-11 14:23

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
陌简宁·2024-02-11 14:40

108个Python精选库，看完收获丰富

而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
程序员晚枫·2024-02-11 13:54

python when库_Python精选库大全，建议收藏留用！

而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
weixin_39946964·2024-02-11 13:24

决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。
YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

人工智能预测地震

AI或是精准预测地震的“救世主”事实上，在20世纪90年代，就有人尝试着用机器学习来预测地震，但收效甚微。
kuntoria·2024-02-11 12:06

2019-10-31 人工智能、机器学习、深度学习的概念

一、什么叫人工智能、机器学习、深度学习人工智能：computationalagents(机器）可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems（系统），可以做以下的事情：rationally
可乐W·2024-02-11 12:30

Python学习之路-初识爬虫:数据提取

Python学习之路-初识爬虫:数据提取什么是数据提取简单的来说，数据提取就是从响应中获取我们想要的数据的过程爬虫中数据的分类结构化数据：json，xml等处理方式：直接转化为python类型非结构化数据
geobuins·2024-02-11 12:06

机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型

1.学习与推断基于概率图模型定义的分布，能对目标变量的边际分布（marginaldistribution）或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型，还需确定具体分布的参数，称为参数估计或学习问题，通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量，则参数估计过程和推断十分相似，可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x＝｛x1，x2，···，xn｝能分为XE
三月七꧁ ꧂·2024-02-11 12:56

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（1）人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。
giszz·2024-02-11 12:26

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习
政安晨·2024-02-11 12:56

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m
是Dream呀·2024-02-11 11:15

Elasticsearch中的模板：定义、作用与实践

Elasticsearch，作为一款开源的分布式搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而广受好评。在处理大规模数据时，如何有效地管理和维护索引成为了一个关键问题。
地瓜伯伯·2024-02-11 11:11

fast.ai 机器学习笔记（三）

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发

1、背景边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备，例如智能手机、传感器、工业机器人等。
初心不忘产学研·2024-02-11 10:41

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工
魏清宇·2024-02-11 09:55

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价
软工菜鸡·2024-02-11 09:20

Java和JVM将GPU和容器归零

，这将是支持机器学习和人工智能工作量的关键。Oracle的JavaSE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM了解应该在GPU上运行哪些工作负载以及哪些应该在CPU上运行。
追梦人在路上不断追寻·2024-02-11 09:55

fast.ai 机器学习笔记（二）

机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

ClickHouse的特征,性能,优点,缺点,应用场景以及什么是OLAP,Clickhouse的相关优化

1.什么是clickhouse:提供了sql结构化的查询语言;clickhouse是一款分布式数据库;clickhouse可以存储海量数据;因为clickhouse是分布式存储海量数据,所以解决了高并发的问题
晓晓很可爱·2024-02-11 08:15

机器学习的几种基本算法

在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一中映射关系。
陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

结构化解决问题思路

一、定义问题，记录问题日志二、识别根本原因三、生成解决方案备选集四、选择最佳的解决方案，更新计划五、执行解决方案六、验证解决方案的有效性，总结经验教训遇到问题时，可采用以上步骤解决。
准～哥·2024-02-11 07:01

结构化思维2

《麦肯锡结构化战略思维：如何想清楚、说明白、做到位》周国元71个笔记>>第3章结构化战略思维四大原则>>结构化战略思维四大原则（见图3-1）是思辨者在日常思考、交流和行为中所贯彻的指导性原则，是结构化战略思维的基石
乘风破浪煜·2024-02-11 07:19

第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像修复和恢复

库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七、基于结构化边缘的方法示例代码八
传奇开心果编程·2024-02-11 07:53

10大机器学习开源项目推荐（Github平均star为1385）

翻译|suisui出品|人工智能头条（AI_Thinker）本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github平均star为1385，主题包含：Tensorflow
城市中迷途小书童·2024-02-11 07:41

机器学习复习（8）——逻辑回归

这个性质使得Sigmoid函数非常适合用来进行二分类，在机器学习中，它可以将任意实数映射到(0,1)区
不会写代码！！·2024-02-11 07:47

机器学习2---逻辑回归(基础准备）

逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10)np.log2(2)np.enp.log(np.e)#ln(e)#对数运算#log(AB)=log(A)+logBnp.log(3*4)==np.log(3)+np.log(4)#logA²=2*
pyniu·2024-02-11 06:40

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']feature_names=diabete
pyniu·2024-02-11 06:10

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。
AI Dog·2024-02-11 06:00

C++入门篇——深入C++基础语法（一）

C++是结构化和模块化的语言，适合处理较小规模的程序。对于复杂的问题，规模较大的程序，需要高度抽象和建模时，C语言则不合适。
树獭想吃饭·2024-02-11 06:28

C++结构化绑定

本文章主要解释C++17之后的一个语法特性–结构化绑定。
春风LiuK·2024-02-11 06:55

hummingbird，一个便于将模型部署到边缘设备的Python库！

前言随着人工智能和机器学习的快速发展，将训练好的模型部署到生产环境中成为了一个重要的任务。而边缘计算设备，如智能手机、嵌入式系统和物联网设备，也需要能够运行机器学习模型以进行实时推理。
漫走云雾·2024-02-11 05:31
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