量子计算机机器学习华为云

【特征工程-时许(时间)特征处理方法汇总】

机器学习时间特征处理方法汇总时间特征基本处理基本处理基础上二次处理差分、滞后、滑窗、指数加权参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/466773545时间特征基本处理#时间特征的基本转换
大佬喝可乐·2023-12-21 18:17

深度估计之旅 — AICrowd单目深度感知

训练图像示例与真实标签最近，我参加了AICrowd单目深度感知比赛，这是我机器学习之旅中的一个值得自豪的里程碑。我获得了第四名，并获得了“最创意解决方案奖”。
小北的北·2023-12-21 17:25

清华朱文武团队：开源世界首个轻量图自动机器学习库AutoGL-light

计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstitute清华大学朱文武教授团队自2020年发布智图库（AutoGL）以来，在图自动机器学习的可解释性和可泛化能力等方面取得新进展
计算机视觉研究院·2023-12-21 17:23

RK3588安装TVM-CPU版本

1.背景TVM是一个开源的机器学习编译器栈，用于优化和编译深度学习模型，以在各种硬件平台上实现高效性能。
呆呆珝·2023-12-21 17:51

深度学习在训练什么，什么是模型

深度学习是机器学习的一个分支，它主要通过使用称为神经网络的复杂结构来学习数据的表征。在深度学习中，"训练"和"模型"是两个核心概念。训练在深度学习中，"训练"是指用数据来训练一个神经网络。
稻壳特筑·2023-12-21 17:40

变分自动编码器【03/3】：使用 Docker 和 Bash 脚本进行超参数调整

GitHub存储库在GitHub-asokraju/ImageAutoEncoder:ArepositorytolearnfeaturesfromOffRoadNavigationVehicles在任何机器学习模型中
无水先生·2023-12-21 17:38

什么是深度学习，多模态学习，迁移学习，LLM

深度学习、多模态学习、迁移学习和大型语言模型（LLM）是人工智能和机器学习领域的重要概念，它们各自有着独特的定义和应用。
稻壳特筑·2023-12-21 17:38

这个 Python 代码自动补全神器搞得我卧槽卧槽的

它虽然是一个插件，但是它的不普通之处在于它是用机器学习的方式给你提供Python有用的代码，也就是说，你屁股一抬，它可能就知道你要放屁还是拉shi，接着为你快速提供你需要的马桶或者塑料袋，是不是有点内味儿了
Python新视界·2023-12-21 17:30

【Spark-ML源码解析】Word2Vec

前言在阅读源码之前，需要了解Spark机器学习Pipline的概念。相关阅读：SparkMLlib之Pipeline介绍及其应用这里比较核心的两个概念是：Transformer和Estimator。
LotusQ·2023-12-21 17:18

R语言机器学习与临床预测模型74--模型建立和验证的统计基础

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01统计模型统计模型是一类数学模型，通常由一个或多个变量与近似现实相关的数学方程指定。
科研私家菜·2023-12-21 16:47

可解释性分析（XAI)常用方法

1、SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)SHAP是一种博弈论方法，可用于解释任何机器学习模型的输出。
笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

数据可视化---直方图

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-21 16:44

c# 使用OpenCV

OpenCVSharp是一个C#包装器，它提供了对OpenCV（一个开源的计算机视觉和机器学习库）功能的访问。
wangyue4·2023-12-21 15:30

【AI-1】卷积神经网络

机器学习分哪些分支？监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，模型通过使用带有标签的训练数据来学习输入和输出之间的映射关系。监督学习的目标是根据给定的输入预测相应的输出。
W Y·2023-12-21 15:00

Python 全栈体系【四阶】（八）

第四章机器学习十一、决策树回归1.决策树1.1基本算法原理核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。
柠檬小帽·2023-12-21 14:28

Python 全栈体系【四阶】（七）

第四章机器学习六、多项式回归1.什么是多项式回归线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题。如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）。
柠檬小帽·2023-12-21 14:24

第七在线（7thonline）：助力零售业解决发展难题，驱动智能化转型

作为一家深度覆盖业务场景自动化行业解决方案服务商，第七在线（7thonline）凭借其数据算法模型、机器学习和智能决策的能力，24年间不断服务客户，成为零售企业的强有力合作伙伴，帮助其应对当前的挑战并驱动智能化转型
第七在线（7thonline）·2023-12-21 14:41

使用Apache Spark比较Python和Scala for Data Science

我个人认为Spark将不可避免地成为机器学习和数据科学事实上的大数据框架。尽管对Spark有不同看法，但我们假设数据科学团队希望开始将其作为主要技术。编程语言的选择通常是一个两难选择。
Liam_ml·2023-12-21 14:40

利用gradio快速搭建AI应用

引言Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。使用Gradio，开发者可以非常轻松地为他们的模型构建一个前端界面，而不需要任何Web开发经验。
Garry1248·2023-12-21 14:24

一文了解提示工程（Prompt Engineering）

引言在机器学习的世界里，有一句众所周知的话，“机器学习模型的好坏取决于您为其提供的训练数据。”它指出了数据质量在您从这些算法中获得的结果中发挥的关键作用。
Garry1248·2023-12-21 14:22

后天开课 | 第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2023-12-21 13:57

[译] WebRTC 周刊 283 期

iOS13将修复FaceTime的眼神交流问题(来自TheVerge)很可能使用了机器学习。中国支付宝为面部扫描
WebRTC周刊·2023-12-21 12:12

机器学习数据的清洗，转化，汇总及建模完整步骤（基于Titanic数据集）

目录介绍：一、数据二、检查数据缺失三、数据分析四、数据清洗五、数据类别转化六、数据汇总和整理七、建模介绍：线性回归是一种常用的机器学习方法，用于建立一个输入变量与输出变量之间线性关系的预测模型。
取名真难.·2023-12-21 12:50

GEE机器学习——Classifier.explain()查看训练模型的过程和变量重要性分析

在本案例种，使用不同机器学习方法，然后根据该函数对各参与构建模型的变量进行重要性分析，这样最后可以获取各变量的一个数值，最终就可以根据变量重要性来进行模型的优化和变量冗余
此星光明·2023-12-21 12:46

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系
llovew.·2023-12-21 12:45

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression模块对鸢尾花数据集进行Softmax回归多分类Iris_Data脚本：对数据标准化、标签独热编码、打乱样本排序#导入pandas库，用于数据分析和处理importp
十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习中的一些经典理论定理

PAC学习理论当使用机器学习方法来解决某个特定问题时，通常靠经验或者多次试验来选择合适的模型、训练样本数量以及学习算法收敛的速度等。
白牛DATA·2023-12-21 12:39

Infleqtion与日本JST研发中性原子量子计算机

在此计划下，Infleqtion将与日本共同研发一款具备高保真量子比特的大规模中性原子量子计算机。该项目由日本分子科学研究所的KenjiOhmori教授领导，旨在
Qforepost·2023-12-21 12:54

过采样的解释

这有助于提高机器学习模型对少数类别的分类性能。过采样的主要步骤包括：选择少数类别样本：从训练数据集中选择少数类别的样本。复制样本：复制选定的少数类别样本，使其数量增加到一定程度。
人工智能教学实践·2023-12-21 12:24

获投1050万欧元！德国量子公司Kipu Quantum成功研发特定压缩算法

该初创公司目前已开发出运行高性能量子计算机所需的压缩算法。该算法可支持制药、化工、物流和金融行业客户，在现有量子硬件上运行复杂流程，这也将从根本上缩短量子计算机的上市时间。
Qforepost·2023-12-21 12:51

《PySpark大数据分析实战》-14.云服务模式Databricks介绍基本概念

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2023-12-21 11:45

《PySpark大数据分析实战》-13.Spark on YARN模式代码运行流程

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2023-12-21 11:44

在 TensorFlow 中启用 Eager Execution

TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，可以更轻松地构建和部署机器学习模型。TensorFlow应用程序使用一种称为数据流图的结构。
人工智能小豪·2023-12-21 11:09

《PySpark大数据分析实战》-16.云服务模式Databricks介绍运行案例

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2023-12-21 11:08

机器学习——特征选择（一）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。
风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征降维

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介特征降维是指减少特征个数，最终结果就是特征和特征之间不相关。
风月雅颂·2023-12-21 11:33

机器学习——特征选择（二）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。4、皮尔森相关系数皮尔森（pearson）相关系数度量两个变量之间的相关程度。
风月雅颂·2023-12-21 11:59

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。
xhyu61·2023-12-21 10:48

【周志华机器学习】学习笔记一：绪论

1.机器学习基本术语机器学习machinelearning：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。
咔叽布吉·2023-12-21 10:48

数据中台架构原理与开发实战：数据集成与数据交换

数据中台意味着将企业多个不同系统产生、存储、处理的数据汇聚到一起，然后利用机器学习或人工智能
禅与计算机程序设计艺术·2023-12-21 09:56

深度学习速成版01---神经网络

深度学习与机器学习的区别机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。
__Miracle__·2023-12-21 09:54

R语言的Meta分析【全流程、不确定性分析】方法与Meta机器学习技术应用

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对
梦想的初衷~·2023-12-21 09:42

sklearn和tensorflow的理解

人工智能的实现是基于机器学习，机器学习的一个方法是神经网络，以及各种机器学习算法库。
月疯·2023-12-21 09:24

SLA阿里云,腾讯云,华为云服务测量指标

SLA的由来在云计算时代，越来越多企业的服务迁移到云上，各大云服务厂商有自己服务发布的SLA，SLA是服务提供商与客户之间定义的正式承诺。我们使用云服务提供商为我们提供的APP或者网站，如果出现购物无法下单、看视频打不开类似的问题，会严重影响用户体验。如果故障持续的时间比较久，那将会流失一大批用户，给业务带来损失。那么，如何衡量给客户提供的服务质量呢？进而如何衡量系统的稳定性呢？毋庸置疑，需要统一
蜜獾云·2023-12-21 09:49

Keras使用sklearn中的交叉验证和网格搜索

Keras是Python在深度学习领域非常受欢迎的第三方库，但Keras的侧重点是深度学习，而不是所以的机器学习。
月疯·2023-12-21 09:19

R语言机器学习一揽子解决方案-tidymodels（Build a model）

本文为笔者从官网学习的代码实录，不对的地方请多指教！官网地址：https://www.tidymodels.org/官网介绍：Thetidymodelsframeworkisacollectionofpackagesformodelingandmachinelearningusingtidyverseprinciples.本次内容为getstarted部分的pipeline内容目录如下图内容目录载
灵活胖子的进步之路·2023-12-21 08:28

copilot运用技巧和实战经验分享

以下是一些Copilot的运用技巧和实战经验分享：理解Copilot的工作原理：Copilot是基于机器学习算法的，它通过分析大量的代码库和代码模式来学习编程语言和编程技巧。
翎风世界·2023-12-21 08:44

机器学习基础实验（使用 Pandas 进行数据探索）

知识点排列索引交叉表透视表数据探索课程介绍机器学习开放基础课程是蓝桥云课经由OpenMachineLearningCourse授权并制作的机器学习免费基础实战课。
程序老猫·2023-12-21 08:14

机器学习基础实验（人口收入普查数据探索）

本次挑战中，你需要运用Pandas探索数据，并回答有关Adult数据集的几个问题。Adult数据集是一个关于人口收入普查的数据集，其包含多个特征，目标值为类别类型。首先，我们加载并预览该数据集。importwarningsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibi
程序老猫·2023-12-21 08:14

机器学习基础实验（Python 数据可视化分析）

介绍在机器学习领域中，可视化是十分重要的。在开始一项新任务时，通过可视化手段探索数据能更好地帮助人们把握数据的要点。在分析模型表现和模型报告的结果时，可视化能使分析显得更加生动鲜明。
程序老猫·2023-12-21 08:14
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