量子计算机机器学习华为云第32页

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流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大

计算机毕业设计大神·2024-02-05 14:48

机器学习（学习笔记）——监督学习和无监督学习

前言机器学习可以分为两大类：监督学习和无监督学习。今天介绍机器监督学习和无监督学习。

KW.KW·2024-02-05 14:03

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等.一.概率1.定义概率是反映随机事件出现的可能性大小.随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件.例如：（1）抛一枚硬币，可能正面朝上，可能反面朝上，这是随

颜大哦·2024-02-05 14:32

第八章聚类

将相似的样本划分为同一个类别在机器学习中，通常采用“距离”来度量样本间的相似度，距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低.1.相似度度量方式1.1欧氏距离相似度使用欧氏距离来进行度量.坐标轴上两点x1

颜大哦·2024-02-05 14:32

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

在数据分析、机器学习、科学计算等领域有着广泛的应用。例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等

Python编程开发·2024-02-05 14:31

机器学习中的有监督学习和无监督学习

有监督学习简单来说，就是人教会计算机学会做一件事。给算法一个数据集，其中数据集中包含了正确答案，根据这个数据集，可以对额外的数据希望得到一个正确判断（详见下面的例子）回归问题例如现在有一个房价数据集，记录了不同面积的房子的实际卖价，现在用图表表示数据集，横轴表示房子面积，纵轴表示房子的卖价，图画出来后，可以用一个直线或者曲线去拟合（至于选择直线还是曲线，要看具体的衡量标准），然后现在有一个需求，就

debugBiubiubiu2000·2024-02-05 14:58

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。小鱼：…别闹，我怎么可能骗你呢。小屌丝：你上次说的去泡澡小鱼：嗯，然后呢。小屌丝：然后咱俩去的是啥地方小鱼：…嗯…这个…是泡澡的地方啊小屌丝：你可拉倒吧。小鱼：那我问你，咱俩去没去泡澡。小屌丝：去了啊。小鱼：那咱俩泡澡的地方有

Carl_奕然·2024-02-05 13:16

机器学习7-K-近邻算法(K-NN)

K-NearestNeighbors（K-近邻算法，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。KNN的核心思想是基于距离度量，在特征空间中找到最近的K个样本，然后使用它们的标签进行决策。以下是KNN的基本概念和工作原理：工作原理：距离度量KNN使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算样本之间的距离。选择K值选择一个合适的K值，表示在决策时考虑的最近邻居的数量。投票决策对于分类问题，

dracularking·2024-02-05 13:44

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程实验5 贝叶斯分类

实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容：使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集importpandasasp

11egativ1ty·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标FMI和NMI1.导入模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportw

11egativ1ty·2024-02-05 13:43

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels(3)AffinityPropagation(Hierarchical)--Connectivitymodels(4)MeanShift--Centroidmodels聚类后如何

代码骑士·2024-02-05 13:12

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一

theskylife·2024-02-05 13:05

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管IBM的DeepBlue超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，但直到最近计算机才能可靠地执行看似微不足道的任务，比如在图片中检测小狗或识别口语。为什么这些任务对我

绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

向量数据库Milvas

Milvus是在2019年创建的，其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。

hzhj·2024-02-05 13:51

相似度计算

衡量相同维度的不同向量之间的距离称之为两向量的相似度，其计算方法具体可查看这里参考文献：机器学习中的数学——距离定义：基础知识_知识距离定义-CSDN博客

hzhj·2024-02-05 13:49

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

本研究基于机器学习方法，构建了社区抗灾能力预测模型，以评估社区在灾害事件中的表现。首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。

人工智能技术与咨询·2024-02-05 12:39

机器学习环境搭建（vscode+anaconda的安装+conda虚拟环境的激活）

目录步骤一：安装VSCode步骤二：安装Anaconda步骤三：创建Conda虚拟环境步骤四：在VSCode中激活Conda虚拟环境步骤一：安装VSCode首先，我们需要安装VSCode。这是一个跨平台的轻量级代码编辑器，支持多种编程语言和丰富的扩展。打开浏览器，访问VisualStudioCode-CodeEditing.Redefinedhttps://code.visualstudio.co

yt_0618·2024-02-05 12:09

基于微信小程序的校园水电费管理小程序的研究与实现

全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全

计算机毕设徐师兄·2024-02-05 11:37

互联网加竞赛基于深度学习的水果识别设计开题技术

Mr.D学长·2024-02-05 11:40

论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning

Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning一、机器学习

JiangChSo·2024-02-05 10:55

（6）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—使用Adaboost建模及工作环境下的数据分析整理

目录一、为什么要使用Adaboost建模？二、泰坦尼克号分析（工作环境）（插曲）Python可以引入任何图形及图形可视化工具三、数据分析四、模型建立1、RandomForestRegressor预测年龄2、LogisticRegression建模引入GridSearchCV引入RandomizedSearchCV3、DecisionTree建模4、RandomForest建模FeatureImpo

代码骑士·2024-02-05 10:53

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言机器学习海啸2006年，GeoffreyHinton

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：使用Keras入门人工神经网络鸟类启发我们飞行，牛蒡植物启发了钩带，自然启发了无数更多的发明。因此，看看大脑的结构以获取如何构建智能机器的灵感似乎是合乎逻辑的。这就是激发人工神经网络（ANNs）的逻

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络

河篱·2024-02-05 10:18

TensorFlow入门实操笔记 3-4

前言碎碎念fine…世界鸽王立flag第一天就咕咕咕了，今天马上立刻学习以抚慰自己的良心（bushi起床自我暗示：我真的很喜欢机器学习！

七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

机器学习本科课程实验4 支持向量机

第一题：支持向量机的核函数实验内容：了解核函数对SVM的影响绘制不同核函数的决策函数图像简述引入核函数的目的1.导入模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefrommatplotlib.colorsimportListedColormapimportwarningswarnings.filterwarnings('

11egativ1ty·2024-02-05 10:55

NLP入门系列—词嵌入 Word embedding

现有的机器学习方法往往无法直接处理文本数据，因此需要找到合适

不二人生·2024-02-05 10:54

挑战杯 python 机器视觉车牌识别 - opencv 深度学习机器学习

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于python机器视觉的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在

laafeer·2024-02-05 10:16

大数据原理-Spark

：基于内存计算三大分布式计算系统：Hadoop、Spark、Storm特点：采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用：可以通过SparkShell交互式编程用途：SQL查询、流式计算、机器学习

monster++·2024-02-05 09:28

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归

1.基本概念线性回归：有监督学习的一种算法。主要关注多个因变量和一个目标变量之间的关系。因变量：影响目标变量的因素：X1,X2...X_1,X_2...X1,X2...，连续值或离散值。目标变量：需要预测的值:target，y目标变量和自变量之间的关系:即模型，model1.1连续值连续值是可以在一个区间范围内取任意值的变量。例如，身高、体重、温度、时间等都是连续值1.2离散值离散值是只能取有限个

挑大梁·2024-02-05 08:53

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。输入x提供初始信息，向输出的方向传播到每一层中的神经元，并跟相应的权重做运算，最终产生输出，称之为前向传播。

辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

新零售供应链，尝试使用GaussDB链接场与货【华为云GaussDB：与数据库同行的日子】

新零售供应链的关键：场与货的链接零售是整个供应链中的最后一环，也是十分关键的一环。商品的供应链是一个包含多个步骤的完整链路，从商品的设想到销售，基本上可以归纳为设计→制造→供应链→商家→消费者。如图1-1：在这个完整链路中，有很多需要关注的地方。比如，商品制造出来，正在到消费者手中，可以有不同的路径。商家可以大型的商超，也可以是地摊形式的小商贩。某天，你下班的路上，便可以随手购买一束鲜花；也可以在

叶一一yyy·2024-02-05 08:27

GaussDB新体验，新零售选品升级注入新思路【华为云GaussDB：与数据库同行的日子】

选品思维：低频VS高频一个的商超，假设有50个左右的品类，每个品类下有2到10个不等的商品。然而如此庞大的商品，并非所有都是高频消费品。结合自身日常的消费习惯，对于高频和低频的区分并不难。一般大型家电、高端礼盒等属于低频消费品，日用百货、食品等属于高频消费品。既然我们都清楚哪些是低频消费品，哪些是高频消费品，为什么不将低频都换成高频呢？试想一下，当一个消费者进入商超想买一个电饭煲的时候，发现并没有

叶一一yyy·2024-02-05 08:55

XAI：理解与解释的AI技术

一、背景与概述随着机器学习与人工智能的广泛应用，人们对于如何理解和应用这些机器学习模型的需求日益增长。在这样的背景下，解释性AI（XAI）作为一种能够提供解释和理解的AI技术应运而生。

呆码科技·2024-02-05 08:12

机器学习本科课程实验1 线性模型

第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入，SalePrice作为模型的输出在训练集上，使用最小二乘法求解模型

11egativ1ty·2024-02-05 08:38

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的特征学习和模式识别能力，可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。

wd90119·2024-02-05 08:37

机器学习本科课程实验3 决策树处理分类任务

实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy)，查准率(precision)，查全率(recall)，F1值绘制最大深度从1到10的决策树十折交叉验证精度的变化图1.读取数据importnumpyasnpimportpandasaspddat

11egativ1ty·2024-02-05 08:05

windows10 利用DDNS-GO解析IPV6 IPV4 阿里云腾讯云华为云

这里写目录标题[工具包DDNS-GOWindows版](https://github.com/jeessy2/ddns-go/releases)创建ddns-gowindows服务打开浏览器输入127.0.0.1:9876就可以使用ddns-go解析ipv4或者IPV6了创建的服务已经在windows的服务管理里面自动启动了工具包DDNS-GOWindows版创建ddns-gowindows服务.

脚大江山稳·2024-02-05 07:54

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦·图灵在1950年想象他著名的Turing测试时，他提出了一种评估机器匹配人类智能能力的方法。他本可以测试许多事情，比如识别图片中的猫、下棋、创作音乐或逃离迷宫，但有趣的是，他选择了一

绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

机器学习的整个流程

机器学习的整个流程定义了数据科学团队执行以创建和交付机器学习模型的工作流。此外，机器学习流程还定义了团队如何协作合作，以创建最有用的预测模型。

茫茫人海一粒沙·2024-02-05 07:56

微软技术专家带你学 AI｜Azure 机器学习：创建自己的模型

点击蓝字关注我们编辑：AlanWang排版：RaniSun微软技术专家带你学AI新的一年，为帮助开发者们在Azure上掌握人工智能，我们特别带来「微软技术专家带你学AI」系列，通过4期的课程，带大家从机器学习的基本原理深入

MicrosoftReactor·2024-02-05 06:31

微软技术专家带你学 AI｜Azure 认知服务