量子计算机机器学习华为云

使用 OpenAI 自定义 API 提高电商平台的推荐精度

OpenAI自定义API正是这样一种强大而灵活的工具，能够通过自然语言处理和机器学习技术，进一步提升电商平台的推荐精度。
api77·2024-01-12 10:09

1 yolo v5 anli

yolov5anli提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
Chance Z·2024-01-12 10:33

华为云用docker部署halo

前言请选择CentOS7.0-7.9版本CentOS8.0以上下载源有点问题1Docker安装1.1安装dockeryuminstall-ydocker1.2开启dockersystemctlstartdocker.service1.3设置docker启动项systemctlenabledocker.service2部署halo我使用的是halo1.5.4版本当你看到这个博客的时候版本肯定会有变化
word0exe·2024-01-12 10:45

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时
zhy2267291213·2024-01-12 10:09

2022-06-30

VAE是一种机器学习方法，据报道它有助于发现其他小分子。科学家们在《NatureComputationalScience》上
图灵基因·2024-01-12 10:23

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

这种非监督式学习是机器学习领域追求的目标。
chituo5344·2024-01-12 09:46

【Python机器学习】SVM——预处理数据

为了解决特征特征数量级差异过大，导致的模型过拟合问题，有一种方法就是对每个特征进行缩放，使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。“人工”处理方法：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai
zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM的优缺点

核支持向量机是非常强大的模型，SVM允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好，但更高数量级的数据上，在运行时间和内存使用方面可能面临调整。SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的
zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机，将数据映射到更高维空间中有两种办法：一种是多项式核，在一定阶数内计算原始特征的所有可能
zhangbin_237·2024-01-12 09:35

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr
zhangbin_237·2024-01-12 09:31

机器学习-0基础

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程
猿戴科·2024-01-12 09:47

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。
matlabgoodboy·2024-01-12 09:14

数组计算模块NumPy

提供了高性能的数组对象提供了大量的函数和方法NumPy使用机器学习中的操作变得简单NumPy是通过C语言实现的NumPy的安装pipinstallnumpy数组的分类一维数组跟Python列表的形状一样
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-12 09:38

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
梦想的初衷~·2024-01-12 08:29

【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇

用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和数据科学领域，决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。
精英的英·2024-01-12 08:56

计算机毕业设计 基于SpringBoot的物资综合管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟————————————————计算机毕业设计《1000套》✌目录1、项目介绍及开发技术1.1项目介绍
IT学长编程·2024-01-12 07:42

机器学习框架PyTorch

机器学习框架PyTorchPyTorch简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换
hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

Introduction简介大多数机器学习工作流涉及处理数据、创建模型、使用超参数优化模型，以及保存，然后推理已训练的模型。
冰雪storm·2024-01-12 06:28

【机器学习基础】集成学习

专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！
为梦而生~·2024-01-12 06:55

模型评估：ROC曲线

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。
一碗姜汤·2024-01-12 06:54

机器学习激活函数

激活函数激活函数是人工神经网络中的一个重要组成部分。它们用于向神经网络中添加非线性因素，使得网络能够解决复杂问题，如图像识别、语言处理等。激活函数的作用是决定一个神经元是否应该被激活，也就是说，它帮助决定神经元的输出是什么。一些常见的激活函数包括：Sigmoid函数：将输入压缩到0和1之间，常用于二分类问题。Tanh函数：也称为双曲正切函数，将输入压缩到-1和1之间，形状类似于Sigmoid，但由
Persistence is gold·2024-01-12 06:54

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

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★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层
茗创科技·2024-01-12 06:01

机器学习之独热编码（One-Hot）

一、背景在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。那什么是特征数字化呢？
物随心转·2024-01-12 06:52

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。
小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。
小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习300问】1、什么是机器学习？

一、目前尚未有统一的定义维基百科定义：机器学习是一门系统的学科，它关注设计和开发算法，使得机器的行为随着经验数据的累积而进化，经验数据通常是传感器数据或数据库记录。
小oo呆·2024-01-12 06:51

基于“小数据”的机器学习

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。
快乐非自愿·2024-01-12 06:47

【机器学习】聚类算法（二）

五、基于密度的算法5.1DBSCAN算法importsys#导入sys模块，用于访问系统相关的参数和功能importos#导入os模块，用于处理文件和目录importmath#导入math模块，用于进行数学运算importrandom#导入random模块，用于生成随机数fromsklearnimportdatasets#导入sklearn的datasets模块，用于加载数据集importnump
十年一梦实验室·2024-01-12 06:16

机器学习_8、支持向量机

支持向量机解决鸢尾花数据集分类问题#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test
Element_南笙·2024-01-12 06:46

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros
Element_南笙·2024-01-12 06:45

【机器学习】半监督学习

一、问题假设要利用无标签样本进行训练，必须对样本的分布进行假设？二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。自训练：自训练是一种使用单个模型的半监督学习的方法，它的过程是先用有标签的数据训练一个初始的模型，然后用这个模型对无标签的数据进行预测，选择一些预测结果最有信心的数据作为新的有标签的数据，加入到原来的有标签的数据集中，再用这个扩充的数
十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0
小艳加油·2024-01-12 06:37

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

数据科学(Python/R/Julia)作者|CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。
weixin_39974882·2024-01-12 06:36

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。
小林打怪中·2024-01-12 06:05

【特征工程】17种将离散特征转化为数字特征的方法

不过，这将是相当惊人的，「因为只有一小部分数据科学项目涉及机器学习，而实际上所有这些项目都涉及一些离散数
风度78·2024-01-12 06:34

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
asyxchenchong888·2024-01-12 06:34

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2024-01-12 06:02

【机器学习】模型调参工具：Hyperopt 使用指南

机器学习|模型调参工具：Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么？
Avasla·2024-01-12 06:31

经典案例——利用 KNN算法 对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris
小林打怪中·2024-01-12 06:26

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

引言：卷积运算在多个领域的核心地位卷积运算是一个基础操作，它在众多学科中占据核心地位，从物理过程如热传递，到机器学习中的卷积神经网络。
夕小瑶·2024-01-12 05:44

2024 CSRankings全球计算机科学排名发布！清华AI第一，哈工大NLP第一

清华、北大、上海交大AI领域霸榜前三在AI板块，主要有人工智能、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、网络&信息检索5个细分领域。当只勾选AI领域时，世界AI领域高校排名前20就出来啦。
夕小瑶·2024-01-12 05:43

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

这里的目的是：示例使用交叉验证结合网格搜索，对机器学习模型进行超参数优化。一、导入相关模块主要是pandas和sklearn的模型及模型评价指标。import
wufeil·2024-01-12 04:26

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例bywufeilDeepchem包含了很多的化学分子的数据集，同时也有将分子结构转换为机器学习能够识别的矩阵（序列）数据的方法，下面就来简单举几个例子
wufeil·2024-01-12 04:25

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第十天-Linux下mplayer音乐播放器练习题（物联技术666）

物联技术666_嵌入式C语言开发,嵌入式硬件,嵌入式培训笔记-CSDN博客物联技术666擅长嵌入式C语言开发,嵌入式硬件,嵌入式培训笔记,等方面的知识,物联技术666关注机器学习,arm开发,物联网,嵌入式硬件
vx349014857·2024-01-12 02:09

【论文笔记】ZOO: Zeroth Order Optimization

ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络(DNN)是当今时代最突出的技术之一，在许多机器学习任务中实现了最先进的性能
xhyu61·2024-01-12 02:34

云卷云舒：数据库的serverless演进趋势

随着阿里云、华为云的PolarDB、guessDB都在大力演进serverless版本的发布，部分特性已经发布公测，国内的另外两家云服务商移动云、天翼云也相继推出serverless版本，并计划近期公测
Cloud云卷云舒·2024-01-12 01:34

机器学习 类别特征编码：Category Encoders 库的使用

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录CategoryEncoders简介CategoryEncoders安装CategoryEncoders的使用编码方法介绍CategoryEncoders简介CategoryEncoders是一个用于
小嗷犬·2024-01-12 01:01

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

对于习题2-1，平方损失函数在机器学习课程中学习过，但是惭愧的讲，在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数
HBU_David·2024-01-12 00:23
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