量子计算机机器学习华为云

Windows Copilot 更新及使用教程

GitHubCopilot是一款基于机器学习的代码生成工具，可以帮助开发者快速生成高质量的代码。
不爱敲代码吖·2024-01-12 00:39

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。
草明·2024-01-11 23:57

决策树回归（Decision Tree Regression）

什么是机器学习**决策树回归（DecisionTreeRegression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。
草明·2024-01-11 23:27

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

什么是机器学习XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种梯度提升树算法，它在梯度提升框架的基础上引入了一些创新性的特性，以提高模型性能和训练速度。
草明·2024-01-11 23:56

python数据分析与应用课后题答案第五章_《Geocomputation with R》第五章参考答案

作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R
weixin_39717121·2024-01-11 23:06

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

在进行数据分析、机器学习或其他数据驱动任务之前，必须确保数据是干净的。数据清洗的重要性在于：数据质量：脏数据（包括缺失值、异常值和重复值）可能导致分析结果不准确或模型性能下降。
m0_57781768·2024-01-11 23:31

Python清理数据的常用方法总结

目录1、数据预览2、缺失值处理3、异常值处理4、数据类型转换5、重复值处理6、数据标准化7、特征选择8、处理类别数据总结在数据科学和机器学习领域，数据清理是一个非常重要的步骤。
傻啦嘿哟·2024-01-11 23:00

机器学习之心荣获2023博客之星TOP50 | 感谢CSDN

机器学习之心荣获2023博客之星TOP50|感谢CSDN2023年，是极其不平凡的一年！感谢CSDN平台！感谢所有支持我的前辈、朋友和同学！2024年，新的一年，继续努力，持续写作！
机器学习之心·2024-01-11 22:06

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索 （三）

在今天的文章中，本节将向你介绍一种不同的搜索方式，利用机器学习(ML)技术来解释含义和上下文。
Elastic 中国社区官方博客·2024-01-11 22:58

Python3入门机器学习经典算法与应用——支持向量机SVM之点到直线的距离推导

支持向量机SVM之点到直线的距离点到直线的距离推导。式子①×A+②×B得x\mathop{x}x，式子①×(-B)+②×A得y\mathop{y}y，式子③左右两边减去x0\mathop{{x}}\nolimits_{{0}}x0，式子④左右两边减去y0\mathop{{y}}\nolimits_{{0}}y0，
怪我冷i·2024-01-11 22:18

合工大苍穹战队视觉组培训Day5——机器学习，图像识别项目

7.22那天并无硬性任务，继续学习机器学习，我就来介绍一下我在做的项目吧。
工大电科小趴菜·2024-01-11 21:40

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。
丘小羽·2024-01-11 21:04

openai自定义API操作 API （openai.custom）：OpenAI API 实现电商平台的智能库存管理

而OpenAIAPI作为一种强大的自然语言处理和机器学习工具，可以为电商平台实现智能库存管理提供有力支持。一、智能预测与库存计划智
数据小爬虫·2024-01-11 21:29

Python机器学习库之orange3使用详解

概要数据科学和机器学习是当今科技领域的重要组成部分，而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。
Rocky006·2024-01-11 21:43

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT4基础1、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变
夏日恋雨·2024-01-11 19:35

2024年Flag

学习人工智能和机器学习首先，我计划深入学习人工智能和机器学习。随着人工智能的普及和应用，我希望能够成为这个领域的专家。我打算学习深度学习算法和框架，并且参与实际项目。
Flying_Fish_roe·2024-01-11 17:48

深度学习”和“多层神经网络”的区别

深度学习是一种机器学习的子集，它使用了人工神经网络的架构。深度学习的核心思想是模拟人脑神经元的工作方式，以建立模型并学习数据的抽象模式。深度学习模型可以有多个隐藏层，每一层都包含了大量的神经元或节点。
Jason160918·2024-01-11 17:14

2023年终小结

我深入研究了新兴技术领域，如机器学习和人工智能，并成功应用于我们团队的项目中。我也不断探索函数式编程和并发编程的优势，并将其应用于我们的代码中。
KingDol_MIni·2024-01-11 17:14

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第五天-Linux消息共享内存（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
物联技术666·2024-01-11 16:58

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第一天-ASCII码说明（物联技术666）

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物联技术666·2024-01-11 16:57

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第二天-Linux开发板外设练习题（物联技术666）

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物联技术666·2024-01-11 16:57

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux网络编程第一天-socket编程（物联技术666）

物联技术666-CSDN博客物联技术666擅长嵌入式C语言开发,嵌入式培训笔记,嵌入式硬件,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,单片机领域.https://blog.csdn.net
vx349014857·2024-01-11 16:27

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第一天-系统调用、标准IO口（物联技术666）

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物联技术666·2024-01-11 16:27

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-source insight快捷键（物联技术666）

物联技术666-CSDN博客物联技术666擅长嵌入式C语言开发,嵌入式培训笔记,嵌入式硬件,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,单片机领域.https://blog.csdn.net
vx349014857·2024-01-11 16:57

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第三天-Linux进程（物联技术666）

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vx349014857·2024-01-11 16:56

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第六天-Linux信号（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
vx349014857·2024-01-11 16:55

下载python第三方库,python在哪下载库

前言awesome-python是vinta发起维护的Python资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、
阳阳2013哈哈·2024-01-11 16:52

《PySpark大数据分析实战》-27.数据可视化图表Pyecharts介绍

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·2024-01-11 16:21

【Machine Learning】Optimization

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。
YiPeng_Deng·2024-01-11 15:30

在Hugging Face上下载并使用Bert-base-Chinese

HuggingFaceHuggingface起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来
little pierce·2024-01-11 14:59

理解深度学习

2、深度学习的本质一个典型的机器学习样例如上，从开始的通过传感器（例
voice_an·2024-01-11 14:23

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

022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商店更是
科研小白 新人上路·2024-01-11 13:20

机器学习速成课程 学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data
HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。它假设特征之间是相互独立的，并根据已知的特征和类别之间的关系，计算出在给定特征条件下每个类别的后验概率，然后选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。具体而言，贝叶斯分类器通过以下步骤进行分类：1.学习阶段：使用已知的特征和对应的类别标签来训练分类器，计算每个类别的先验概率和每个特征在不同类别下的条件概率。2.预测阶段：对于一
此星光明·2024-01-11 12:59

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模进阶应用

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
Teacher.chenchong·2024-01-11 12:18

华为云AI：轻松实现图像识别调用

文章目录前言一、环境配置关键步骤二、图像识别实例媒资图像标签名人识别总结前言基于华为云AI服务和java使用SDK实现图像识别，主要以媒资图像标签和名人识别为例。
浩泽学编程·2024-01-11 12:18

基于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
Mr.靳靳477302280·2024-01-11 12:45

机器学习工程师学习路线图

点击进入详情机器学习工程（MLE）是一个快速发展的领域，对熟练专业人员的需求很高。如果您对MLE职业感兴趣，路线图可以帮助您培养必要的技能和知识。什么是机器学习工程？
ChatGPTer·2024-01-11 12:05

Buzz 离线音频转字幕工具（完全免费，无需登录）

Buzz语音转文字工具的特点高准确率：基于OpenAI开源的Whisper自动语音识别模型，这是一款非常强大的机器学习模型转换速度快：Buzz的模型都离线存在本地，转换过程无需
這花開嗎·2024-01-11 11:39

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

SVM（核支持向量机）是一种监督学习模型，是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。线模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限，但是有一种方式可以让线性模型更加灵活，那就是添加更多特征，比如输入特征的交互式或多项式。以下面的数据集为例：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmglearnimportmatplotl
zhangbin_237·2024-01-11 11:31

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
ASS-ASH·2024-01-11 11:01

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。
代码讲故事·2024-01-11 11:59

【NLP】多标签分类【上】

简介《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。
Twilight Sparkle.·2024-01-11 11:28

【机器学习前置知识】狄利克雷分布

在阅读本文前，建议先食用以下几篇文章以能更好地理解狄利克雷分布：二项分布Beta分布多项分布共轭分布狄利克雷分布狄利克雷分布(Dirichletdistribution)是Beta分布的扩展，把Beta分布从二元扩展到多元形式就是狄利克雷分布，Beta分布是狄利克雷分布的二元特例。在共轭方面，可以类比Beta分布与二项分布的关系，狄利克雷分布是多项分布的共轭分布，因此狄利克雷分布常作为多项分布的先
Axlsss·2024-01-11 10:51

机器学习笔记一之入门概念

对比结论线性模型(LinearModels)非线性模型(Non-linearModels)对比三按算法分类1.批量学习（BatchLearning）2.在线学习（OnlineLearning）对比四按技巧分类五机器学习的三要素经验风险
ζั͡ޓއއއ坏尐絯·2024-01-11 10:18

基于传统机器学习模型算法的项目开发详细步骤

1场景分析1.1项目背景描述开发项目模型的一系列情境和因素，包括问题、需求、机会、市场环境、竞争情况等1.2.解决问题传统机器学习在解决实际问题中主要分为两类：有监督学习：已知输入、输出之间的关系而进行的学习
挑大梁·2024-01-11 10:44

【机器学习一百问 01】 迁移学习和小样本学习的本质不同是什么？

迁移学习和小样本学习都是机器学习领域的重要分支，它们虽然有一些交集，但在目的和核心方法上存在本质的不同：目的和焦点：迁移学习：其主要目的是利用在一个或多个源任务上获得的知识，来改善或加速对新任务的学习过程
坚果仙人·2024-01-11 10:43

【机器学习】聚类算法(一）

聚类算法是一种无监督的机器学习方法，它可以将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象相似度高，而不同组内的对象相似度低。聚类算法有很多种，例如K-均值，层次聚类，密度聚类，谱聚类等。
十年一梦实验室·2024-01-11 10:41

北京大学 wlw机器学习2022春季期末试题分析

北京大学wlw机器学习2022春季期末试题分析前言新的开始第一题第二题第三题前言你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。
Lyrig~·2024-01-11 10:07

Task03：字符识别模型

pytorch机器学习一个重要模块。nn是核心。基础太差，搞个简单的模型先熟悉torch架构.
snipon·2024-01-11 10:35
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