量子计算机机器学习华为云第92页

机器学习笔记 - 基于Python的不平衡数据的欠采样技术

一、简述随着从不同的来源生成和捕获大量数据。尽管信息量巨大，但它往往反映了现实世界现象的不平衡分布。数据不平衡的问题不仅仅是统计上的挑战，它对数据驱动模型的准确性和可靠性具有深远的影响。以金融行业欺诈检测为例。尽管我们希望避免欺诈，因为其具有高度破坏性，但机器（甚至人类）不可避免地需要从欺诈交易的示例中学习（尽管很少见），以将其与日常合法交易的数量区分开来。欺诈性交易和非欺诈性交易之间的数据分布不

坐望云起·2024-01-01 09:55

为即将到来的量子攻击做好准备的 4 个步骤

这场风暴被称为Q-Day，是即将到来的量子计算时代的简写，届时量子计算机的功能将使最复杂的加密算法变得过时。

网络研究院·2024-01-01 08:11

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

自动特征工程自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。隐式特征组合主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点。这样会导致深度学习出来的特征组合相对难用到其他算法之上，也很难给人明确的信

whitenightwu·2024-01-01 08:22

chatgpt赋能python：Python怎么AI绘画

Python怎么AI绘画随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Python成为了其中最常用的语言之一。人工智能已经满足了许多人的兴趣，并已经成为一个行业。其中，AI绘画是大家热衷的领域之一。

yakuchrisfor·2024-01-01 08:22

机器学习入门-数值特征-时间特征处理

我们可以将一连串的时间特征进行拆分，比如：2015-03-0810:30:00.360000+00:00，我们可以将其转换为日期类型，然后从里面提取年，月，日等时间信息对于一些hour，month等信息，我们也可以使用pd.cut将hour信息按照时刻转换为离散数据，如morning，afternonn等等代码：第一步：载入数据第二步：将数据转换为DataFrame格式第三步：使用pd.Times

weixin_34026276·2024-01-01 08:21

百面机器学习 -- No.2 特征工程 -- 训练数据不足的情况下会带来什么问题，如何缓解？

数据不足会带来什么问题机器学习任务的问题，可以简单的理解成寻找最佳的拟合函数和最佳的泛化函数，拟合函数是用来学习历史信息的，泛化函数是用来外推其他数据的（即，预测未来）。

小王做笔记·2024-01-01 08:20

大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现

一、通过openai实现的作品：要想快速实现功能，咱们先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，专注于开发强化学习、机器学习、自然语言处理等技术。

馒头糕饼一齐要·2024-01-01 08:50

AI 绘画极简教程

来源：机器学习算法与Python实战大家好前几天在朋友圈发了几张我用AI绘画工具DiscoDiffusion画的画既然有同学问，就写个极简教程吧，画个图是足够了，想要深入了解还需自行百度，可以找到更详细的教程

Python数据之道·2024-01-01 08:19

机器学习（三） -- 特征工程（更新中）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。

₫从心·2024-01-01 08:19

机器学习--主成分分析 PCA

特征维度约减特征约减的目的是将高维特征向量映射到低维子空间中。比如：给定n个样本（每个样本维度为p维）{x1,....xn}通过特征变换/投影矩阵实现特征空间的压缩:高维数据为何要维度约减?数据压缩和存储：高维数据通常需要占用更大的存储空间。通过维度约减，可以将数据压缩为较低维度的表示形式，减少存储需求。降低计算复杂度：在高维空间中进行计算通常更加复杂和耗时。通过维度约减，可以将计算转移到低维空间

kk要读书·2024-01-01 08:18

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

致未来

当下“深度学习”作为机器学习最流行的核心算法之一，已经吸引越来越多人才和组织的极度关注。如果说未来要打破一个旧世界、打造一个新世界，那么技术就是手中的强大武器。

碌不平·2024-01-01 07:26

线性投影（linear projection）

1、线性投影介绍线性投影在数学、统计学、机器学习以及经济学等多个领域都有重要作用，其基本思想是将一个高维空间中的向量或点映射到该空间的某个子空间中。

科学禅道·2024-01-01 06:33

【机器学习】快速入门！关于 Pandas 库的简介和常用方法整理

PandasPandas简介1.数据加载和存储加载数据：存储数据：2.数据清洗3.数据统计和汇总4.数据选择和过滤5.数据合并和连接6.时间序列处理创建时间序列数据：索引和选择：时间序列分析：时间序列可视化：7.其他常用函数train.head()train.info()写在最后Pandas简介Pandas是一个开源数据分析和数据操作的Python库。它提供了数据结构，如Series和DataFr

SuasyYi·2024-01-01 06:58

【深度学习】快速上手！关于 PyTorch 库的使用和基础方法整理

PyTorchPyTorch基础结构：主要功能：Tensor创建Tensor：Tensor基本操作：Tensor的其他用法：Autograd简单示例写在最后PyTorchPyTorch（PythonTorch）是一个开源的机器学习库

SuasyYi·2024-01-01 06:54

深度学习必备框架PyTorch简介和参考资料

目录引言本系列博客的目标和预期读者历史和发展易用性灵活性动态计算图学习资源和文档推荐书籍社区和支持总结引言欢迎来到PyTorch的世界——一个革命性的工具，正在重塑我们如何构建和理解机器学习和深度学习模型

E寻数据·2024-01-01 06:51

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-01-01 06:07

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

2023那些振奋人心的中国科技成果

**量子计算机**：中国科学家成功研制出基于光子的量子计算机“九章二号”，并实现了量

广州太行事物所·2024-01-01 05:45

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

2.原理介绍自编码器神经网络是一种无监督的机器学习算法，它的主要目的为将输入层的数据压缩成较短的格式，我们也可以称为潜在空

赵卓不凡·2024-01-01 05:14

原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容，真的是学习了

微信公众号大数据金融统计大数据时代中的金融统计今天用STATA实现机器学习STATA●机器学习STATA●1什么是机器学习机器学习是通过分析研究数据集，挖掘大数据中存在的潜在价值，主要步骤为：数据准备、

SMILE_9025·2024-01-01 05:27

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后

苏高峰·2024-01-01 05:18

【lsp预测】基于强化学习预测matlab源码

一、强化学习概述1.强化学习简介（1）强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

Matlab科研辅导帮·2024-01-01 04:18

商品销售数据爬取分析可视化系统爬虫+机器学习淘宝销售数据预测算法模型大屏大数据毕业设计（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法（线性回归模型预测商品的销量）MySQL数据库、se

vx_biyesheji0001·2024-01-01 04:48

故障诊断模型 | Maltab实现PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断

文章目录效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断模型描述在机器学习领域，我们常常需要通过训练数据来学习一个函数模型

算法如诗·2024-01-01 03:21

数据特征工程 | 特征筛选（过滤法）—— ANOVA

特征筛选的重要性：在机器学习和数据科学领域，特征筛选是优化模型性能和提高计算效率的关键步骤。当数据集包含大量特征时，不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和冗余信息，影响模型的泛化能力。

算法如诗·2024-01-01 03:50

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理NLP及机器人第三十四章：机器学习与人工智能1、分类Classification2、做分类的算法分类器Classifier3、用于分类的值是特征Feature4

笛秋白·2024-01-01 03:48

机器学习笔记--DeepWalk和Node2Vec图嵌入代码实战一

斯坦福大学CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习

北航程序员小C·2024-01-01 02:27

2018-03-23 为什么股票市值是当前的样子？

今天研究了一下文章《【量化课堂】机器学习多因子策略》，大受启发。我觉得“机器学习多因子策略”不准确，应该叫“机器学习市值解释策略”。

止一之路·2024-01-01 02:33

机器学习：贝叶斯估计在新闻分类任务中的应用

在这个背景下，机器学习技术应运而生，其中贝叶斯估计作为一种强大的概率推断方法，在新闻分类任务中发挥着重要作用。在本篇文章中，使用搜狗实验室提供的新闻数据集，并且通过贝叶斯估计来

十有久诚·2024-01-01 02:04

AI大模型

所谓的机器学习训练模型就是去调整参数（这里之前我好像弄过一个预测模型，确实如此）。GPT3.5有1750亿个参数。Google这篇论文很好：1.它的编

阿如村保安·2024-01-01 01:40

2024年原创深度学习算法项目分享

原创深度学习算法项目分享，包括以下领域：图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话，评论区私聊

Jason160918·2024-01-01 01:00

年终回顾与展望：CSDN成就之路，2023年AI浪潮展望及2024 Flag

通过创作者身份认证4，多篇文章被城市开发者社区收录5，多篇文章进入全站综合热榜6，积极参与社区建设，问答社区多个回答被采纳7，持续的创作，也收获了高等级的勋章8，积极参加创作活动投稿，丰富社区话题9，华为云云服务器评测征文获奖两篇

Par@ish·2024-01-01 00:12

全网最全深度学习案例整理汇总

一.入门资料完备的AI学习路线，最详细的中英文资源整理⭐AiLearning:机器学习-MachineLearning-ML、深度学习-DeepLearning-DL、自然语言处理NLMachine-Learning

xiaoshun007～·2024-01-01 00:07

【42页动态规划学习笔记分享】动态规划核心原理详解及27道LeetCode相关经典题目汇总

阿_旭·2024-01-01 00:01

机器学习----AndrewNg视频笔记记录11

接记录9，对于加速学习的方法还有学习率衰减方法一：α=1/(1+decay-rate*epoch-num)*α0其中decay-rate为另一个超参，epoch-num是指遍历数据的次数其他方法：指数下降、引入另一个超参K、离散阶梯式、手动manual其中引入超参K时，可以选择除以epoch-num或者mini-batch的batch-size的平方根但其实设定一个fixed的学习率然后去调整它，

今天不要熬夜·2024-01-01 00:00

机器学习----AndrewNg视频笔记记录08

如何构建神经网络密集负载（NeuralNetworkintensiveloads）现在我们无需手动地将数据输入给第一层，然后第一层的激活值传给第二层.....我们只需告诉TensorFlow把这两层串在一起，这就是顺序函数密集流（sequentialfunctionintensiveflow）的作用，在这里就会把layer1和layer2顺序连起来如果你想训练这个神经网络，你需要利用一些参数去调用

今天不要熬夜·2024-01-01 00:29

bagging：随机森林

前言集成学习（Ensemblelearning）是机器学习中最先进、最有效、最具研究价值的领域之一，这类方法会训练多个弱评估器（baseestimators），并将它们输出的结果以某种方式结合起来解决一个问题

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:25

【链表OJ—链表的回文结构】

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

2301_79585944·2023-12-31 23:49

u8系统怎么连接服务器,用友U8 怎么连接远程服务器

在如图1所示的方案中，用户的生产数据中心的应用系统使用MySQL作为数据库，应用系统与MySQL均热备容灾到华为云上。用户的生产数据中心与华为云之间使用专线进行网络连接。

weixin_42316319·2023-12-31 22:02

利用已有的大数据技术，如何构建机器学习平台

以下便是机器学习与人脑归纳经验的类别图：平台设想在同

Alukar·2023-12-31 22:12

node和前端项目宝塔部署

首先需要一台服务器购买渠道：阿里云、腾讯云、百度云、华为云一、以阿里云为例购买esc可临时购买测试服务器二、安装宝塔复制公网ip地址通过Xshell进行账号密码的连接连接后访问宝塔官网宝塔面板下载，免费全能的服务器运维软件找到自己购买时的系统进行安装把命令输入到

奥特曼　·2023-12-31 21:56

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。

袁既望·2023-12-31 21:24

Anaconda安装（最新图文版）

前言：在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。Anaconda是为方便使用Python而建立的一个软件包。

-恰饭第一名-·2023-12-31 20:55

大佬的Python自学笔记.pdf，强烈建议收藏

字节跳动大佬的Python自学笔记这是我的一个朋友自学资料包，通过这个资料包自学拿到了字节跳动的Offer，下面是他之前入门学习Python时候的学习资料，非常全面，从Python基础、到web开发、数据分析、机器学习

程序猿汤姆·2023-12-31 18:15

Pearson correlation coefficient (Pearson’s r) 皮尔森相关系数

此图用的是箱状图，的纵轴是“Pearson’sr”，是实际观测值与机器学习模型预测值之间的相关性Pearson'sf得分，它是一个统计量，用来衡量两个变量之间线性相关性的强度。

马鹏森·2023-12-31 17:26

机器学习---降维与度量学习

度量学习是机器学习的一个重要分支，通过有标记样本或结合未标记样本，寻找一个能够

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

机器学习---随机森林宫颈癌分类

1.宫颈癌分类fromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipe