A_机器学习第23页

一文读懂量化交易中的算法交易使用！

为通过挂单被动成交来追求更好的交易均价，随着人工智能，机器学习等技术的引入，逐渐演变为部分结合智能信号的主动算法，完全依赖智能信号的智能算法。算法交易怎么开通使用？

jiucaixiuyang·2024-02-08 23:40

数据湖的整体思路

当数据湖成为中心，那么就可以围湖而建“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。

zhang菜鸟·2024-02-08 22:19

用通俗易懂的方式解释强化学习

强化学习是一种机器学习方法，可以想象成教电脑通过“试错”的方式学习如何完成某项任务。我们可以用一个非常简单的例子来理解：训练一条狗做特定的动作，比如说“坐下”。

ALGORITHM LOL·2024-02-08 22:25

Mapbox Vision SDK 介绍

一.基本概念MapboxVisionSDK使用机器学习的方式，动态地对马路上的车、物、人等物体进行分析，结合导航SDK和AR技术实现AR导航。

业余敲代码·2024-02-08 21:58

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第三节标准库第三方库基础模块机器学习深度学习平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

Pytorch | Tensor张量

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

MySQL表设计的思考

多分类图片识别的项目背景，用户上传包含多个目录的压缩包形成数据集，压缩包中的子目录作为图片分类，机器学习根据用户选择的图片分类作为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型验证，如果验证结果符合用户需求

昙花未现·2024-02-08 19:39

FeatInsight: 基于 OpenMLDB 的特征平台助力高效的特征管理和编排

FeatInsight特征平台提供简便易用的UI界面，用户可以进行机器学习特征开发的全流程，包括数据的导入、查看、编辑，特征的生成、存储、上

第四范式开发者社区·2024-02-08 19:23

OpenMLDB 作为中国唯一的特征平台产品入选 2023 Gartner 研究报告

在国际权威咨询与研究机构Gartner发布的重要研究报告《TheLogicalFeatureStore:DataManagementforMachineLearning》(《逻辑特征存储：机器学习的数据管理

第四范式开发者社区·2024-02-08 19:22

小长假自驾游规划好了吗？高德五一出行指南来啦！

依托超7亿高德地图用户、海量交通出行数据、位置大数据，高德运用机器学习和综

科技看点·2024-02-08 18:15

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欢迎关注博主Mindtechnist或加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术

Mindtechnist·2024-02-08 18:44

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第三章：分类在第一章中，我提到最常见的监督学习任务是回归（预测值）和分类（预测类）。在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力

绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

程序员离职被嘲讽，领导：人家给你2万一月？你才毕业几年

温柔的倾诉·2024-02-08 18:16

简单总结下8.25技术大会感受

人工智能、大数据、机器学习、区块链，未来会做出更多有意思的东西。2、学无止境，技术要修炼内功。以后就算转行人工智能、大数据、机器学习也是思想贯通的。不要守护自己一亩三分地，要积极拥抱新技术和新革命。

码农突围·2024-02-08 17:07

【C++学习路线——超详细介绍】

6.现代C++标准7.软件开发实践8.软件设计9.实战经验10.专业领域深化11.持续学习与成长1.介绍C++是一种高性能的编程语言，广泛应用于系统/应用软件、服务器和客户端应用程序，并且在游戏开发、机器学习

程序员不想敲代码啊·2024-02-08 16:27

Arm发布新的人工智能Cortex-M处理器

Arm在宣布中表示，Cortex-M52专为需要提高数字信号处理（DSP）和机器学习（ML）性能但不想承担专用DSP和ML加速器成本的

石头嵌入式·2024-02-08 16:14

巴尔加瓦算法图解：K最近邻算法

巴尔加瓦算法图解：K最近邻算法目录巴尔加瓦算法图解：K最近邻算法判断水果创建推荐系统1.判断相似程度练习回归（预测结果）机器学习总结本章内容❑学习使用K最近邻算法创建分类系统。❑学习特征抽取。

Ashleyxxihf·2024-02-08 16:03

程序员裁员危机

快来和我们分享一下你的看法吧~方向一：技术变革主要的技术变革及其对当今世界的影响：人工智能（AI）与机器学习（ML）：AI和ML正在改变数据分析、自动化、决策制定等领域。

Y T·2024-02-08 13:20

OpencV入门讲解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的功能，用于开发实时图像处理、视频分析、物体识别、机器学习等应用。

Y T·2024-02-08 13:49

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

[培训-Python机器学习]04-Git的使用和规范

参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：上网查阅Linus开发Git的背景；分析所在的开发团队所用的协作开发流程是什么？

乱码奇糟·2024-02-08 13:05

[培训-Python机器学习]02-使用conda管理环境和包

参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：培训后实践本章的各种操作；结果：以Python3.10创建开发虚拟环境；再创建一个Python3.7

乱码奇糟·2024-02-08 13:34

PyTorch 2.2 中文官方教程（十一）

PyTorchC++前端原文：pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_frontend.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0PyTorchC++前端是PyTorch机器学习框架的纯

绝不原创的飞龙·2024-02-08 12:15

hummingbird，一个非常好用的 Python 库！

前言随着人工智能和机器学习的快速发展，将训练好的模型部署到生产环境中成为了一个重要的任务。而边缘计算设备，如智能手机、嵌入式系统和物联网设备，也需要能够运行机器学习模型以进行实时推理。

漫走云雾·2024-02-08 12:42

机器学习中常用的性能度量—— ROC 和 AUC

什么是泛化能力？通常我们用泛化能力来评判一个模型的好坏，通俗的说，泛化能力是指一个机器学期算法对新样本（即模型没有见过的样本）的举一反三的能力，也就是学以致用的能力。举个例子，高三的学生在高考前大量的刷各种习题，像五年高考三年模拟、三年高考五年模拟之类的，目的就是为了在高考时拿到一个好的分数，高考的题目就是新题，一般谁也没做过，平时的刷题就是为了掌握试题的规律，能够举一反三、学以致用，这样面对新的

沉住气CD·2024-02-08 12:35

对话机器人（二）——RASA概述与安装

注：RASA版本为3.11.RASA简介RASA是构建对话机器人的开源机器学习框架。NLU：确定意图，捕获关键上下文信息。CORE：提供多轮对话管理机制，自动学习上下文与当前意图的关联性。

就要辣谢谢。·2024-02-08 11:17

＜网络安全＞《19 安全态势感知与管理平台》

1概念安全态势感知与管理平台融合大数据和机器学习技术，提供可落地的安全保障能力，集安全可视化、监测、预警和响应处置于一体。

Ealser·2024-02-08 11:30

如何开始深度学习，从实践开始

了解机器学习的基本原理，包括监督学习和无监督学习等概念。深入研究神经网络及其架构，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。探索流行的深度学

skywalk8163·2024-02-08 11:46

MMLSpark+Spark：pyspark+lightGBM应用实践

新发布的MMLSpark能够将诸如深度学习等前沿机器学习技术应用于更大的数据集，并为用户提供能够应对诸如文本、分类数据等多

bensonrachel·2024-02-08 10:38

李宏毅机器学习（二十）无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入

ManifoldLearning我们有时候的特征其实是低维度的放到高纬度上去，比如地球表面是2维的，但是被放到了3维空间，比如左下的S曲面，其实可以展开到2维平面上去，接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法LocallyLinearEmedding(LLE)局部线性嵌入具体是是怎么做的呢，我们点x和周围的点xj，给xj每个点加权wij求和，使其和xi最接近，然后投影到向量z

ca8519be679b·2024-02-08 10:38

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Mindtechnist·2024-02-08 10:45

Pandas数据预处理之数据标准化-提升机器学习模型性能的关键步骤【第64篇—python：数据预处理】

文章目录Pandas数据预处理之数据标准化：提升机器学习模型性能的关键步骤1.数据标准化的重要性2.使用Pandas进行数据标准化2.1导入必要的库2.2读取数据2.3数据标准化3.代码解析4.进一步优化

一见已难忘的申公豹·2024-02-08 10:45

Python | 基于Mediapipe框架的手势识别系统

选手可利用传统计算机视觉方法或基于机器学习/深度学习的方法，通

-拟墨画扇-·2024-02-08 10:05

TensorFlow 的基本概念和使用场景

基本概率TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练神经网络模型。TensorFlow的核心是一个用于构建图形计算的编程模型。它将计算表示为有向图，节点表示操作，边表示数据流。

Flying_Fish_roe·2024-02-08 09:52

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·2024-02-08 09:11

政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解TensorFlow（适合新手入门）

准备工作本笔记是假设您已经安装了Windows系统或Ubuntu系统的Anaconda（或Miniconda）、JupyterNotebook、TensorFLow，稍微了解Python语言，并可以进行一点点操作的基础上进行的。如果您还不具备这个条件，去看我的政安晨笔记里关于准备工作的文章：基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例https://blog.csdn.ne

政安晨·2024-02-08 08:34

每日优鲜

TonyLan·2024-02-08 08:38

Pandas文本数据处理技术指南—从查找到时间序列分析【第66篇—python：文本数据处理】

文本数据的合并与连接10.文本数据的排序11.文本数据的统计分析12.文本数据的分组与聚合13.文本数据的自定义函数应用14.文本数据的时间序列分析心得总结Pandas文本数据处理技术指南引言在数据分析和机器学习领域

一见已难忘的申公豹·2024-02-08 08:25

资源分享 | 利用机器学习进行高级MRI分析

Actflow大脑活动流工具箱(BrainActivityFlowToolbox，简称Actflow)。该工具箱有助于将大脑连接与任务诱发活动以及相关的认知和行为功能联系起来。主要重点是活动流映射及其相关方法。活动流映射是一个高度灵活的框架，通过更好的连接方法和创造性地使用该方法来更好地了解大脑功能。例如，活动流映射可用于推断是否涉及一个或多个大脑连接以产生特定功能。该方法还可用于将多个任务诱发的

茗创科技·2024-02-08 07:11

机器学习1一knn算法

1.基础知识点介绍曼哈顿距离一般是比欧式距离长的除非在一维空间拐弯的就是曼哈顿距离Knn查看前5行数据head()，info看空非空查看特征对应的类型Head()默认前5行，head（3）就是前3行数据Unique()可以查看分类后的结果csv的数据应该是逗号分隔，但也不确定，要去查看数据不要只看拓展名要点进去看一下这个删掉没有把原数据删掉如果把原数据删掉加上inplace=true#练习1导入数

pyniu·2024-02-08 07:40

机器学习：特征工程笔记

特征工程是数据预处理和机器学习的重要环节，包括从原始数据中选择、创建和转换特征。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

机器学习：朴素贝叶斯笔记

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，广泛应用于机器学习和数据挖掘中。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

机器学习：遗传算法笔记

遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，其本质是通过模拟生物群体的演化过程来找到问题的最优解或接近最优解的解决方案，它最初由美国密歇根大学（UniversityofMichigan）的约翰·霍兰德（JohnHolland）教授于1967年提出。其灵感来源于达尔文的进化论，其中自然选择、遗传和变异是核心原理。目录基本原理1.基于种群2.染色体编码3.