A_机器学习

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。
jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。
jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习： Encord Active平台】Encord 中的数据、标签和模型质量指标

定义质量指标数据质量指标标签质量指标模型质量指标自定义质量指标结论在使用数据集或开发机器学习模型时，经常会发现自己在查找或假设具有某些属性的数据子集、标签或模型预测。
jcfszxc·2024-01-31 10:00

【深度学习每日小知识】Model Accuracy 模型准确率

ModelAccuracy模型准确率模型准确性是衡量机器学习(ML)模型基于数据做出预测或决策的能力的指标。
jcfszxc·2024-01-31 10:15

谈一谈深度学习与机器学习

深度学习是机器学习的一个子领域，其核心是使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。机器学习是一种更广泛的概念，涵盖了许多不同的方法和技术，包括深度学习在内。
流浪字节π·2024-01-31 09:07

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#因为逻辑回归是分类问题，因此需要对评价指标进行更改#from.metricsimportaccuracy_scoreclassLog
劳斯Laus·2024-01-31 08:05

学习笔记CB003:分块、标记、关系抽取、文法特征结构

名词短语分块(NP-chunking)，通过词性标记、规则识别，通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。
利炳根·2024-01-31 08:20

点评：获ICRA认知机器人技术最佳论文奖，机器人可通过机器学习更快找到物体道翰天琼认知智能机器人大脑API接口平台。

摘要：根据密歇根大学的研究，机器人可以通过学习房屋周围不同物体之间的关系来学习如何更快地找到事物。在本文的一个示例中，一种新模型为机器人提供了视觉搜索策略，可以指导机器人在已经看到冰箱的情况下寻找附近的咖啡壶。这项工作由ChadJenkins教授和CSE博士领导。学生ZengZeng在2020年机器人技术与自动化国际会议（ICRA）上被授予认知机器人技术最佳论文奖。机器人专家的共同目标是使机器具有
认知智能·2024-01-31 08:05

点评：获ICRA认知机器人技术最佳论文奖，机器人可通过机器学习更快找到物体。道翰天琼认知智能机器人大脑API接口平台。

摘要：根据密歇根大学的研究，机器人可以通过学习房屋周围不同物体之间的关系来学习如何更快地找到事物。在本文的一个示例中，一种新模型为机器人提供了视觉搜索策略，可以指导机器人在已经看到冰箱的情况下寻找附近的咖啡壶。这项工作由ChadJenkins教授和CSE博士领导。学生ZengZeng在2020年机器人技术与自动化国际会议（ICRA）上被授予认知机器人技术最佳论文奖。机器人专家的共同目标是使机器具有
认知智能·2024-01-31 08:04

自然语言处理的就业前景

在就业方面，计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方面的工作，包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技
人工智能技术与咨询·2024-01-31 07:29

解密人工智能与低代码开发：探索机器学习奥秘

本文将探索人工智能与低代码开发之间的关系，揭示机器学习的奥秘，并展望未来发展的趋势。人工智能正引领着技术革新的浪潮，而低代码开发作为支持快速应用开发的方法，也在业界引起了广泛关注。
工业甲酰苯胺·2024-01-31 07:58

【EI会议征稿通知】2024年模型、自然语言处理与机器学习国际学术会议（CMNM 2024）

2024年模型、自然语言处理与机器学习国际学术会议（CMNM2024）2024InternationalConferenceonModeling,NaturalLanguageProcessingandMachineLearning
搞科研的小刘选手·2024-01-31 07:38

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).__init__()#矩阵的维度（dimensions）self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8),nn
不会写代码！！·2024-01-31 07:38

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-01-31 07:35

机器学习——绪论总结

目录一、引入二、基本术语三、假设空间与归纳偏四、模型选择一、引入机器学习：通过计算手段，得出具有能够自我修改、完善能力的模型，利用经验改善系统自身性能。
带带琪宝·2024-01-31 07:31

机器学习：Logistic回归（Python）

Logistic回归（二分类）logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数，实现二分类"""def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True,a
捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

奠定基础：用于机器学习的微积分、数学和线性代数

一、说明机器学习是一个引人入胜的领域，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明确编程。然而，在幕后，有一个坚实的数学和线性代数基础，构成了机器学习算法的支柱。
无水先生·2024-01-31 07:54

python地理空间_GIS Experience （十）：Python地理空间数据分析

前言GISer都知道在常用的桌面端GIS应用ArcGIS和QGIS工具中都大量的使用了Python语言，考虑到当前python也被大量应用到机器学习和人工智能领域，在进行空间处理时候直接通过编写代码也可以使得工作更为高效
weixin_39694838·2024-01-31 06:30

干货 | 大模型在图数据分析、推荐系统和生物科学中的综合应用

图机器学习、推荐系统与大语言模型的融合正成为新的前沿热点。图机器学习通过利用图结构数据，能够有效地捕捉和分析复杂关系和模式。
AITIME论道·2024-01-31 06:33

[机器学习]K-means——聚类算法

一.K-means算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据#1.数据加载#生成（n_samples：样本点，centers：中心点，random_state：随机种子，cluster_std：聚类标准差
不知迷踪·2024-01-31 05:26

第4章 python深度学习——（波斯美女）

第4章机器学习基础本章包括以下内容：除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例，你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题
weixin_42963026·2024-01-31 05:25

[机器学习]TF-IDF算法

一.TF-IDF算法概述什么是TF-IDF？词频-逆文档频率（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，TF-IDF）是一种常用于文本处理的统计方法，可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。简单来说就是可以用于文档关键词的提取。TF-IDF的基本思想：看到下面这段文本，我们应该很容易就能看出“梅西”应该是一个关键词，但是我们如何通过算法的形式让计算机也能够辨别呢
不知迷踪·2024-01-31 05:25

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

1.1特征工程的定义和基本概念1.2特征工程在传统机器学习中的应用1.3时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理
theskylife·2024-01-31 05:40

机器学习复习（5）——激活函数

目录激活函数分类区别与优缺点饱和激活函数非饱和激活函数综合考虑Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数LeakyRelu激活函数Swish激活函数激活函数分类激活函数可以分为两大类：饱和激活函数：sigmoid、tanh非饱和激活函数:ReLU、LeakyRelu、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU】、RReLU【随机ReLU】区别与优缺点饱和激活函数Sigmoid
不会写代码！！·2024-01-31 04:47

xLearn机器学习库：安装与实践指南

在机器学习的领域里，不乏优秀的库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。然而，xLearn以其独特的优势，在处理特定类型的数据和问题时显得尤为出色。
uncle_ll·2024-01-31 03:56

使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理

Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测，对于文本数据来说，因为算法执行的是关于矩形的数学运算，这意味着我们必须将字符串转换为向量。
Yuki_lsq·2024-01-31 03:02

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化9.2.3拓展案例1：特征降维9.2.4拓展案例2：独热编码9.3与机器学习库的集成
江帅帅·2024-01-31 01:12

Python实现OCR大批量识别图片文字，并将文字保存到txt文档中，文末源码直接拿！

Python作为一种简洁、易用的编程语言，提供了丰富的图像处理和机器学习库，使得实现图像文字识别变得简单而高效。本文将介绍如何使用Python实现大批量识别图片文字，并将文字保存到txt
认真写程序的强哥·2024-01-31 01:27

机器学习综述（考试整理的）

一机器学习历史  机器学习源自人工智能。早期的人工智能主要分为两个阶段：一个是逻辑推理，第二个阶段是专家系统。  1逻辑推理：主要通过数学符号的逻辑来模拟智能。  
wyn20001128·2024-01-31 01:53

特征选择综述论文阅读笔记

当数据挖掘和机器学习算法应用于高维数据时，一个关键问题被称为维数诅咒：数据在高维空间中变得更加稀疏，对为低维空间设计的算法产生不利影响的现象。
wyn20001128·2024-01-31 01:23

[Python] 什么是集成算法，什么是随机森林？随机森林分类器（RandomForestClassifier）及其使用案例

集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。
老狼IT工作室·2024-01-31 00:25

填鸭式教育

就像现在的人工智能技术，机器是被传输进数据之后再进行机器学习，这是机器的思考方式，但现代教育却试图把每个学生变成机器。例如中国的课本教材，大多是定义、概念在前，举例、运用在后，但难道这些概念
tutu木·2024-01-30 23:04

最强机器学习入门博客（吴恩达机器学习课程总结）

机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。
PengHao666999·2024-01-30 23:32

从Y = X到构建完整的人工神经网络

让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始，即Y=X。然后，我们将逐步增加一些参数到模型中，直到我们建立了一个单个神经元，这个神经元被设计成接收一个或多个输入。接着，神经元从数学公式映射成图
将_4c15·2024-01-30 23:55

Jittor 深度学习框架入门（pytorch转换）、对比

1.PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
竹篓有个天·2024-01-30 23:57

当今世界，主流编程语言的具有哪些优势以及面临的挑战

Python的简洁性和易用性使得它成为数据科学、机器学习、Web开发
宇宙超粒终端控制中心·2024-01-30 23:57

机器学习 | 掌握 K-近邻算法 的理论实现和调优技巧

这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。定义：如果一个样
亦世凡华、·2024-01-30 22:47

LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解

-初始化-Attention-Main五.总结一.引言Transformer的输入是我们的一个query句子，例如"我爱中国"，但是Transformer处理时却1生3得到了Q/K/V，下面我们从传统机器学习和
BIT_666·2024-01-30 20:57

机器学习-白板推导系列(六)(2) - 约束优化问题

6.约束优化问题6.1弱对偶性证明6.1.1概述约束优化问题约束优化问题的原问题（PrimalProblem）\color{red}原问题（PrimalProblem）原问题（PrimalProblem）的一般形式如下：{minx  f(x),x∈Rps.t.  mi(x)≤0,i=1,2,⋯ ,Ms.t.  nj(x)=0,j=1,2,⋯ ,N(6.1.1)\left\{\begin{matri
Paul-Huang·2024-01-30 20:09

深度学习：机器学习的革命性突破

深度学习（DeepLearning）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过建立类似于人脑的神经网络来模仿人类的感知、记忆、理解和生成等能力。
wd90119·2024-01-30 20:35

Python实现时间序列分析马尔可夫切换自回归模型(MarkovAutoregression算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:32

Python实现时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型(MarkovRegression算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:31

Python实现时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型(SARIMAX算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:01

Python实现时间序列分析AR定阶自回归模型(ar_select_order算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:00

当量子计算机普及化：对未来生活方式的探讨

量子计算机以其独特的并行运算和超高速计算能力，将使得大数据分析、人工智能、机器学习等领域的应用更加高效便捷。无论是日常工作中的复杂问题求解，还是日常生活
TechCreator·2024-01-30 18:52

数据分析必备技能，用4种方法重命名Pandas中的列

大家都在用它进行数据分析、机器学习、数据工程，甚至软件开发。学习重命名列是数据清洗的第一步，而数据清洗是数据分析的核心部分。我们在这篇文章中来教大家重命名单列或多列名称的四种方法。
Python学研大本营·2024-01-30 17:20

【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法

TensorFlowCore不论您是机器学习新手还是专家，都可使用完整的端到端示例了解如何使用TensorFlow。请试用GoogleColab中的教程
玛丽莲茼蒿·2024-01-30 17:29

Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2024-01-30 16:43

机器学习复习（3）——分类神经网络与drop out

完整的神经网络以分类任务为例，神经网络一般包括backbone和head（计算机视觉领域）下面的BasicBlock不是一个标准的backbone,标准的应该是复杂的CNNs构成的Classfier是一个标准的head,其中output_dim表示分类类别，一般写作num_classesimporttorch#导入torch库importtorch.nnasnn#导入torch的神经网络模块imp
不会写代码！！·2024-01-30 16:12

机器学习复习（4）——CNN算法

目录数据增强方法CNN图像分类数据集构建导入数据集定义trainer超参数设置数据增强构建CNN网络开始训练模型测试数据增强方法#一般情况下，我们不会在验证集和测试集上做数据扩增#我们只需要将图片裁剪成同样的大小并装换成Tensor就行test_tfm=transforms.Compose([transforms.Resize((128,128)),transforms.ToTensor(),])
不会写代码！！·2024-01-30 16:12
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