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Linux
A_机器学习
人工智能时代的十大核心技术:重塑未来的无限可能 - 第三章 - 迁移学习,让AI更聪明地“举一反三”
迁移学习是一种
机器学习
的方法,它允许一个已经训练好的模型将其学到的知识应用于一个与它原本训练任务不同的新任务。简单来说,就是
百家峰会
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2024-01-24 09:47
人工智能
大模型时代
人工智能
迁移学习
机器学习
【算法小记】——
机器学习
中的概率论和线性代数,附线性回归matlab例程
内容包含笔者个人理解,如果错误欢迎评论私信告诉我线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程
机器学习
与概率论在回归拟合数据时,根据拟合对象,可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。
絮沫
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2024-01-24 08:13
深度学习
算法
概率论
线性代数
线性回归
机器学习
教程之5-神经网络:表述(Neural Networks:Representation)
1.非线性假设假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象(例如识别一张图片上是否是一辆汽车),我们怎样才能这么做呢?一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片,然后利用这些图片上一个个像素的值(饱和度或亮度)来作为特征。显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的,因为将一幅图上的所有点作为特征,特征数太多,计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点,即:当特征太多时,计算的负荷会非常大。
豆-Metcalf
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2024-01-24 08:01
机器学习
Python
机器学习的sklearn实现
神经网络
机器学习
吴恩达
机器学习
介绍第一章介绍
1.
机器学习
的概念在进行特定编程的情况下,给予计算机学习的能力。
机器学习
是一种人工智能的分支,它关注如何通过计算机算法和模型来使计算机系统从数据中学习和改进。
清☆茶
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2024-01-24 08:30
机器学习
人工智能
深度学习如何入门,如何快速理解深度学习
深度学习是
机器学习
的一个分支,它使用深度神经网络来模拟人脑的工作方式,通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。
打工人何苦为难打工人
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2024-01-24 08:28
深度学习
PyTorch
文章目录总述常见模块torch张量总述PyTorch是一个由Facebook开发的开源
机器学习
框架,主要用于深度学习任务。
JNU freshman
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2024-01-24 08:52
深度学习
机器学习
人工智能
pytorch
人工智能
python
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记1
Chapter1Introduction
机器学习
的关键组件data每个数据集由一个个样本(example,sample)组成,大多时候,它们遵循独立同分布(independentlyandidenticallydistributed
南七澄江
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2024-01-24 08:22
python
笔记
深度学习
pytorch
笔记
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人工智能
Stable Diffusion学习
图像生成的发展在StableDiffusion诞生之前,计算机视觉和
机器学习
方面最重要的突破是GAN(G
wangqiaowq
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2024-01-24 07:53
stable
diffusion
学习
人工智能
高清图解:神经网络、
机器学习
、数据科学一网打尽
https://www.toutiao.com/a6690734580133003788/【新智元导读】完全图解人工智能、NLP、
机器学习
、深度学习、大数据!
城市中迷途小书童
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2024-01-24 05:32
DT浏览器的人工智能是如何学习知识的
2.
机器学习
算法:使用各种
机器学习
算法来处理和分析数据。这些算法可以帮助人工智能识别语言中的模式、规律和关系,并生成新的文本。3.深度学习模型:使用深度
悠然而为之
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2024-01-24 05:58
软件工程
小程序
AI写作
搜索引擎
人工智能
李宏毅
机器学习
——深度学习训练的技巧
神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点,可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch:加快梯度的计算,更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如RMSProp等normalizationdropout
migugu
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2024-01-24 04:17
Python实现离散选择概率模型(Probit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
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2024-01-24 04:03
机器学习
python
python
离散选择概率模型
Probit算法
机器学习
项目实战
人工智能项目开发实战(下)
五、
机器学习
开发框架
机器学习
是实现人工智能的最大技术工具集,深度学习是
机器学习
的最重要分支,其核心是神经网络算法技术。
庞玖
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2024-01-24 03:54
python
机器学习
算法进阶视频教程 24课 适合进阶学习 高清课件代码全
课程介绍:
机器学习
是人工智能的一个分支。
花心五花肉
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2024-01-24 02:45
【GitHub项目推荐--微软开源的课程(Web开发课程/
机器学习
课程/物联网课程/数据科学课程)】【转载】
分别是Web开发课程、
机器学习
课程、物联网课程和数据分析课程。四大课程在GitHub上共斩获90K的Star,每一课程包含20多小节,完成课程大约需要12周。
旅之灵夫
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2024-01-24 01:34
GitHub项目推荐
microsoft
学习
机器学习
实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集
文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理:设置基本参数:实验内容基于手写minst数据集,完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。原理卷积层通过使用一组可学习的滤波器(也称为卷积核)对输入图像进行滑动窗口卷积操作,这样可以提取出不同位置的局部特征,从而捕捉到图像的空间结构信息。激活函数在卷积层之后,通常会应用一个非线性激活函数,如ReLU激活函数的作用是引入非线性,使得CN
在半岛铁盒里
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2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
cnn
分类
MINST
机器学习
期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么:当模型复杂度越高,对训练集拟合程度越高,然而对新样本的泛化能力却下降了,此时出现overfitting(过拟合)与泛化能力:模型复杂度与泛化
在半岛铁盒里
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2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
机器学习
实验3——支持向量机分类鸢尾花
文章目录实验内容数据预处理代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图支持向量机SVM求解直觉理解:数学推导代码运行结果总结实验内容基于鸢尾花数据集,完成关于支持向量机的分类模型训练、测试与评估。数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp
在半岛铁盒里
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2024-01-24 01:00
机器学习
机器学习
支持向量机
分类
鸢尾花
SVM
机器学习
:Chapter1~3
Chapter1:绪论术语learning/traning,学习/训练:从数据中学得模型的过程(找到与训练集匹配的假设)model,模型:从数据中学的的结果pattern,模式:局部性结果(如一条规则)dataset,数据集instace/sample,示例/样本attribute/feature,属性/特征(orcalledfeaturevector,特征向量)attribute/samples
vickeex
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2024-01-24 01:45
AI 筛选电池材料,广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的
机器学习
算法模型
作者:田小幺编辑:李宝珠,三羊封面图来源:摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的
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模型,可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火?
HyperAI超神经
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2024-01-24 00:04
人工智能
机器学习
算法
清洁能源
集成学习
看了些周志华的教授的《
机器学习
》,根据自己的理解写一些笔记,温故而知新都说3个臭皮匠顶个诸葛亮,在
机器学习
中也是这样。大部分情况下一个学习器的预测能力不如多个学习器的能力。
dayL_W
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2024-01-23 22:39
半监督学习笔记:self-training
1半监督学习半监督学习(Semi-SupervisedLearning)是
机器学习
的一种形式,它结合了监督学习和无监督学习的特点。
UQI-LIUWJ
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2024-01-23 22:38
机器学习
学习
笔记
机器学习
笔记:线性回归
0线性回归的假设线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。正态性:残差应该是正态分布的。同方差性:回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。假设有如下数据这些数据符合以下图关系(以一维数据为例),这里的函数f(w)忽略了偏置b1最小二乘估计我们的目标是要求w,使得Xw和实际值y最近。所以我
UQI-LIUWJ
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2024-01-23 22:08
机器学习
机器学习
线性代数
机器学习
笔记:地理加权回归(GWR)
1传统的线性回归
机器学习
笔记:线性回归_线性回归的读书笔记-CSDN博客最优的β为:2地理加权回归(GWR)2.1模型概述地理加权回归(GeographicallyWeightedRegression,
UQI-LIUWJ
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2024-01-23 22:06
机器学习
机器学习
笔记
回归
机器学习
基石第九讲:linear regression
博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)
机器学习
基石第十讲介绍线性回归问题(linearregressionproblem),从这一讲开始课程介绍具体的
机器学习
算法
Marcovaldo
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2024-01-23 22:52
机器学习
机器学习基石笔记
机器学习
8个硬核的python入门项目
大家好,Python是一种通用编程语言,被广泛用于Web开发、数据分析、
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和自动化。提高Python技能的最佳方式之一是从事实际项目。
python慕遥
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2024-01-23 19:50
python
开发语言
【小白学PyTorch】7.最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解
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炼丹术】的学习笔记分享>小白学PyTorch|6模型的构建访问遍历存储(附代码)小白学PyTorch|5torchvision预训练模型与数据集全览小白学PyTorch|4构建模型三要素与权重初始化小白学
风度78
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2024-01-23 18:02
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计算机视觉
opencv
【小白学PyTorch】5.torchvision预训练模型与数据集全览
【
机器学习
炼丹术】的学习笔记分享>小白学PyTorch|4构建模型三要素与权重初始化小白学PyTorch|3浅谈Dataset和Dataloader小白学PyTorch|2浅谈训练集验证集和测试集小白学
风度78
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2024-01-23 18:02
人工智能
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计算机视觉
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神经网络
挑战杯参赛总结-时间序列预测
不同与之前我学习过的波士顿房价预测
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-波士顿房价预测-CSDN博客房价预测是通过学习与房价有关的很多特征,训练出一个模型来预测。而这次的任务是根据时序来预测。
Che_Che_
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2024-01-23 18:26
机器学习
人工智能
什么叫范数?
在
机器学习
和优化问题中,范数经常用于正则化、距离度量和优化目标的定义。
CA&AI-drugdesign
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2024-01-23 17:52
GPT4
线性代数
机器学习
机器学习
| 深入理解并掌握核心概念
在如今数字化时代的浪潮下,
机器学习
已经成为人工智能领域的璀璨明星。它像一面魔镜,赋予计算机系统学习和改进的能力,让机器能够从海量数据中提取规律、预测未来,甚至做出智能决策。
亦世凡华、
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2024-01-23 17:42
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机器学习
机器学习
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深度学习
基础概念
经验分享
详解强化学习(Reinforcement Learning)(基础篇)
强化学习(ReinforcementLearning)是
机器学习
的一个分支,主要研究智能体如何通过观察环境状态、执行动作和接收奖励来学习最优策略。
RRRRRoyal
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2024-01-23 16:28
人工智能
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二、自然语言处理发展历程
连接主义:自然语言处理的发展器,代表方法为统计
机器学习
。深度学习:自然语言处理的鼎盛期,代表人物为深度学习三巨头:YoshuaBengio、YannLeCun、GeoffreyHin
智享AI
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2024-01-23 16:47
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自然语言处理
【松叶漫话】程序员裁员潮:如何面对技术变革下的职业危机
一起来聊聊吧~方向一:技术变革当前的技术变革涵盖了多个方面,其中一些主要趋势包括人工智能(AI)、
机器学习
、云计算、区块链、物联网等。
松叶子吖
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2024-01-23 15:46
松叶漫话
CSDN冷知识
职场和发展
蓝桥杯
最好用的AI写作神器都在这了
伏案深思,提笔难落,灵感犹如挤牙膏般难寻,这是大多数文字工作者的常态,但是人工智能技术的不断发展,AI写作软件逐渐成为了现代写作的新宠,大大释放了大脑的压力,这些软件利用强大的自然语言处理和
机器学习
算法
bigfish5135
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2024-01-23 15:55
ai论文写作软件
ai人工智能
ai论文
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ai写作
AI写作软件哪个好?国内AI写作软件排行榜前十名
这些软件利用
机器学习
和自然语言处理等技术,能够自动生成文章、写作建议和编辑指导,为写作者提供了极大的便利。然而,市场上的AI写作软件琳琅满目,究竟哪些软件是最好的呢?
bigfish5135
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2024-01-23 15:24
ai写作生成器
ai软件
ai写作助手
ai写作
AI自动写文章的软件有哪些?分享五款实用的
这些写作软件利用强大的自然语言处理和
机器学习
算法,能够自动生成文章,为写作工作提供了极大的便利。
bigfish5135
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ai论文助手
ai文章写作软件
ai文章写作
ai智能写作
AI写作
目前好用的AI写作软件有哪些?这5款你一定要试试
这些AI写作神器通过自然语言处理和
机器学习
等技术,能够帮助用户生成高质量的文章、报告、新闻稿等内容。在这篇文章中,我们将介绍目前市场上五款不容错过的AI写作软件,并详细说明它们的优点和功能。
bigfish5135
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2024-01-23 15:50
ai软件
ai论文写作软件
ai文章一键生成
AI编程
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大数据毕业设计:商品评论数据情感分析系统 可视化 snownlp情感分析
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Django框架(源码) ✅
1、项目介绍技术栈:Python语言、Django框架、Echarts可视化、snownlp情感分析、
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、htmljscss电商评论数
q_3375686806
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biyesheji0002
biyesheji0001
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初探
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之使用百度AI服务实现图片识别与相似图片
一、百度云AI服务最近在调研一些云服务平台的AI(人工智能)服务,了解了一下阿里云、腾讯云和百度云。其中,百度云提供了图像识别及图像搜索,而且还细分地提供了相似图片这项服务,比较符合我的需求,且百度云提供了每日10000次入库和500次检索的免费次数,使得我可以更快地试用,且没有任何花费。更为重要的是,百度云提供了兼容.NETCore2.0的C#SDK,这是更加让我选择试用的原因。这里抛开BAT各
weixin_30721899
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2024-01-23 14:54
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Scikit-Learn 中级教程——学习曲线
PythonScikit-Learn中级教程:学习曲线学习曲线是一种评估
机器学习
模型性能的可视化工具,它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。
Echo_Wish
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2024-01-23 14:20
Python算法
Python
笔记
scikit-learn
python
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机器学习
实验报告——隐式马尔可夫模型HMM
目录一、模型介绍1.1模型引入1.2模型背景及发展历程1.3模型基本假设1.4模型基本概念介绍1.5HMM三要素二、模型基本问题2.1评估问题2.1.1说明2.1.2解决方法2.2学习问题2.2.1说明2.2.2解决方法2.3解码问题2.3.1说明2.3.2解决方法三、模型实现3.1hmmlearn库简介3.2案例实现3.3代码实现3.4分析四、模型讨论4.1优缺点讨论4.3HMM的应用五、模型总
长安er
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机器学习
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HMM
隐马尔可夫模型
【AI军事竞赛】AI Chat Bot 的应用编辑平台
国内外智能平台一览序号平台名称所属公司国家主要服务网址1百炼阿里云中国
机器学习
、数据分析http://www.aliyun.com2腾讯云AI腾讯中国
机器学习
、语音和图像识别https://cloud.tencent.com3
临水逸
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2024-01-23 13:39
人工智能
原神启动(递推,矩阵)
Part1.引子求有多少1∼n1\simn1∼n的排列,满足:进行kkk轮原神排序后变为升序具体的,一轮原神排序的定义为:指针iii按[1,n)[1,n)[1,n)的顺序正序遍历,如果ai>ai+1a_i>
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仰望星空的蚂蚁
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多项式
生成函数
递推
矩阵
算法
线性代数
Windows安装Anaconda教程
全称:Anaconda发音:安尼康达含义:蟒蛇Anaconda是一个开源Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、
机器学习
、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化
PerCheung
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2024-01-23 11:47
windows环境搭建
Python
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conda
Anaconda
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如何在GpuMall智算云平台实现开发工具与远程实例无缝对接
#智算云GpuMall##社区云##高可用云##免费##租赁##GpuMall#在人工智能和
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的快速发展浪潮中,分布式算力正成为这一浪潮中不可或缺的重要角色。
GpuMall
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2024-01-23 11:41
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实战 K-近邻算法
K-近邻算法优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点:计算复杂高、空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型一般流程收集数据:可以使用任何方法准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据结构分析数据:可以使用任何方法训练算法:此步骤不适用于K-近邻算法测试算法:计算错误率使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行K-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出
今昔何夕丶
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2024-01-23 11:48
联邦学习:密码学 +
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+ 分布式 实现隐私计算,破解医学界数据孤岛的长期难题
联邦学习:密码学+
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+分布式提出背景:数据不出本地,又能合力干大事联邦学习的问题联邦学习架构分布式
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:解决大数据量处理的问题横向联邦学习:解决跨多个数据源学习的问题纵向联邦学习:解决数据分散在多个参与者但部分特征重叠的问题联邦
Debroon
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2024-01-23 11:31
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实验报告-集成学习
目录一、集成学习介绍1.1集成学习的引入1.2集成学习发展史1.3集成学习的学习组织方式1.3.1并联组织关系1.3.2串联组织关系1.4集成学习及其实现方法概述二、集成学习实现方法2.1Boosting2.1.1基本过程2.1.2注意点2.2bagging2.2.1基本过程2.2.2注意点2.3Stacking2.3.1几种比较简单的结合策略2.3.2如何理解Stack三、集成学习代码实现3.1
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2024-01-23 11:19
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大厂大数据面试题收录(1)
4.
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中,监督学习和无监督学习的区别是啥??5.kafka组件熟悉吗,kafka如何实现消息的有序的?6.在大数据组件中,你们一般用的资源管理框架是哪个?
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