A_机器学习

网络安全-终端防护设备

终端防护设备终端安全响应系统终端安全响应系统（EndpointDetectionandResponse，EDR）是传统终端安全产品在高级威胁检测和响应方面的扩展与补充，它通过威胁情报、攻防对抗、机器学习等方式
m0_73803866·2024-01-22 16:11

数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验步骤4.1数据探索4.2数据预处理4.3文本归一化4.4特征工程4.5训练模型1.项目背景随着电子商务的蓬勃发展，电商平台上产生了海量的文本数据，包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的
艾派森·2024-01-22 16:52

unity3d在汽车领域的未来发展趋势浅谈

人工智能（AI）与机器学习（ML）的应用：Unit
MarkHD·2024-01-22 15:18

适合初学者的 机器学习 资料合集（可快速下载）

AI时代已经来临，机器学习成为了当今的热潮。但是，很多人在面对机器学习时却不知道如何开始学习。今天，我为大家推荐几个适合初学者的机器学习开源项目，帮助大家更好地了解和掌握机器学习的知识。
GitCode官方·2024-01-22 15:32

09-29 Intro to Machine Learning

第一个机器学习模型使用Pandas读取数据机器学习的第一步是处理数据，对于很多表格数据(如.csv文件)，我们使用pandas库来处理。
一只大鸽子·2024-01-22 14:58

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

在当今的机器学习领域，模型的选择和优化是提高预测准确性的关键。
uncle_ll·2024-01-22 13:45

Python实现稳健线性回归模型(rlm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。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。
胖哥真不错·2024-01-22 11:02

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库， 我构建了一个电影推荐系统

电影推荐系统自从机器学习时代开始以来就不断发展，逐步演进到当前的transformers和向量数据库的时代。在本文中，我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件，以构建最佳的推荐引擎。
Python算法实战·2024-01-22 10:00

《深度学习之美》读书笔记章三

这一篇文章介绍第三章机器学习的分类。
wenju_song·2024-01-22 10:38

什么是迁移学习

迁移学习是一种机器学习技术，旨在将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务上。它通过将预训练的模型参数迁移到新任务上，从而加速新任务的训练过程并提高模型的性能。
Larry Chow·2024-01-22 10:59

【深度学习：数据增强 】提高标记数据质量的 5 种方法

机器学习团队正在训练计算机视觉模型以更有效地解决问题，这使得标记数据的质量比以往任何时候都更加重要。质量差的标记数据，或者基于
jcfszxc·2024-01-22 10:29

[pytorch入门] 2. tensorboard

它包含在流行的开源机器学习库Tensorflow中.但是也可以独立安装，服务Pytorch等其他的框架可以常常用来观察训练过程中每一阶段如何输出的安装pipinstalltensorboard启动tensorboard
晴空对晚照·2024-01-22 09:05

《机器学习》客户流失判断-python实现

客户流失判断题目赛题描述数据说明赛题来源-DataCastle问题描述解题思路Python实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻（KNN）XGBoost-贝叶斯搜索超参数调优随机森林（
汐ya~·2024-01-22 09:44

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。
you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

【机器学习300问】14、什么是特征工程？

与仅向机器学习提供原始数据相比，其动机是使用这些额外的
小oo呆·2024-01-22 09:12

机器学习、深度学习、人工智能的区别与联系

大家好，如果没有接触过机器学习，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
python慕遥·2024-01-22 09:41

专门为机器学习开发的jpy语言

这本来是一个为工科教学专门开发的附属品，并不是说Python或Java有多不好，根本上它就是一个Java工程教材，但又要结合人工智能。因此，出现了这样一个包容性的怪胎，可以用python一样的语法与Java一起编写。没流行起来的一个致命原因，它是基于Eclipse开发的一套DSL语言，胎生于xText技术，我甚至还开发了VsCode插件。Xtext-LanguageEngineeringMadeE
欣爸爸·2024-01-22 09:41

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

目录摘要ABSTRACT1论文信息1.1论文标题1.2论文摘要1.3论文背景2论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计（Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule，TADGModule）2.2.2时间卷积模块（TemporalConvolutionModule，TCModule）2.2.3动态个性化图卷积模块（Dyn
Slender2001·2024-01-22 09:40

机器学习周报第29周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.论文标题2.论文摘要3.论文背景4.论文方案4.1多视角自注意力网络4.2距离感知4.3方向信息4.4短语模式二、self-attention摘要本周学习了多视角自注意力网络，在统一的框架下联合学习输入句子的不同语言学方面。具体来说，提出并利用多种诱导性偏差来规则化常规的注意力分配。然后通过混合注意力机制聚合不同的视图，以方便地量化和利用特定的视图及其相关的
Ramos_zl·2024-01-22 09:10

机器学习-模型评估优化

过拟合与欠拟合任务：拟合反应速率（rate）与温度（temperature）数据，预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2：欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适，导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现，通过优化模型结果解决如何解决过拟合问题原因：模型结构过于复杂（维度过高）使用了过多属性，模型
小旺不正经·2024-01-22 09:40

【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？

一、逻辑回归模型是为了解决什么问题？逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义线性回归分析模型，尤其适用于解决二分类问题（输出为两个类别）。（1）二分类举例邮件过滤：判断一封电子邮件是否为垃圾邮件。结果为垃圾邮件（1）或非垃圾邮件（0）；医疗诊断：判断病人是否患有某种疾病，如癌症。结果为患病（1）或健康（0）；情感分析：针对一段文本评论，判断其情感倾向是积极（1）还是消极（0）；用
小oo呆·2024-01-22 09:09

基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭·2024-01-22 07:36

机器学习实战学习记录（github）

机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新
monkeyhlj·2024-01-22 07:00

阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

对于深势的科学家和用户来讲，每天都要进行大量的仿真计算和实验，对应有数以万计的任务需要运行，于是深势科技构建了自己的机器学习任务平台，来实现任
阿里云云原生·2024-01-22 07:44

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于线性回归的预测系统：这是简单而基础的机器学习项目，用于预测单变量或多变量问题。例如，预测房价、销售额等。
@斯里·2024-01-22 06:38

监督学习、半监督学习、无监督学习三者的本质区别是什么，代表算法有哪些？

问题解答：监督学习、半监督学习和无监督学习是机器学习中的三种主要学习范式，它们的本质区别主要在于训练数据的标签和学习目标。
神笔馬良·2024-01-22 04:09

湖南大学python头歌实训-慕课

文章目录概论-慕课学习与练习AI-智能决策-慕课学习与练习AI-机器学习-慕课学习与练习AI-机器学习-慕课学习与练习AI-机器感知-慕课学习与练习AI-智能应用-慕课学习与练习概论-慕课学习与练习AI
勤奋努力的野指针·2024-01-22 04:07

Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka

Experimenter界面针对基于不同数据集的不同机器学习方法的大规模性能比较。KnowlegeFlow界面是Weka的图形界面和命令行界
jenye_·2024-01-22 03:00

支持机器学习的8个数据仓库

而随之而来的问题是：哪些数据仓库支持机器学习?它们是如何做到的?以下按字母排序对这些数据仓库进行分析和阐述。
鹤子青云上·2024-01-22 03:57

2020-05-20

第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-机器学习最重要的是搜索--智能算法：遗传、免疫、蚁群算法。
bokli_dw·2024-01-22 02:58

机器学习中的集成方法简记（Bagging和Boosting）

机器学习中的集成方法主要分为两种：Bagging和Boosting。
掉了西红柿皮_Kee·2024-01-22 02:27

Anaconda超详细教程2023/7/10(windows)

在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。
caseyfh·2024-01-22 01:23

Scikit-Learn 中级教程——特征缩放

PythonScikit-Learn中级教程：特征缩放在机器学习中，特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围，以便模型能够更好地收敛和表现。
Echo_Wish·2024-01-22 01:12

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。
Echo_Wish·2024-01-22 01:11

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

PythonScikit-Learn中级教程：网格搜索和交叉验证在机器学习中，选择合适的模型超参数是提高模型性能的关键一步。
Echo_Wish·2024-01-22 01:41

CIFAR-10数据集和CIFAR-100数据集简单介绍：

CIFAR-10是一个广泛使用的小型图像数据集，由加拿大机器学习和计算机视觉研究小组（CanadianInstituteForAdvancedResearch,CIFAR）创建。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-22 00:24

【机器学习实战】决策树

算法思路在构造决策树时，第一个需要解决的问题就是，如何确定出哪个特征在划分数据分类是起决定性作用，或者说使用哪个特征分类能实现最好的分类效果。这样，为了找到决定性的特征，划分得到最好的结果，我们就需要评估每个特征。当找到最优特征后，依此特征，数据集就被划分为几个数据子集，这些数据自己会分布在该决策点的所有分支中。此时，如果某个分支下的数据属于同一类型，则该分支下的数据分类已经完成，无需进行下一步的
吵吵人·2024-01-21 23:58

揭秘无忧秘书AI看图说话功能：职场新宠，效率倍增器

一、AI看图说话技术：解读图片信息的黑科技AI看图说话技术是一种基于人工智能和机器学习技术的图像识别和解析技术。它能
无忧秘书智脑·2024-01-21 23:01

基于python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习 计算机毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习、sn
q_3548885153·2024-01-21 23:54

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。
jenye_·2024-01-21 22:01

认识二叉树

王有志，一个分享硬核Java技术的互金摸鱼侠加入Java人的提桶跑路群：共同富裕的Java人今天我们要学习的是你编程生涯中不可避免的话题–树，无论是二分搜索树，红黑树，B+树，还是机器学习中的决策树和随机森林
技术范王有志·2024-01-21 20:05

阅读报告新鲜出炉，2018年让程序员苦苦守候的图书是哪本

在学习C/C++或者想要学习C/C++可以加入我们的学习交流QQ群：954607083在这份报告中，有一本计算机类的书格外显眼，它因被预约次数最多，被专门提出——《机器学习
筠子_ca05·2024-01-21 20:03

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘float‘解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-01-21 19:58

ChatGPT会给教育带来什么

它经过底层逻辑设定和机器学习训练，拥有了几乎人类所有知识的总和，而且具备三项超乎想象的能力——数字内容孪生能力，构建现实世界-虚拟世界映射；数字编辑能力，打通现实世界虚拟世界交互通道；数字创作能力，从数据理解走向数据创作
小狐·2024-01-21 19:10

2024美赛数学建模思路 - 案例：感知机原理剖析及实现

type=blog1感知机的直观理解感知机应该属于机器学习算法中最简单的一种算法，其原理可以看下图：比如说我们有一个坐标轴（图中的黑色线），横的为x1轴，竖的x2轴。
建模君Assistance·2024-01-21 16:34

Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova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·2024-01-21 16:57

Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis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·2024-01-21 16:26

Python实现GEE嵌套协方差结构仿真模型(GEE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·2024-01-21 16:56

Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM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·2024-01-21 16:23

H2O Sparkling Water

什么是H2OSparklingWaterSparklingWater允许用户将快速，可扩展的H2O机器学习算法与Spark的功能相结合。
Liam_ml·2024-01-21 16:03
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