DataWhale机器学习第23页

机器学习--K-近邻算法常见的几种距离算法详解

文章目录距离度量1欧式距离(EuclideanDistance)2曼哈顿距离(ManhattanDistance)3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)6余弦距离(CosineDistance)7汉明距离(HammingDistance)【了解】8杰卡德

景天科技苑·2024-02-09 06:52

2018年度总结之人工智能学习

观看了部分人工智能的培训视频，主要是机器学习领域的十个常用算法相关的零基础入门培训视频，很有收获。

城市中迷途小书童·2024-02-09 06:35

机器学习-逻辑回归

LogisticRegreession逻辑回归：解决分类问题逻辑回归既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法通常作为分类算法用，只可以解决二分类问题Sigmoid函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmoid(t):return1./(1.+np.exp(-t))x=np.linspace(-10,10,500)plt.plot(x

小旺不正经·2024-02-09 06:19

注意力的生意

微鲤看看，今日头条之类阅读，也是给现金奖励，这个用到的是机器学习。都是抢先用户的注意力，这方面我能不能有机会通过区块链技术，有所展开呢？阅读app要解决文章创作问题，或者是文章来源管理，要使用采集。

成长开发者·2024-02-09 06:19

2019-01-20

谷歌等推出基于机器学习的新型数据库SageDB从10秒到2秒！

baitu·2024-02-09 05:12

机器学习也可解释了？

机器学习在处理复杂问题时可以提供高效的解决方案，但由于其内部的黑盒特性，使其难以解释其决策过程。

亦旧sea·2024-02-09 05:44

探索XGBoost：参数调优与模型解释

导言XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。

Echo_Wish·2024-02-09 04:52

称霸kaggle的XGBoost究竟是啥？

一、前言：kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字，这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热，别的不说，但是大家所熟知的kaggle

猴小白·2024-02-09 04:37

使用PyTorch实现二元分类

导读在机器学习领域，二元分类是一项基本任务，是许多实际应用的基石。无论是垃圾邮件检测、情绪分析、医疗诊断还是欺诈检测，二元分类在基于数据的决策中都发挥着关键作用。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

图像搜索和分类

图像分类图像分类算法类似，提取关键特征，以机器学习方法进行分类

顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

浏览器F12调试

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录

知行合一。。。·2024-02-09 01:11

特征工程:特征选择

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择Ⅱ.基于递归消除特征发Ⅲ.基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征

林浩杨·2024-02-09 00:00

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

fghbbbbbbbbbb

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

Task02 消息传递图神经网络

参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4

沫2021·2024-02-08 11:04

＜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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