PySpark机器学习第60页

人工智能，深度学习与机器学习

从去年研究生入学开始，总是听到周围的人在说人工智能，机器学习，深度学习，，，，然而自己并不能完全明白这些到底是怎么回事，以及他们之间有着什么样的关系，近来也不知道都搞了些什么鬼，大概好像是知道了点什么。

陶大明·2024-01-15 19:33

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

机器学习发展到今天已经有众多优秀前辈给我们贡献了各种各种现成的算法包，例如在Sci

心宇gxy·2024-01-15 18:44

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践表面缺陷检测是工业制造和质量控制中的重要环节，直接影响到产品的性能和安全性。随着机器学习技术的发展，其为表面缺陷检测提供了强大的工具。

matlabgoodboy·2024-01-15 18:15

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

算法channel·2024-01-15 18:10

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

TFATS·2024-01-15 17:26

感知器代码实现

一.感知器模型的代码实现这里给出的是使用np代码实现的基本机器学习代码，并非直接使用包中的函数。

Algorithm_Engineer_·2024-01-15 16:43

知识：PCA降维

参考了两篇关于PCA的帖子：CodingLabs-PCA的数学原理【机器学习】降维——PCA（非常详细）-知乎里面讲的比较详细，我只做个小简化PCA（PrincipalComponentAnalysis

LittleLittleWhite·2024-01-15 16:10

FPGA, CPU, GPU, ASIC区别，FPGA为何这么牛

众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和Web服务的规模却在指数级增长。

自恋的情剩·2024-01-15 16:38

生成式对抗网络GAN

NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际学术会议之一。1.GAN在哪些领域大放异彩图像生成：论文地址：styleGANstyleGAN2图像生成是生成模

月落霜满天·2024-01-15 15:04

ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具

工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱，为开发人员加强AI模型被误导的防御性，让AI系统变得更加安全，ART支持所有流行的机器学习框架

Rnan-prince·2024-01-15 15:15

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。预备知识贝叶斯定理（BayesianTheorem）先验概率与后验概率朴素贝叶斯分类器何为“朴素”：属性条件独立性假设分类准则离散属性与连续属性值的分别处理例子讲解拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)了解朴素贝叶斯需要先了解贝叶斯定理，深入了解朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类器

EL33·2024-01-15 14:44

毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习（K-means聚类算法）+

vx_biyesheji0001·2024-01-15 14:44

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习|多层感知机MLP1.实验目的自行构造一个多层感知机，完成对某种类型的样本数据的分类（如图像、文本等），也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点（或者其它标准数据集）进行分类。

rookiexiong·2024-01-15 12:59

机器学习之特征工程

在机器学习中,特征是一个现象的个别可测量的属性或特征。让我们观察一束阳光，直接看的话，它是白光，但是我们使用三菱镜，它就是七种颜色的光。所以，选取的事物的特征不同，我们观测的结果就会不一样。

物随心转·2024-01-15 11:10

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。

絮沫·2024-01-15 10:49

GPT编程：运行你的第一个聊天程序

环境搭建很多机器学习框架和类库都是使用Python编写的，OpenAI提供的很多例子也是Python编写的，所以为了方便学习，我们这个教程也使用Python。

萤火架构·2024-01-15 09:10

图机器学习年度汇集

一、深度学习模型优化在图机器学习领域，深度学习模型的优化尤为重要。今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。

道亦无名·2024-01-15 09:35

通俗理解人工智能、机器学习和深度学习的关系

黑客悟理·2024-01-15 08:07

【期末总复习】计算机视觉导论

1、计算机视觉的三大任务分类、检测（定位）、分割（语义和实例）2、生成对抗网络的基本概念生成对抗网络GAN是一种用于生成模型的机器学习框架。它由两个主要组件组成：生成网络和判别网络。

hellenionia·2024-01-15 08:43

机器学习---lightGBM

1.lightGBM演进过程AdaBoost是⼀种提升树的方法，和三个臭皮匠，赛过诸葛亮的道理⼀样。AdaBoost两个问题：(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱分类器组合成⼀个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取”多数表决”的方法。加大分类错误率小的弱分类器的权重，使其作用较大，而减小分类错误率大的弱分

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

【机器学习300问】7、怎么进行机器学习？机器学习的基本流程是什么？

一、写在前面也许你和我一样，在刚开始学习机器学习的基本知识的时候，学到了很多的零碎知识点，无法穿成线织成网，本文是机器学习中提纲挈领的一环，将和你一起将今后所有的知识点都捕捉在这张网中。

小oo呆·2024-01-15 08:54

基于机器学习的高考志愿高校及专业分析系统

本项目在“基于Python的高考志愿高校及专业分析系统”基础上补充添加了机器学习算法对高考总问进行预测；项目采用了网络爬虫技术，从指定的高考信息网站上抓取了各大高校的历年录取分数线数据。

八块腹肌的小胖·2024-01-15 08:24

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

机器学习|无监督聚类K-means和混合高斯模型1.实验目的实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

机器学习 | 卷积神经网络

机器学习|卷积神经网络实验目的采用任意一种课程中介绍过的或者其它卷积神经网络模型（例如LeNet-5、AlexNet等）用于解决某种媒体类型的模式识别问题。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

【机器学习】条件随机场

一、马尔可夫随机场1.1概率图模型什么是有向图模型和无向图模型？https://www.jianshu.com/p/dabbc78471d7团、极大团、最大团-简书(jianshu.com)1.2马尔可夫随机场二、条件随机场概述2.1条件随机场简介条件随机场（ConditionalRandomField，简称CRF）是一种用于序列标注（sequencelabeling）的概率模型。它是马尔可夫随机

十年一梦实验室·2024-01-15 08:52

机器学习周报第28周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.题目：2.摘要3.问题描述4.过去方案5.论文方案6.论文模型7.相关代码摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文，论文模型主要使用的是时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork，TCN）、LSTM以及GRU。在数据集方面除了使用现实的时间序列数据外，还通过若干混沌系统生成了一些混沌的时间序列数据，这些数据没有现实方面的意义，但可

Ramos_zl·2024-01-15 08:49

机器学习---xgboost算法

1.xgboost算法原理XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。构建最优模型的⼀般方法是最小化训练数据的损失函数。我们用字母L表示损失，如下式：其中，F

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

数据预处理：归一化和标准化机器学习笔记：为什么要对数据进行归一化处理？数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。

dataloading·2024-01-15 07:13

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

当您的时间序列数据具有不同比例的输入值时，归一化可能是有用的，甚至在某些机器学习算法中也是必需的。对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。

ManRock·2024-01-15 07:27

半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）

什么是机器学习半监督支持向量机（Semi-SupervisedSupportVectorMachines，S3VM）是支持向量机（SVM）的一种扩展，旨在处理训练数据中只有少量样本被标记的情况。

草明·2024-01-15 06:47

半监督学习 - 半监督聚类（Semi-Supervised Clustering）

什么是机器学习半监督聚类是一种集成了有标签数据和无标签数据的聚类方法，其目标是在聚类的过程中利用有标签数据的信息来提高聚类性能。在半监督聚类中，一部分数据集有已知的标签，而另一部分没有标签。

草明·2024-01-15 06:47

HMM算法(Hidden Markov Models)揭秘

序列数据机器学习的数据通常有两类，最常见的是独立同分布数据，其次就是序列数据。对于前者，一般出现在各种分类/回归问题中，其最大似然估计是所有数据点的概率分布乘积。

アナリスト·2024-01-15 05:37

进化材料基因：机器学习如何推动下一代新材料的发现

机器学习利用化学和材料数据正在改变材料发现和设计领域，但要充分利用机器学习算法、工具和方法仍需要大量工作。

PaperWeekly·2024-01-15 04:17

机器学习~从入门到精通（二）线性回归算法和多元线性回归

为什么要做数据归一化一、数据归一化：1.最值归一化2.均值方差归一化importnumpyasnpX=np.random.randint(1,100,size=100)X=X.reshape(-1,2)X.shapeX=np.array(X,dtype='float')X[:,0]=(X[:,0]-np.min(X[:,0]))/(np.max(X[:,0])-np.min(X[:,0]))X[:

一夜白头催人泪·2024-01-15 01:48

机器学习基础

机器学习基础本章涵盖了以下主题：[if!supportLists]·[endif]分类和回归之外的其他类型的问题；[if!

墨羽听风·2024-01-15 01:00

机器学习：BM25算法【TD-IDF的优化版本】

一、BM25算法原理BM25(BM=bestmatching)是TDIDF的优化版本，首先我们来看看TFIDF是怎么计算的tfidfi=tf∗idf=词i的数量词

u013250861·2024-01-15 00:09

docker安装

目录前言一、Docker的基本组成二、安装步骤1.各个命令2.读入数据总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

ONLYYD·2024-01-15 00:57

编程探秘：Python深渊之旅-----机器学习入门（七）

团队决定在他们的项目中加入一些机器学习功能。瑞宝，对新技术充满好奇，跃跃欲试地想了解更多。瑞宝（兴奋地）：我一直想学习机器学习，现在终于有机会了！

_rtf·2024-01-15 00:34

文章测试测试

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前言一

青山渺渺·2024-01-15 00:03

机器学习入门知识

一、引言机器学习是当前信息技术中最令人振奋的领域之一。在这门课程中，我们将探索该技术的前沿，并能够亲自实现机器学习的算法。或许你每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法。

时间邮递员·2024-01-14 23:22

AI软件开发：探索原理、挑战与未来趋势

首先，AI软件开发的原理是基于机器学习和深度学习算法。机器学习是一种通过让计算机自动从数据中学习和改进的方法。它使用统计学和数学模型来处理数据，并根据数据中的模式和规律进行预测和决策。

广州硅基技术官方·2024-01-14 22:00

面向工业的复合自动机器学习

一、工业数据收集与处理在面向工业的复合自动机器学习中，数据的收集和处理是至关重要的第一步。工业数据通常具有大规模、高维度和非线性的特点，需要运用先进的数据处理技术进行有效的管理和分析。

道亦无名·2024-01-14 22:30

机器学习与模式识别

机器学习与模式识别第一章绪论1.区分回归、聚类、分类任务2.机器学习的一般过程3.假设空间的确定，版本空间的含义第二章模型评估与选择1.欠拟合和过拟合概念的理解2.模型的评估方法(1)k折交叉验证(2)

小威程序员·2024-01-14 22:13

基于视觉定位技术选型

视觉定位技术是指利用计算机视觉和机器学习等技术，对图像中的物体进行识别、定位和跟踪，以实现对物体的感知和控制。本文将介绍基于视觉定位技术的优缺点、适用场景和选型方案。

剑飞的编程思维·2024-01-14 21:03

机器学习_捕捉函数的变化趋势（凸函数）

文章目录连续性是求导的前提条件通过求导发现y如何随x而变凸函数有一个全局最低点机器学习所关心的问题之一捕捉函数的变化趋势，也就是标签（y）是如何随着特征字段（x）而变化的，这个变化趋势是通过求导和微分来实现的

you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:55

机器学习_基本机器学习术语

文章目录介绍机器学习的基本术语1、特征2、标签3、模型介绍机器学习的基本术语这里主要介绍特征、标签、模型1、特征含义：用于描述数据的输入变量。特征是机器学习中的输入，原始的特征描述了数据的属性。

you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:54

Machine Learning Series--Linear Regression

前言最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。

22岁开始·2024-01-14 20:30

微软亚洲研究院27篇论文入选AAAI 2019

但在被录取的论文中，来自微软亚洲研究院的却有27篇之多，包括了机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和图形学等多个领域。本文将详细介绍这三个领域中来自微软亚洲研究院的那些硬核论文。

青色的海牛·2024-01-14 20:14

今天开课 | 快速上手医学影像组学和机器学习（直播：2023.8.15~8.19）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-01-14 19:54

AI智能剪辑，快速剪辑出需要的视频

AI智能剪辑技术，是一种基于人工智能的技术，它能够通过机器学习和深度学习算法，自动识别视频中的内容，并根据用户的需求和喜好，快速地剪辑出需要的视频。

fhy168·2024-01-14 19:42

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