Python3机器学习第31页

机器学习预测全家桶/故障诊断全家桶/改进算法/Python，Matlab代码...

目前参与优惠活动的全家桶有如下几个：作品①：机器学习预测全家桶，Python代码：https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty?

今天吃饺子·2024-02-14 06:40

sklearn：机器学习分类特征编码category_encoders

文章目录category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder留一法HashingEncoder哈希编码CatBoostEncodercatboost目标编码CountEncoder频率编码WOEEncod

Cachel wood·2024-02-14 05:36

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

Python 资源大全（七）

目录：用来进行科学计算和数据分析的库进行数据可视化的库计算机视觉库机器学习库MapReduce框架和库使用Python进行函数式编程用来访问第三方API的库用于DevOps的软件和库任务调度库使用外来函数接口的库

忘了呼吸的那只猫·2024-02-14 05:46

Linux后台长时间以及定时运行python脚本

在命令行输入：nohuppython绝对路径脚本的绝对路径&python的绝对路径，在命令行输入：whichpython例如：nohup/usr/bin/python3/home/test/db_bak

C++QT·2024-02-14 04:40

Windows的python配置pytorch、torchvision、NVIDIA（英伟达）、cuDNN进行gpu加速计算

一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置，其他版本下面操作类似。如

苏俗·2024-02-14 04:04

拉框标注labellmg配置

废话不多说，下面直接开始配置labellmg配置教程：一、预有的环境（建议）（不想弄的话就在默认的环境里建就行啦）用anaconda创建一个专属的虚拟环境，如创建一个环境名为yolo并带有python3.8

苏俗·2024-02-14 04:04

python自动生成接口测试用例_接口测试平台-自动生成测试用例并执行生成报告...

用户场景管理，用例执行，定时任务其核心设计目标自动生成接口测试用例,解决接口测试人员花费太多的时间去编写,接口参数是否必填,参数数据类型限制,参数数据类型自身的数据范围值限制,用户场景等用例开发环境环境：python3.6.5

weixin_39637589·2024-02-14 04:02

机器学习12-基本感知器

感知器（Perceptron）是一种最简单的人工神经网络结构，由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络，通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接，并且具有一个对应的权重参数，用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合，通过一个激活函数进行转换，最终输出一个二进制值（通常是0或1

dracularking·2024-02-14 04:01

RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？

径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。

神笔馬良·2024-02-14 03:14

介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet

之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法，例如随机森林（RF)或者支持向量机（SVM），这些工具耗时长，计算资源消耗大。因此，使用已有标注的数

生信阿拉丁·2024-02-14 01:55

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式，来实现自主决策和预测分析。

做一个AC梦·2024-02-13 22:53

机器为什么能学习(上)

本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。

ringotc·2024-02-13 21:16

使用深度学习进行验证码识别系统搭建（附项目资源）

7模型评估与预测8改进策略9总结与展望项目资源开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年7月21日集成开发工具：PyCharmProfessional2021.1和GoogleColab集成开发环境：Python3.10.6

粥粥坠腻害·2024-02-13 21:41

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要

挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

python3.8.8显示ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv’

python3.8.8显示ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘mmcv’pipinstallmmcv不管用打开https://github.com/open-mmlab/

曹家小圆宝·2024-02-13 21:32

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

python 风控规则_aswan: aswan 是陌陌开发的风控系统静态规则引擎，零基础简易便捷的配置多种复杂规则，实时高效管控用户异常行为...

陌陌风控系统静态规则引擎关于我们WeChat:架构介绍本项目的主分支仅支持Python3，目前通过Python3.7.3的版本测试，如果需要python2.7的版本，请使用tag:last-support-Python2.7

weixin_40005542·2024-02-13 20:08

python生成二维码

需要注意的是MyQR依赖于python3，在python2的环境下可能无法正常运行。生成带图片的二维码myqr.run(

TcAlan·2024-02-13 18:05

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理

·2024-02-13 18:51

4　Python数据类型

Python3中有6种标准的数据类型：Number（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Sets（集合）、Dictionary（字典）。

泷汰泱·2024-02-13 17:35

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。

freedomme·2024-02-13 17:11

Pandas读取csv文件出现，AttributeError:'float' object has no attribute 'decode'

原因python3读取csv文件的默认编码为unicode，unicode并不是编码格式，而是字符集，它包含了世界上目前所有的符号，所以unicode没有decode属性encode，decode，分别是编码和解码

旅行小张·2024-02-13 16:21

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

能玩上一天的网站，宅家也不无聊！

打出单词，都能有音调，就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过机器学习将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏

编程星语·2024-02-13 15:18

vscode如何运行tensorflow相关程序？

前期准备：python3.8，numpy1.21.5,两种方法，个人推荐第2种方法，更加强~~~方法一：1.配置tensorflow环境(1)anacondaprompt打开输入命令：condacreate-ntensorflowpython

Nothing to Lose-YL·2024-02-13 15:05

从多个SDF格式的小分子文件中提取CAS编号

此次脚本采用python3.7版本。他可以提取一个文件夹下的sdf格式的文本中的cas编号。image.png

ZeroDesigner·2024-02-13 15:28

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。

whyte王·2024-02-13 14:31

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

完美解决Mac平台下Python3环境import bencode模块的报错

在Mac平台下（其它平台没测），即使你使用pip3installbencode来安装bencode模块，安装后的bencode模块仍然不兼容python3（mac平台）。

拳战攻城师·2024-02-13 12:37

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

Carla系列——2.Cara模拟器的生成车辆以及控制

所搭建的仿真环境是python3.7+Carla0.9.8+Win101.首先import各种依赖importglobimportosimportsysimporttimeimportrandomimporttimeimportnumpyasnpimportcv22

SIAT_TT·2024-02-13 11:47

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

centos6.9和centos7搭建Python环境

centos6.9和centos7安装Python3.7.3流程：Python3.7需要的openssl的版本为1.0.2或者1.1.x，这个requirements在configPython3.7的时候使用

骑猪撞大树呦·2024-02-13 11:04

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

Day1.安装python

关于2.0版本的话，目前python3.0并不能完全兼容python2

美豆豆呀！·2024-02-13 11:08

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

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