R语言机器学习

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。
王荣胜z·2024-02-14 23:13

2019-12-01

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([
xias147·2024-02-14 22:25

达摩院官方刚刚发布了最新的Python教程，整套427集系统学习视频

主要分为以下章节：概述初学者Python入门通过Python进行Web开发通过Python编写脚本与自动化通过Python进行机器学习开发常见问题其他资源补充多语言版本自由选择，将近7
刘好看静静·2024-02-14 22:41

什么是信号卷积，信号卷积的物理意义是什么，功能有哪些

在信号处理领域，卷积运算具有非常广泛的应用，包括数字信号处理、图像处理、机器学习和物理工程等。
kfjh·2024-02-14 22:25

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于
魏清宇·2024-02-14 21:14

R语言ggplot2绘图拟合曲线的置信区间边框变成虚线

https://stackoverflow.com/questions/57988682/how-to-remove-filled-area-on-se-when-plot-geom-smooth-in-ggplot2library(ggplot2)ggplot(data=mtcars,mapping=aes(x=wt,y=mpg))+geom_point(size=2)+geom_smooth(
小明的数据分析笔记本·2024-02-14 20:28

机器学习在各个行业的应用介绍

随着科技的飞速发展，机器学习已经从实验室走向了现实世界，逐渐成为各行各业不可或缺的工具。从金融领域到医疗健康，从零售市场到制造业，机器学习正在改变着我们的工作方式和生活质量。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 20:45

numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。
weixin_39636099·2024-02-14 19:36

python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。
weixin_39785814·2024-02-14 19:36

[C#] 如何调用Python脚本程序

有以下几个原因需要C#调用Python：Python拥有丰富的生态系统：Python有很多强大的第三方库和工具，可以用于数据科学、机器学习、自然语言处理等领域。
老狼IT工作室·2024-02-14 18:53

【机器学习】数据清洗之处理异常点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
甜美的江·2024-02-14 18:21

R语言学习之基本文字处理代码

...getwd()setwd("")is()rm()q()字符串的处理常用代码切割strsplit()子集substr()大小写toupper()tolower()文字连接paste()paste0()替代文字gsub()去除前后空格strtrim()举例strsplit("hello,world",",")substr("hello,world",start=2,stop=4)toupper(
佐博伊森·2024-02-14 17:26

机器学习：ROC曲线笔记

ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具，主要用于展示在不同阈值（Threshold）下模型的真阳性率（TruePositiveRate，TPR）和假阳性率（FalsePositiveRate，FPR）之间的关系。ROC曲线最早起源于二战期间，用于分析雷达信号检测敌方飞机的能力，随后逐渐扩展到其他领域，特别是医学
Ningbo_JiaYT·2024-02-14 17:16

机器学习---概率图模型（概率计算问题）

1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列，求各个状态序列I与观测序列的联合概率，然后对所有可能的状态序列求和，得到。状态序列的概率是对固定的状态序列，观测序列的概率是。，O和I同时出现的联合概率为。然后，对所有可能的状态序列I求和，得到观测序列O的概率，即但是，利用公式计算量很大，是阶的，这种算法不可行。2.
三月七꧁ ꧂·2024-02-14 17:06

R语言从拍摄照片生成色卡用于统计图

ok.pngex_2021-04-29_02-10-25.pngex_2021-04-29_02-13-55.png图片1.jpg微信图片_20210429013555.jpg#ThuApr2901:37:232021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.0.5forwindow10#[email protected]#个人笔记不负责任，拎了个梨.rs.restartR()requir
youmigo·2024-02-14 16:14

应广大同学的要求，提供一个基于matlab夜间车牌自动识别给大家参考

可以使用机器学习方
依然风yrlf·2024-02-14 15:21

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return
偶是不器·2024-02-14 15:19

详细教你如何用python写一个车牌自动识别程序

要编写一个Python的车牌识别程序，你需要使用图像处理和机器学习技术。这里提供一个简单的示例，使用OpenCV库进行图像处理，以及TesseractOCR（光学字符识别）库来识别车牌上的字符。
依然风yrlf·2024-02-14 15:49

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型
Francek Chen·2024-02-14 14:48

机器学习：BN层介绍及深入理解

在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像
是Dream呀·2024-02-14 13:12

81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型

TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。
Jachin111·2024-02-14 13:25

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
DocPark·2024-02-14 13:03

R语言入门学习笔记（2）

课程源代码：https://github.com/miwu8512/IntroToR视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=rPj5FsTRboE&list=PLBTcf4SwWEI9_kCOJ-1o-Jwr-_Qb6bkegLecture2数据集的结构和作图的主要变量1understandingthedataset1.1Vector向量Define:Vector
DC小白·2024-02-14 12:45

神经网络简述

一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。
城市中迷途小书童·2024-02-14 12:08

R语言作业-20题

1.安装包代码在https://github.com/jmzeng1314/5years/blob/master/learn-R/tasks/3-r-20-codes.R二.2、了解ExpressionSet对象，比如CLL包里面就有data(sCLLex)，找到它包含的元素，提取其表达矩阵(使用exprs函数)，查看其大小3、了解str,head,help函数，作用于第二步提取到的表达矩阵sup
鱼啸九天·2024-02-14 11:17

林轩田机器学习基石 - 学习笔记4 - 机器学习的可行性

@[TOC]一LearningisImpossible首先，考虑这样一个例子，如下图所示，有3个label为-1的九宫格和3个label为+1的九宫格。根据这6个样本，提取相应label下的特征，预测右边九宫格是属于-1还是+1？结果是，如果依据对称性，我们会把它归为+1；如果依据九宫格左上角是否是黑色，我们会把它归为-1。除此之外，还有根据其它不同特征进行分类，得到不同结果的情况。而且，这些分类
Spareribs·2024-02-14 11:45

【前沿技术杂谈：AI 模型训练成本】到 2030 年，AI 模型训练成本预计将从 1 亿美元增加到 5 亿美元

对更多数据的需求是推高机器学习模型训练成本的主要因素之一。人工智能投资在很大程度上受到训练机器学习模型成本的影响。OpenAI最近的一份报告发现，到2030年，训练大型
jcfszxc·2024-02-14 11:47

MATLAB知识点：normrnd函数（★★☆☆☆）生成正态分布的随机数

3章：课后习题讲解中拓展的函数在讲解第三章课后习题的过程中，我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数：（3）normrnd函数（★★☆☆☆）normrnd函数可以生成正态分布的随机数，该函数需要统计和机器学习工
数学建模学习交流·2024-02-14 10:40

使用MICE进行缺失值的填充处理

在我们进行机器学习时，处理缺失数据是非常重要的，因为缺失数据可能会导致分析结果不准确，严重时甚至可能产生偏差。处理缺失数据是保证数据分析准确性和可靠性的重要步骤，有助于确保分析结果的可信度和可解释性。
·2024-02-14 10:40

10个最适合机器学习的股票市场数据集

目录股票市场数据集国家货币和加密货币数据集机器学习预测股票市场的建议随着加密货币在世界各地的兴起，人们现在有比以往更多的投资方式。然而，这并不像低买高卖那么简单。
suoge223·2024-02-14 09:11

【机器学习】数据清洗之处理异常点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
·2024-02-14 09:09

【量化干货合集】你想要的，都在这里！

（以下很多策略均包含源码分享供参考，欢迎大家多多交流谈论）资料分享Python、研究报告、计量经济学、投资书籍、R语言等！
水哥哥123·2024-02-14 09:01

如何在6个月内学习深度学习(翻译)

原文链接：如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings机器学习工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months
三猫后端·2024-02-14 09:27

OpenCV 人脸检测（易上手版）

一、介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。对于任何想深入研究图像处理的
第欧根尼的酒桶·2024-02-14 08:30

深度学习与机器学习研究综述

一、引言你对科幻小说中描绘的人工智能的想法非常着迷，以至于你经常沉浸在幻想中，想象着拥有一台能够理解并执行你所有命令的智能电脑。这种对未来技术的憧憬成为了你踏入编程世界的初衷，并促使你在大学里选择了计算机科学作为你的专业。但随着学习的深入，你逐渐意识到，传统的人工智能并不像科幻小说中那样神奇，它更多的是在不同的应用场景中应用各种搜索算法。然而，在这个过程中，你意外地发现了一个更加吸引人的领域——机
第欧根尼的酒桶·2024-02-14 08:29

面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?

它具有四个主要特点，通常被称为4V:Volume(体量)、Velocity(速度)Variety(多样性)和Veracity(真实性)深度学习的概念深度学习是机器学习的一个子领域，它模拟
华农DrLai·2024-02-14 06:16

Metal初探

在Metal框架中，也为我们提供了可以自定义编程的入口，可以对一些机器学习进行并发处理，像一些AI处理等。也就
Jeffery_zc·2024-02-14 06:25

工信部颁发的《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级证书的培训通知

在就业方面，计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方面的工作，包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技
人工智能技术与咨询·2024-02-14 06:14

机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码

截止到本期，一共发了13篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？
今天吃饺子·2024-02-14 06:41

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

R语言的ggplot2画图去掉图例的灰色背景

R语言默认的图例如下library(ggplot2)ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point(aes(color=Species
小明的数据分析笔记本·2024-02-14 06:09

单细胞测序最好的教程（一）：质量控制

但是，其在国内的推广有两个不足：（一）全英文教程；（二）R语言与Python混合。二者限制了其在国内的推广
Starlitnightly·2024-02-14 06:18

Python版RNA-seq分析教程：DEseq2差异表达基因分析

在omicverse中，除了最简单的ttest外，在这里，我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。
Starlitnightly·2024-02-14 06:48

PySCENIC（一）：python版单细胞转录组转录因子分析

关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的，参考：跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析，但是R语言分析起来速度非常慢，如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周，这显然不现实
TS的美梦·2024-02-14 06:47

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

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

HMM 隐马尔可夫模型初学（一）

笔记首先总结概括HMM相关理论知识，再通过生信序列的R语言实操对HMM深入了解1、MM，Markovmodel马尔科夫模型（1）天气举例假设只有晴、阴、雨三种天气情况。
小贝学生信·2024-02-14 03:48

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
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