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Stanford机器学习
Quick introduction to Apache Spark
它还支持一组丰富的更高级别的工具,包括SparkSQL用户SQL和结构化数据处理,MLlib
机器学习
,GraphX用户图形处理下载从项目网站的下载页面获取Spark。
Liam_ml
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2024-02-19 13:29
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:处理分类变量篇(上篇)
这篇文章相当长,您可以添加至收藏夹,以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传,请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难,因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中,我将讲述不同类型的分类数据,以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量?分类变量/特征是指任何特征类型,可分为两⼤类:⽆序,有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量,这些类别没有任何相关顺序。例如,如果将性别
X.AI666
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2024-02-19 13:01
解决(几乎)任何机器学习问题
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
C语言指针进阶
(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如: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
空杯心!
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2024-02-19 13:00
c语言
算法
c++
政安晨:【完全零基础】认知人工智能(一)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】 —— 预测机
开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与
机器学习
领域,然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”,让很多小伙伴们望而却步,导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸?
政安晨
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2024-02-19 13:26
政安晨的机器学习笔记
政安晨的人工智能笔记
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
原理
超级简单
零基础
【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】(4)数据准备的流程
数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据,例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等,对图片、语音、文本等数据进行处理,标记对象的特征,以作为
机器学习
标签的过程
giszz
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2024-02-19 13:47
学习笔记
人工智能
学习
笔记
政安晨:【完全零基础】认知人工智能(二)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】—— 底层算法
如果小伙伴第一次看到这篇文章,可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章:政安晨:【完全零基础】认知人工智能(一)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke
政安晨
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2024-02-19 12:09
政安晨的机器学习笔记
政安晨的人工智能笔记
人工智能
神经网络
深度学习
神经元底层算法
机器学习
探索XGBoost:深度集成与迁移学习
导言深度集成与迁移学习是
机器学习
领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。
Echo_Wish
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2024-02-19 12:34
Python
笔记
Python算法
迁移学习
机器学习
人工智能
单细胞转录组基础分析六:伪时间分析
Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种
机器学习
算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。
Seurat_Satija
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2024-02-19 12:25
4张图片就可以微调扩散模型
基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类
机器学习
模型,旨在生成与给定数据集相似的新数据
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2024-02-19 12:29
生成式网络与判别式网络
生成式网络(GenerativeNetworks)和判别式网络(DiscriminativeNetworks)是两类在
机器学习
和深度学习中常见的网络类型,它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。
一条小小yu
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2024-02-19 12:23
深度学习
人工智能
机器学习
、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
本文主要了解并初步探究
机器学习
、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。
半亩花海
·
2024-02-19 12:43
学习笔记
机器学习
深度学习
迁移学习
学习
人工智能
预训练和微调在迁移学习中的作用
在
机器学习
和深度学习中,"pre-training"(预训练)和"fine-tuning"(微调)是两个常见且重要的概念,它们通常在迁移学习场景中使用,以提高模型在特定任务上的性能。
一条小小yu
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2024-02-19 12:42
迁移学习
人工智能
机器学习
Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
目前很多
机器学习
和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。
哥廷根数学学派
·
2024-02-19 12:36
故障诊断
信号处理
深度学习
python
迁移学习
开发语言
Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享
非得用matlab来搞
机器学习
的东西?不是不是,matlab也有集成了许多
机器学习
算法,当然,都是一些非常基础的
机器学习
算法。深度学习还是得向python看齐。
我是狮子搏兔
·
2024-02-19 11:34
Prediction
matlab
matlab
dnn
python
RapidMiner数据挖掘
RapidMiner数据挖掘入门之一:概要1简介RapidMiner原名Yale,它是用于数据挖掘、
机器学习
、商业预测分析的开源计算环境。
arrow8071
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2024-02-19 11:28
data
mining
数据挖掘
线性回归:大体介绍
线性回归是一种常见的统计学和
机器学习
方法,用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
Galaxy银河
·
2024-02-19 11:56
计算机
/
人工智能
语言/方式/工具/模型/软件
大赏
人工智能
机器学习
虚实技术整合 打造“真”智慧城市
物联网不可或缺的组成要素中,广泛布建在人们生活周围的传感器,其所产生的大量信息,已成为人工智能、
机器学习
的重要基础。
智能交通技术
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2024-02-19 11:14
人工智能
传感器
大数据
物联网
蓝牙
open3d k-means 聚类
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、
机器学习
生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、
机器学习
生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项
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2024-02-19 11:04
open3d持续更新
kmeans
聚类
算法
计算机视觉
python
机器学习
Dataframe型数据分析技巧汇总
数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总
机器学习
必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!
我叫杨傲天
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2024-02-19 11:30
学习笔记
机器学习
数据分析
数据挖掘
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他
机器学习
算法:
机器学习
实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048
·
2024-02-19 10:46
机器学习
算法学习
算法
机器学习
人工智能
深度学习
python
sklearn
ChatGPT原理以及发展
ChatGPT模型,备受关注,不光是做人工智能、
机器学习
的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。
菜鸟Cardll
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2024-02-19 10:49
深度学习
chatgpt
【
机器学习
】
机器学习
常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论
机器学习
算法相关知识。
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2024-02-19 10:29
机器学习python算法
机器学习
中7种常用的线性降维技术总结
上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术,本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA的主要思想是通
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2024-02-19 10:25
机器学习
中的10种非线性降维技术对比总结
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量,降维算法属于无监督学习的范畴,用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时,NLDR
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2024-02-19 10:49
如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。
1.PyTorch简介:PyTorch是一个开源的Python
机器学习
框架,专注于深度学习任务。
JayGboy
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2024-02-19 10:30
pytorch
人工智能
python
【日常聊聊】深度学习进度
个人博客:个人主页个人专栏:日常聊聊⛳️功不唐捐,玉汝于成目录前言正文方向一:深度学习的基本原理和算法方向二:深度学习的应用实例方向三:深度学习的挑战和未来发展方向方向四:深度学习与
机器学习
的关系方向五
还在路上的秃头
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2024-02-19 10:29
日常聊聊
深度学习
人工智能
笔记
面试
21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
sklearn
机器学习
包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)
张九日zx
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2024-02-15 10:27
Pycharm里如何设置多Python文件并行运行
有时候在跑一个
机器学习
或者网络爬虫或者其
Python进阶者
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2024-02-15 10:22
python
pycharm
ide
开发语言
论文阅读-面向
机器学习
的云工作负载预测模型的性能分析
许多基于
机器学习
的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_
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2024-02-15 10:20
论文阅读
代码+视频基于R语言进行K折交叉验证
交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型泛化能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和
机器学习
领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者
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2024-02-15 09:11
代码+视频系列
R语言
r语言
开发语言
C#实现矩阵计算
矩阵计算是一项重要的数学运算,在数据科学、
机器学习
等领域具有广泛的应用。首先,我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵,并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼
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2024-02-15 09:36
c#
矩阵
算法
机器学习
案例3:从科学论文图片中提取标题、作者和摘要
在这个项目中,我的目标是从科学论文图片中提取某些部分(标题、作者和摘要)。预期提取部分是科学论文中常见的部分,例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件,其中包含标题、作者和摘要部分,如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分,然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页(图片格式)图2
suoge223
·
2024-02-15 09:03
机器学习实用指南
人工智能
如何设置 iPad 进行
机器学习
开发
如果您有iPad并想将其用作开发工具,则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中,您将学习如何:在云中设置一个实例,购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm,您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作,然后运行终端。
suoge223
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2024-02-15 09:33
机器学习实用指南
机器学习
人工智能
初学者入门
机器学习
(ML)的推荐教程
目录1.
机器学习
简介2.
机器学习
和深度学习有什么区别?
suoge223
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2024-02-15 09:31
机器学习实用指南
机器学习
人工智能
神经网络:卷积神经网络中的BatchNorm
一、BN介绍1.原理在
机器学习
中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀
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2024-02-15 09:58
机器学习笔记
神经网络
神经网络
cnn
深度学习
编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力
近日,AheadofAI杂志运营者、
机器学习
和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章,介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli
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2024-02-15 09:27
Transformer
人工智能
语言模型
transformer
基于LightGBM的回归任务案例
在本文中,我们将学习先进的
机器学习
模型之一:Lightgbm。
python收藏家
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2024-02-15 09:21
机器学习
数据挖掘
人工智能
机器学习
paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络
paddlepaddle2.6版本发布后,官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行
机器学习
了,训练神经网络的效率大为提升。
kampoo
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2024-02-15 09:47
paddlepaddle
神经网络
人工智能
机器学习
4----随机森林
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
pyniu
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2024-02-15 08:31
机器学习
机器学习
随机森林
人工智能
基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、
机器学习
等
java李杨勇
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2024-02-15 08:00
java
开发语言
学生干部管理系统
机器学习
3----决策树
这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实,共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu
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2024-02-15 08:29
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
黑暗中工作的人脸识别技术
概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和
机器学习
技术,通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。
飞猪share
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2024-02-15 08:53
【百面
机器学习
笔记】模型评估
模型评估指标准确率(Accuracy)准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率(Precision)&召回率(Recall)精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
葡萄肉多
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2024-02-15 08:06
【
机器学习
】详解 Optimizers
目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R
何处闻韶
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2024-02-15 08:11
【机器学习与深度学习】
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
材料性能预测与材料基因工程如何整?
近几年随着大数据和人工智能介入,通过采用支持向量机、神经网络等
机器学习
算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能,大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun
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2024-02-15 08:11
机器学习
基因工程
复合材料
机器学习
人工智能
python
材料工程
经验分享
[
机器学习
]详解transformer---小白篇
1.背景:Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构,这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验,并且由于encoder端是并行计算的,训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA,现阶段,Transformer在cv领域也是全面开花,基于transformer的目标识别,语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
是安澜啊
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2024-02-15 08:11
深度学习
神经网络
基于Transformer的
机器学习
模型的主动学习
主动学习和基于Transformer的
机器学习
模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习,数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量,同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶
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2024-02-15 08:09
transformer
机器学习
学习
机器学习
矩阵运算库Numpy入门25例
导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],
皮皮大
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2024-02-15 08:54
机器学习
LDA线性判别器代码实现
机器学习
LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)
Longlongaaago
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2024-02-15 07:38
机器学习
LDA
线性判别分析
代码实现
Evolutionary algorithm (遗传算法)介绍
Evolutionaryalgorithm(遗传算法)介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法,实际上也是
机器学习
里面一个很重要的分支。
Longlongaaago
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2024-02-15 07:07
机器学习
算法
数据挖掘
人工智能
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