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TensorFlow机器学习
基于VGG的猫狗识别
所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理:importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'import
tensorflow
astffrom
tensorflow
importkerasfrom
tensorflow
.kerasimportlayersimportnum
卑微小鹿
·
2024-09-13 02:11
tensorflow
tensorflow
机器学习
到底是个啥
机器学习
是装逼神器?曾几何时,当我还在本科打dota玩屁股的时候,身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。
旷_9b08
·
2024-09-13 02:52
人工智能-GPU版本
机器学习
、深度学习模型安装
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
bw876720687
·
2024-09-13 02:06
人工智能
机器学习
深度学习
轻松升级:Ollama + OpenWebUI 安装与配置【AIStarter】
安装必要的依赖库,如
TensorFlow
或PyTorch等。更新步骤克隆项目:使用Git命令行工具克隆最新的Ollama和OpenWebUI仓库到本地。更新代码:确保你正在使
ai_xiaogui
·
2024-09-13 02:36
AI作画
AI软件
人工智能
AI写作
AIStarter
【
机器学习
】朴素贝叶斯
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
可口的冰可乐
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2024-09-13 00:57
机器学习
机器学习
概率论
深度学习之基于
Tensorflow
卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统
目标:构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型,利用
Tensorflow
框架
qq1744828575
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2024-09-13 00:25
python
python
plotly
机器学习
引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
机器学习
,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨
机器学习
如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。
刷刷刷粉刷匠
·
2024-09-13 00:53
机器学习
人工智能
MATLAB车牌识别系统
该系统使用图像处理和
机器学习
算法来实现车牌的定位和字符识别。
清风明月来几时
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2024-09-12 23:19
图像算法处理
matlab
开发语言
【
机器学习
】广义线性模型(GLM)的基本概念以及广义线性模型在python中的实例(包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归)
引言GLM扩展了传统的线性回归模型,使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量(ResponseVariable)1.2.2链接函数(LinkFunction)1.2.3线性预测器(LinearPredictor)1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
Lossya
·
2024-09-12 23:47
机器学习
python
scikit-learn
线性回归
人工智能
逻辑回归
Matlab,Python,Java,C++的比较
适合做数据挖掘、数据分析、
机器学习
、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等,此外,Python开源免费,有很多的库,开发环境开发社区都比较友好;不过,Python是动态型的语言,需要更多的测试,并且错误仅仅是在运行的时候
Codefengfeng
·
2024-09-12 21:37
python
java
c++
机器学习
实战笔记5——线性判别分析
任务安排1、
机器学习
导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿
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2024-09-12 20:32
机器学习笔记
可视化
机器学习
python
人工智能
机器学习
,深度学习,AGI,AI的概念和区别
1.人工智能(AI)的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能(AI)是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统,如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据,从中提取有用的信息,并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代,当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
我就是全世界
·
2024-09-12 17:13
人工智能
机器学习
深度学习
十大
机器学习
算法-梯度提升决策树(GBDT)
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
zjwreal
·
2024-09-12 17:13
机器学习
GBDT
机器学习
梯度提升
提升树
梯度提升决策树
机器学习
和深度学习的区别
机器学习
和深度学习在多个方面存在显著的区别,以下是对这些区别的详细阐述:一、定义与起源
机器学习
:是人工智能的一个分支领域,它使计算机能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行显式编程。
不会代码的小林
·
2024-09-12 14:22
机器学习
机器学习
第12章 计算学习理论
目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论,即关于
机器学习
的理论基础,其目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证
一只小小程序猿
·
2024-09-12 13:48
机器学习
人工智能
【
机器学习
】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
Lossya
·
2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
python
贝叶斯网络
变分贝叶斯
近似推断
一些
机器学习
不错的书籍
最近,在学习一些
机器学习
的相关知识,在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍
机器学习
和大数据挖掘和分析的书籍。
jimmyleeee
·
2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
亦菲喊你来学
机器学习
(20) --PCA数据降维
文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,它可以在保留数据集中最重要的特征的同时,减少数据的维度。PCA
方世恩
·
2024-09-12 11:05
机器学习
人工智能
深度学习
python
算法
sklearn
亦菲喊你来学
机器学习
(21) --数据清洗
数据清洗在数据分析和
机器学习
项目中,数据清洗(DataCleaning)是一个至关重要的步骤,它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。
方世恩
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2024-09-12 11:05
机器学习
人工智能
python
算法
深度神经网络详解:原理、架构与应用
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是
机器学习
领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。
阿达C
·
2024-09-12 10:00
活动
dnn
计算机网络
人工智能
神经网络
机器学习
深度学习
决策树基础概论
1.概述在
机器学习
领域,决策树(DecisionTree)是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题,将复杂的决策过程分解为一棵树状结构,使得分类或回归问题的解决过程直观明了。
Hello.Reader
·
2024-09-12 10:28
算法
算法
决策树
ImportError: cannot import name ‘conv_utils‘ from ‘keras.utils‘
将fromkeras.utilsimportconv_utils改为from
tensorflow
.python.keras.utilsimportconv_utilsImportError:nomodulenamed'
tensorflow
.keras.engine
CheCacao
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2024-09-12 09:22
keras
深度学习
python
tensorflow
tensorflow2
人工智能
jupyter出错ImportError: cannot import name ‘np_utils‘ from ‘keras.utils‘ ,怎么解决?
cannotimportname'np_utils'from'keras.utils',如图:如何解决首先我根据网上文章的一些提示,将fromkeras.utilsimportnp_utils换成了from
tensorflow
.keras
七月初七淮水竹亭~
·
2024-09-12 09:20
人工智能
python
jupyter
keras
深度学习
tensorflow
和python不兼容_
tensorflow
与numpy的版本兼容性问题的解决
在Python交互式窗口导入
tensorflow
出现了下面的错误:ox8免费资源网root@ubuntu:~#python3Python3.6.8(default,Oct72019,12:59:55)[
weixin_39727934
·
2024-09-12 08:47
numpy python 兼容_
tensorflow
与numpy的版本兼容性问题
在Python交互式窗口导入
tensorflow
出现了下面的错误:root@ubuntu:~#python3Python3.6.8(default,Oct72019,12:59:55)[GCC8.3.0
weixin_39761822
·
2024-09-12 08:47
numpy
python
兼容
安装
tensorflow
2.5.0 发现
tensorflow
和 numba 两者对应Numpy版本冲突
问题:python3.8安装
tensorflow
2.5.0发现
tensorflow
和numba两者对应Numpy版本冲突
tensorflow
-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy
GJK_
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2024-09-12 08:16
tensorflow
numpy
人工智能
python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个
tensorflow
weixin_39641103
·
2024-09-12 04:52
Python高层神经网络 API库之Keras使用详解
Keras是一个高层神经网络API,使用Python编写,并能够运行在
TensorFlow
、CNTK和Theano之上。Keras旨在简化深度学习模型的构建过程,使得开发者能够更加专注于实验和研究。
Rocky006
·
2024-09-12 03:46
python
keras
开发语言
什么是监督学习(Supervised Learning)
一、监督学习概述监督学习(SupervisedLearning)是一种极具威力的
机器学习
方法,能够训练算法以识别数据中的模式,并据此进行精准的预测或分类。
救救孩子把
·
2024-09-12 02:33
AI
AI
学习
Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识
很多人为了图快,在学习Python语言时一上来就学习数据分析、
机器学习
。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。
苏卡不列-python
·
2024-09-12 02:32
Python
python
开发语言
数据分析
自动化
办公自动化
Python自动化办公2.0 即将发布
Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python
机器学习
教
百里图书
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2024-09-12 01:27
自动化
人工智能
python
数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和
机器学习
模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。
编程日记✧
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2024-09-11 23:17
智能医疗
计算机视觉
图像处理
人工智能
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vec
TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在
机器学习
邓越浪Henry
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2024-09-11 22:06
【Python
机器学习
】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
zhangbin_237
·
2024-09-11 21:30
Python机器学习
机器学习
python
rnn
人工智能
开发语言
深度学习
神经网络
“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会:AI的发展需要重新定位
9月5日,在2024Inclusion·外滩大会开幕主论坛上,
机器学习
泰斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹在时隔一年后,再次带来对人工智能的最新洞见。
财经三剑客
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2024-09-11 21:57
人工智能
通俗理解线性回归(Linear Regression)
线性回归,最简单的
机器学习
算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围
小夏refresh
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2024-09-11 20:55
机器学习
数据挖掘
机器学习
算法
人工智能
数据挖掘
【Python
机器学习
】循环神经网络(RNN)——对RNN进行预测
目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型,接下来就可以对其进行预测:sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth
zhangbin_237
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2024-09-11 20:51
Python机器学习
机器学习
python
rnn
深度学习
人工智能
自然语言处理
2019年,5本关于
机器学习
的免费电子书你应该知道
为了帮助你开始
机器学习
,请看Packt提供的5本免费
机器学习
电子书。如今,
机器学习
是软件工程各个领域最重要的趋势之一。
头顶一根发的程序猿
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2024-09-11 18:15
【
机器学习
】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现
个人主页:空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展,深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛,其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像
空白诗
·
2024-09-11 18:36
机器学习
深度学习
人工智能
python
大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统
机器学习
和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。
我爱学AI
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2024-09-11 14:44
transformer
人工智能
自然语言处理
深度学习
大模型训练
转行大模型
LLM
深度学习算法,该如何深入,举例说明
理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、
机器学习
基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。
liyy614
·
2024-09-11 14:12
深度学习
7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种
机器学习
组合建模,
机器学习
组合建模取代单独lasso回归势在必行!
最后基于bulkRNA测序数据,使用
机器学习
训练了枢纽通讯细胞的特定
生信小课堂
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2024-09-11 14:08
机器学习
和深度学习区别
机器学习
和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。
hong161688
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2024-09-11 12:55
机器学习
深度学习
人工智能
【
机器学习
】4 ——熵
机器学习
4——熵文章目录
机器学习
4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性,由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年提出,称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。
qq_43507078
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2024-09-11 10:13
我的机器学习
机器学习
人工智能
数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和
机器学习
方法等。1.1时间
皮皮冰燃
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2024-09-11 08:29
数据分析
数据分析
【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘
【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、
机器学习
和自然语言处理(NLP
云天徽上
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2024-09-11 06:16
Pandas
python
开发语言
pandas
机器学习
numpy
程式语言区分
以下是一些广泛使用的编程语言:1.Python:易于学习,广泛用于数据科学、
机器学习
、网络开发、自动化等领域。2.Java:广泛应用于企业级应用、安卓开发、大型系统开发等。
白总Server
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2024-09-11 06:09
html
python
java
c++
开发语言
SpringMVC的架构有什么优势?——视图与模型(二)
——视图与模型(二)前言关键字:
机器学习
人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件,它们负责渲染模型数据并生成
不会编程的小孩子
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2024-09-11 03:19
架构
将本地已有的项目上传到新建的git仓库的方法
1、首先克隆
[email protected]
:yuanmingchen/
tensorflow
_study.git2、然后复制自己项目的所有文件到
10676
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2024-09-11 00:21
使用 MongoDB 构建 AI:Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心
PatronusAI由MetaAI和MetaRealityLabs的
机器学习
专家创立,旨在增强企业对生成式AI应用程序的信心,在塑造值得信赖的AI生态方面处于领先地位。
MongoDB 数据平台
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2024-09-10 20:01
AI应用
客户案例
人工智能
mongodb
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