numpy机器学习

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。
BugNest·2025-02-02 16:03

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

open3d踩雷避坑（运行不了又不报错）

什么的如下：进程已结束，退出代码为-1073741819(0xC0000005)可能是numpy版本不对！！！！那我直接就
yuyuyue249·2025-02-02 14:25

Scikit-Learn K均值聚类

K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
对许·2025-02-02 14:54

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。
天波烟客00·2025-02-02 14:52

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

因果关系推断与机器学习

机器学习模型是强大的
hhhh106·2025-02-02 13:15

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车
matlab科研助手·2025-02-02 13:44

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
2401_84239830·2025-02-02 13:41

因果推断与机器学习—因果推断入门（1）

在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景（如社交网络、电商、搜索引擎等）的今天，因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。
樱花的浪漫·2025-02-02 13:10

keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...

/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential
weixin_34162401·2025-02-02 11:59

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用，并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PyTorch 官方文档 中文版本

文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数，并保存经过训练的模型。
圣心·2025-02-02 10:49

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
qwmb919·2025-02-02 07:25

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。
ousinka·2025-02-02 06:21

深度学习的应用场景及常用技术

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。
eso1983·2025-02-02 06:19

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

chatgpt赋能python：如何配置Python中的NumPy？

如何配置Python中的NumPy？如果您是一名Python程序员，那么您可能已经听说过NumPy。NumPy是一个强大的Python库，可用于处理大型多维数组和矩阵，以及用于数值计算和科学计算。
yakuchrisfor·2025-02-02 02:31

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师·2025-02-02 01:50

NumPy 字符串函数

NumPy字符串函数引言NumPy是Python中一个强大的科学计算库，它提供了高效的数值计算功能。
wjs2024·2025-02-02 00:17

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。
清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。
AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score
qwe352633·2025-02-01 22:37

Python 最小二乘法 圆度误差高斯牛顿迭代

1.最小二乘法求圆度误差importnumpyasnpimportmathimportgeometry_functiondefroundness_lsm(x1,y1):e=0.00000000001y1max_index
CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:36

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。
码银·2025-02-01 22:33

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据#示例：生成一些随机数据np.random.seed(0)X_train=np.random.rand(100,3
知识鱼丸·2025-02-01 21:53

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。
Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

Python-OpenCV实现运动物体检测

导入库首先，我们需要导入所需的库：OpenCV和NumPy。importcv2importnumpyasnp读取视频我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开
HackDyno·2025-02-01 20:47

程序代码篇---Numpy&assert&迭代器

文章目录前言第一部分：Numpy1.创建数组2.数组索引和切片3.数组形状操作4.数组运算5.数学函数6.随机数生成7.数组排序第二部分：assert基本语法1.condition2.error_message
Ronin-Lotus·2025-02-01 20:15

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
软件开发Java·2025-02-01 17:18

Python代码实现图像增强（线性变换、对数变换(1)，Python高级开发面试题

效果：2.对比度拉伸代码：importcv2importimutilsimportnumpyasnpimage=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)image=cv2.imread(‘E:
2401_84181911·2025-02-01 16:45

Matplotlib绘图-CSD演示

它可与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。
辰往易·2025-02-01 15:37

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。
加德霍克·2025-02-01 14:21

01.双Android容器解决方案

）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习
高桐@BILL·2025-02-01 13:46

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。
fpcc·2025-02-01 12:38

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册

ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。
TDengine （老段）·2025-02-01 11:02

javaweb调用pyhton face_recognition传参和参数的返回（包含第三方库）

fromPILimportImageimportface_recognitionimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltfilename="3.jpg"#将jpg文件加载到numpy
mrhao61·2025-02-01 11:29

我的创作纪念日

在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。先把工作弄完，抽空学习考研的内
蓝皮怪·2025-02-01 10:26

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。
自由鬼·2025-02-01 09:15

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。
Luzem0319·2025-02-01 09:44

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux
Lilixxs·2025-02-01 09:11
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