numpy机器学习第7页

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

NumCpp — 高性能数学计算 C++ 库(C++ 版本 Numpy)

OSC开源社区·2024-09-04 10:10

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python常用库-nump的使用

文章目录安装NumPy导入NumPy创建数组1.使用列表创建数组2.多维数组3.使用特殊函数数组的基本操作1.数组形状和大小2.数据类型3.转换数据类型4.数组索引5.数组切片6.维度转换7.数组连接8

问道飞鱼·2024-09-04 08:26

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

pandas将df保存为excel，如何避免长数据序号被保存为科学计数法？解答各种坑

先放最终解决方案：#显示不采用科学计数法importnumpyasnpnp.set_printoptions(suppress=True)pd.set_option('d

Liagogo·2024-09-04 07:48

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

1.安装必要的库首先，需要安装OpenAIGym和Numpy。你可以使用以下命令安装它们：pipinsta

杰哥在此·2024-09-04 03:21

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas

sz66cm·2024-09-04 00:35

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面

weixin_39531992·2024-09-03 20:09

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。

不以物喜a·2024-09-03 19:00

机器学习在医学中的应用

边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域，涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路，分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。

听忆.·2024-09-03 18:25

Numpy | 与Matlab科学计算对比

Numpy与Matlab科学计算对比MATLAB®和NumPy/SciPy有很多共同之处。但是有很多不同之处。

貳條·2024-09-03 14:00

Clobotics 计算机视觉场景存储实践：多云架构、 POSIX 全兼容、低运维的统一存储

Clobotics是一家将计算机视觉和机器学习技术应用于风电以及零售行业的企业。在风电行业，Clobotics利用无人机对风力发电机叶片进行检查，显著降低了对人工作业的依赖。

Juicedata·2024-09-03 12:47

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

python机器学习算法--贝叶斯算法

1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n

在下小天n·2024-09-03 10:03

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartssparkmys

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

人工智能&机器学习&深度学习

机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

遗传进化算法进行高效特征选择

在构建机器学习模型时，特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。

广东数字化转型·2024-09-03 05:08

Python数据分析与可视化的基础知识（带例子）

以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。

草宣·2024-09-03 05:03

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又

Lill_bin·2024-09-03 04:58

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)

weixin_39702649·2024-09-03 03:54

Logistic分类算法原理及Python实践

一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法，也称为逻辑回归（LogisticRegression），是机器学习中的一种经典分类算法，主要用于解决二分类问题。

doublexiao79·2024-09-03 03:22

pyecharts可视化数据大屏

而PyECharts将ECharts的功能带到了Python环境中，使得Python开发者可以方便地在数据分析、机器学习等领域的项目中使用ECharts图表进行数据可视化。

丁爸·2024-09-03 03:21

python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

weixin_39922394·2024-09-03 02:12

4.科学计算模块Numpy（1）概述与初始操作

今天我们就来介绍数据科学领域当中至关重要的一个库：Numpy通过阅读本篇博客，你可以：1.了解什么是Numpy2.掌握如何使用Numpy创建数组一、Numpy的定义与概述Numpy(NumericalPython

隐零·2024-09-03 01:06

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-03 00:59

学习日志6

Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法（如经验重放和目标网络）重塑为变分量子电路的表示摘要当前最先进的机器学习方法基于经典冯

Simon#0209·2024-09-02 22:21

使用Python和大模型进行数据分析和文本生成

如何使用Python和大模型进行数据分析和文本生成Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。

lizi88888·2024-09-02 22:20

Python中数据处理的常用库-其功能。

以下是一些常用的Python数据处理库及其功能的详细阐述：1.NumPy功能概述：NumPy是Python中用于科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象以及操作这些数组的工具。

Good_tea_h·2024-09-02 22:49

深度学习-OpenCV运用（3）

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的视觉处理算法，包括但不限于图像和视频处理、特征检测、对象识别等。二、OpenC

红米煮粥·2024-09-02 20:41

遥感之智能优化算法大纲介绍

介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法

遥感-GIS·2024-09-02 19:33

遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归

主要分为如下几部分：回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考：遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法，在遥感领域对应的就是定量遥感分方向

遥感-GIS·2024-09-02 19:03

Numpy 数组操作

1.修改数组形状1）ndarray.reshape在不改变数据的条件下修改形状numpy.reshape(arr,newshape,order='C')importnumpyasnpa=np.array

好的收到·2024-09-02 18:25

未来行业走向：探索变革与机遇

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）将成为未来行业发展的关键驱动力。AI技术的广泛应用将改变许多行业的工作方式和商业模式。

安西宁·2024-09-02 16:28

周报 | 24.8.26-24.9.1文章汇总

周报|24.8.19-24.8.25文章汇总-CSDN博客python|提升代码迭代速度的Python重载方法-CSDN博客机器学习算法与Python学习|黑匣子被打开了？

双木的木·2024-09-02 13:25

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码）：importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

学习日志31

本源量子计算平台体验frompyqpandaimport*importnumpyasnp#通过QCloud()创建量子云虚拟机QCM=QCloud()#通过传入当前用户的token来初始化QCM.init_qvm

Simon#0209·2024-09-02 09:35

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