pyhton机器学习第37页

亚马逊CTO：2022技术预测

云让曾经的科幻小说变成了科学事实，人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的模型和技术变得越来越好——以至于我们看到了以前只能在电影和漫画中想像的新场景。我们正进入一

阿川2015·2024-01-30 13:59

python3.8 安装缺少ssl、_ctypes模块解决办法

问题安装pyhton3.8安装默认不依赖ssl运行Flask项目时报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/local/python3/bin/flask",

Circle-C·2024-01-30 13:21

人机协同的情感调节和适应如何进行数学建模

2、情感理解和共情机器可以通过自然语言处理和机器学习技术，理解人类表达的情感信息，并通过模拟共情能力，对人类情感做出适当的反应和回应。

人机与认知实验室·2024-01-30 13:44

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

StandardScaler与scale1、标准化概述2、两种标准化的区别1、标准化概述标准化主要用于对样本数据在不同特征维度进行伸缩变换，目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感

对许·2024-01-30 12:54

机器学习对云计算的影响

越来越依赖AI（人工智能）和（物联网）为云计算基础设施管理员提供了新的目标。这个新兴的信息和技术子领域内的场所确实非常庞大，从智能手机到机器人。公司正在开发新机器，这些机器对人力资源的依赖程度最低。旨在为人造机制提供完全独立的自治程度的发展。为了获得对软资源的自主权，开发人员已经开始依赖调解员来帮助“智能机器”提高功能。由于云计算已经占据了人类工作的重要领域，如数据存储，这种技术进步将对全球经济产

田鑫科技·2024-01-30 12:16

政安晨的机器学习笔记——实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，于2016年由Facebook的人工智能研究团队推出，有助于构建深度学习项目。

政安晨·2024-01-30 11:43

机器学习之遗传算法（Genetic Algorithm）

机器学习（MachineLearning）是一种通过使用算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中学习并改善性能的领域。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-30 11:13

【机器学习】工程实践问题概述

机器学习实际应用时的工程问题与面临的挑战一、实现细节问题1.1训练样本训练样本与标注对各类机器学习算法和模型的精度影响训练样本的选择对各类机器学习算法和模型的影响训练样本的优化如何进行数据增强？

十年一梦实验室·2024-01-30 11:12

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

政安晨的机器学习笔记——基于Ubuntu系统的Miniconda安装Jupyter Notebook

一、准备工作Miniconda的安装请参考我的另一篇博客文章：实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135887509这里我就不赘述了。安装好Miniconda之后，就可以准备下一步了。二、安装JupyterNotebook由于咱们想在

政安晨·2024-01-30 11:12

2023量子科技十大用例 | 光子盒年度系列

在当前的科技界，量子计算适用于优化、机器学习和模拟等特定算法。随着量子工程中此类算法的出现，多个用例可应用于不同领域。从金融开始，欺诈检测、医疗保健、供应链管理、化工、石油和新材料研究都是可

光子盒QUANTUMCHINA·2024-01-30 11:09

2021-01-12

###1.2为什么需要异常检测机器学习有四种常见的应用：分类，下一值预测，异常检测和结构发现。其中，异常检测用于检测数据中与

DemonYT·2024-01-30 09:41

OpenCV解释

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和

打工人何苦为难打工人·2024-01-30 09:19

python+keras如何自行简单搭建一个神经网路实现水果分类识别

1.引言本文利用机器学习keras框架搭建简单的网络，通过训练实现对水果的自动识别和分类。首先，我们采集了苹果、香蕉、葡萄、橙子和梨等五种水果的图像，并对其进行分类。

deleteeee·2024-01-30 08:24

python+keras搭建的模型部署至嵌入式端PSoc6

前面已经写了文章描述如何搭建简单的水果分类模型，本文将介绍如何将搭建的模型部署至嵌入式端，本文利用MLConfigurator提供的配置程序MLConfigurator来导入预先训练好的机器学习模型，而它的目前版本仅支持

deleteeee·2024-01-30 08:24

机器学习算法实现刑事案件文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。

deleteeee·2024-01-30 08:23

[机器学习]KNN——K邻近算法实现

一.K邻近算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#这里直接引入sklearn里的数据集，iris鸢尾花fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#切分数据集为训练集和测试集fromsklearn.metricsimp

不知迷踪·2024-01-30 07:37

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的无损缺陷检测技术也得到了广泛的研究和应用。

matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

机器学习.线性回归

使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据为了得出这个平面，我们要做的就是找出所有的未知量y为真实值，乘x是预测值，是误差值，每个样本的真实值和误差值都存在误差什么是机器学习呢

丰海洋·2024-01-30 07:28

机器学习：多项式回归（Python）

多元线性回归闭式解：closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据""

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:28

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。

加百力·2024-01-30 07:28

机器学习1-种类及应用

机器学习主要包括以下几种主要的种类：1.监督学习（SupervisedLearning）在监督学习中，模型通过使用已标记的训练数据（包括输入和对应的输出）来学习预测目标变量。常见的任务包括回归和分类。

dracularking·2024-01-30 07:28

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化，梯度下降法+闭式解求解模型系数1、数据的预处理：是否训练偏置项fit_intercept（默认True），是否标准化normalized（默认Tru

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

《ROS机器人开发实践读书笔记第一章初识ROS》

《ROS机器人开发实践》是一本以实践为中心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法。

偶而喜欢学习·2024-01-30 07:53

2021年11月最新搜狗验证码识别，6位全对正确率高达96%

验证码资源下载地址（100%正确，全部通过搜狗验证）：2021年11月最新搜狗验证码7.3万，6位全对正确率高大96%-机器学习文档类资源-CSDN下载

Dxy1239310216·2024-01-30 07:31

Dxy1239310216·2024-01-30 07:28

【机器学习300问】20、什么是神经网络？和深度学习什么关系？

小oo呆·2024-01-30 07:52

如何系统地自学 Python？

以下是一个系统自学Python的步骤指南：1.理解Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习

终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

对于已交付(客户流失预警)模型的模型可解释LIME

目录介绍：数据：数据处理：随机森林建模：LIME例一：例二：介绍：LIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)是一种解释机器学习模型的方法。

取名真难.·2024-01-30 06:04

机器学习-逻辑回归【手撕】

线性回归线性回归是机器学习中最简单的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程：z=\theta_0+\theta_1x

alstonlou·2024-01-30 06:10

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛

shanshan2099·2024-01-30 05:44

2018年机器学习数学基础及算法视频教程 20课适合基础学习高清课件代码答疑全

课程介绍：不管是算法工程师还是机器学习相关岗位，很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生，更有甚至数学的优先级超过计算机专业，尤其人工智能方面，Al人才门槛高的让人望而却步，其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高

花心五花肉·2024-01-30 04:42

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法

@默然·2024-01-30 03:31

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

目录一、引言1.日常生活中的机器学习：2.机器学习中的关键组件：2.1数据：2.2模型：2.3目标函数：2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题

Shining0596·2024-01-30 02:32

【大厂AI课学习笔记】1.2 人工智能的应用（2）

关键技术：机器学习：用于分析消费者行为和偏好，以提供个性

giszz·2024-01-30 02:31

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

目录二、起源三、深度学习的成功案例：四、特点：五、小结：二、起源为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。

Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)

giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

头皮脑电图(EEG)以其非侵入性和低成本的优点被用于神经信号的分类，研究人员已经使用了各种机器学习方法来进行研究。

茗创科技·2024-01-30 02:19

Redis面试题36

它基于大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过对数据和模型的分析和推理，使机器能够自动完成复杂的任务和问题解决。人工智能的应用

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题35

它和传统机器学习的区别是什么？答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

美赛注意事项

火热关键词：人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目：第一问：变量之间的关系（关系题：层次分析法、熵权法等）第二问：预测类问题（例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法

RunningBComeOn·2024-01-30 01:45

【网络安全|信息泄露】谷歌容器云曝“严重风险”：上千 Kubernetes 集群可能暴露，涉某上市公司

GKE是谷歌针对Kubernetes开源项目的商用服务，广泛用于医疗保健、教育、零售和金融服务，以及数据处理和人工智能与机器学习操作。云安全厂商OrcaSecurity的研

网安老伯·2024-01-30 00:37

交互菜鸟成长记--第一篇

在有选择课程的研究生阶段也没能够很好从职业发展体系，或者说某一个领域来开展进行学习，如智能领域机器学习等课程。机缘巧合结合自生有兴趣，最终的启蒙来源于可用性测试的研究生论文。

劉恩嗯嗯·2024-01-29 23:15

数据结构之红黑树

如何生成可参考右边的帮助文档红黑树基础前言一、什么是红黑树二、左旋和右旋实现三、插入的调整四、红黑树的删除1.引入库2.读入数据总结前言提示：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

yerennuo·2024-01-29 22:18

模式识别与机器学习—PCA分析

主成分分析将高维空间线性投影到一个低维空间，希望在这个低维空间能够表征高维空间中的绝大部分信息，即信息损失最小。关键：找到投影方向补充知识：主成分分析（PCA）目标函数1:最小化重建误差主成分分析（PCA）目标函数2:最大投影后的方差

在下雨599·2024-01-29 22:45

机器学习环境搭建安装Nvidia GPU Driver

AmazonEC2G4dn实例专用于加速机器学习推理和图形密集型工作负载，它搭载的T4TensorCoreGPU有16GB的显存，非常适合中等负荷下的AI场景。本次我使用的是最经济的g4dn

AI小白龙*·2024-01-29 21:34

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H