pyhton机器学习第38页

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。

樱落辰`·2024-01-29 20:12

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

一、说明特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。

无水先生·2024-01-29 18:23

有关机器学习的两种算法特点

随着大数据的迅速发展，机器学习变得越来越重要，它有力地处理大量数据，做出准确的预测。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之，机器学习是人工智能的应用。

轻雨科技·2024-01-29 17:49

专业的编程和数学计算：MATLAB R2023b 中文

MATLABR2023b相较于之前的版本，增加了一些新的功能和改进，例如增加了自动化的功能向量化、并行计算、机器学习、信号处理等方面的新算法；改进了图形界面和性能，提供

lx53mac·2024-01-29 17:31

探索AI助手ChatGPT实际应用场景

Prompt是针对机器学习模型的输入，它提供了一个清晰、简洁的问题描述，并指示模型生成合适的答案。正确的Prompt可以帮助ChatGPT生成更准确和有用的回答，进而提升用户体验。

Just_Paranoid·2024-01-29 17:28

Python初学者机器学习指南

机器学习是人工智能领域的一个突出主题，现在已经成为人们关注的焦点。这个领域可能提供一个有吸引力的机会，并且开始其职业生涯并不像乍看之下那么困难。即使你没有数学或编程****经验，也不是问题。

李穆·2024-01-29 16:40

【机器学习300问】19、深度学习和机器学习什么关系？

之前的文章都聚焦在传统的机器学习上，作为入门，学了许多机器学习的基础。往后的文章我会穿插着机器学习和深度学习的内容进行，所有有必要在这里先说下两者的关系。

小oo呆·2024-01-29 16:55

机器学习周报第26周

目录摘要Abstract一、文献阅读二、复习2.1Howtomakeself-attentionefficient？2.2Skipsomecalculationswithhumanknowledge三、相关代码总结摘要本周学习了简化attention计算量的一些方法，包括LocalAttention、StrideAttention、GlobalAttention、Clustering、Learna

Ramos_zl·2024-01-29 16:51

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining,evaluationandtokenizationanalysis2.1摘要2.2理论背景2.3实验结果总结摘要在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像处理和其他领域的神经网

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

机器学习周报第30周

目录摘要Abstract一、文献阅读1论文标题2论文摘要3过去方案4论文方案5相关代码摘要Abstract一、文献阅读1论文标题Accurateonestepandmultistepforecastingofveryshort-termPVpowerusingLSTM-TCNmodel-ScienceDirect2论文摘要准确的光伏功率预测正在成为将光伏电站并入电网、调度和保障电网安全的强制性任务

Ramos_zl·2024-01-29 16:49

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

简单安装cupy

它允许数据科学家，机器学习从业人员和统计学家以简单高效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，即使单独使用，Numpy也已经是Python的重要一步。

爱听许嵩歌·2024-01-29 14:32

LLM大语言模型（五）：用streamlit开发LLM应用

目录背景准备工作切记streamlit开发LLMdemo开一个新页面初始化session先渲染历史消息接收用户输入模拟调用LLM参考背景Streamlit是一个开源Python库，可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义

Hugo Lei·2024-01-29 14:29

Python实用教学：如何用Python玩转各大网站

这次给各位小伙伴带来就是Python中比较好玩的几个实用教学，分两大块，分别是：爬虫技术、机器学习，这次实用教学是使

爱编程的鱼·2024-01-29 14:08

Amazon CodeWhisperer 代码提示——Golang 测评

前言官网链接：亚马逊云科技AmazonCodeGuruReviewer中的CodeWhisperer是一种代码提示工具，它使用机器学习和人工智能技术来提高开发人员的代码质量和效率。

江城开朗的豌豆·2024-01-29 13:22

驾驭AI绘画：《AI魔法绘画》带你秒变顶级画手！

爱编程的喵喵·2024-01-29 13:59

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#p

不知迷踪·2024-01-29 12:07

深度强化学习（王树森版）学习笔记（一）——机器学习基础

向南而行灬·2024-01-29 12:35

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差（meansquarederror）基于欧几里得距

慈善区一姐·2024-01-29 12:34

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')#points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#plt.s

不知迷踪·2024-01-29 12:01

当心！不要教大模型骗人，研究表明AI变坏后，很难被纠正

随着机器学习应用的广泛部署，对模型的安全性要求日益增加。人们在处理欺骗行为时，通常会表现出协作行为，然而，在某些特定的机会或情况下，人们可能会选择采取完全不同的策略，以达到不同的目标。

夕小瑶·2024-01-29 12:21

logistic sigmoid函数是什么，有什么应用场景？

LogisticSigmoid函数是一种在机器学习和统计学中广泛使用的函数，特别是在分类问题中。这个函数的公式是：其中e是自然对数的底数（约等于2.71828），x是输入值。

CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:57

人工智能主要分支

人工智能主要分支学习目标了解人工智能的主要分支1主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在我们这里将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：机器学习（MachineLearning

ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习（课程梳理）及安装环境和Jupyter notebook

了解机器学习的工作流程。

ByteSage.·2024-01-29 12:52

趣味科普|可解释性人工智能

可解释性人工智能PART.01概述1可解释性人工智能（XAI）定义随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。

数据派THU·2024-01-29 12:50

03_Opencv简单实例演示效果和基本介绍

视频处理视频分解图片在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大,通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可

除不掉的灰色·2024-01-29 11:39

高性能分布式对象存储——MinIO（环境部署）

使用MinIO为机器学习、分析和应用程序数据工作负载构建高性能基础架构。

seaskyccl·2024-01-29 10:39

程序员裁员潮：技术变革下的职业危机

随着人工智能、自动化和机器学习等技术的兴起，许多传统的编程工作正在被取代。这种技术变革导致了一个裁员潮，许多程序员们面临着失业的风险。一方面，自动化技术可以替代一些重复性的编程工作。许多企业现在使用自

左小白·2024-01-29 10:21

Scikit-Learn 高级教程——自动化机器学习

PythonScikit-Learn高级教程：自动化机器学习自动化机器学习是通过自动搜索和选择最佳模型及其超参数的过程，以简化机器学习任务的一种方法。

Echo_Wish·2024-01-29 09:43

【论文阅读】Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models

MembershipInferenceAttacks（MIA）攻击实现过程DatasetShadowtrainingTrainattackmodelMachineLearningasaService简单介绍机器学习即服务

PleaseBrave·2024-01-29 09:04

政安晨的机器学习笔记——基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例

准备工作如果想要在机器学习的过程中马上动手尝试点什么，比较好的方案是把环境配置起来后，上手跑一把程序，现在让我们开始吧。先安装一个Anaconda，然后把Python环境跑起来。

政安晨·2024-01-29 09:51

政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具Jupyter Notebook入门（超级详细）

JupyterNotebook是在数据科学和机器学习领域非常流行的开发环境，被誉为每个数据科学家都应该掌握的工具。我们无须

政安晨·2024-01-29 09:50

机器学习笔记(1) 逻辑回归

机器学习笔记(1)逻辑回归0.前言介绍逻辑回归，是一种二元分类算法，其主体思想还是继承了线性回归。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

机器学习--06自监督学习BERT模型

self-supervisedlearning里面有一些模型这些模型都是巨大的模型，这次就来以bert大模型为例子来讲解self-supervised。我们之前学习的模型都是supervised，就是通过输入带有标签的数据给我们设计的模型，然后得到想要的输出结果，而self-supervised就是让数据自己想办法给自己打上标签==》把没有标签的数据分为两部分，一部分x作为模型的输入，一部分y作为

小生xiaosheng·2024-01-29 08:08

机器学习第二十七周周报 PINNs

文章目录week27PINNs摘要Abstract一、监督学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.偏微分方程的数据驱动解3.1连续时间模型example(Schrodingerequation)：3.2离散时间模型Example(Allen–Cahnequation)：4.文献解读4.1Introduction4.2创新点三、实验内容1.实验要求2.实验结果3.实验代码3.1network

沽漓酒江·2024-01-29 08:31

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

然而这些大多是基于同一种机器学习算法的集成，而且基本都是在集成决策树。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

文章目录介绍偏差和方差——机器学习性能优化的风向标目标：降低偏差与方差数据集大小对偏差和方差的影响预测空间的变化带来偏差和方差的变化介绍集成学习，就是机器学习里面的协同作战。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

【机器学习】损失函数

在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】二分类模型评估方法大全

一、模型搭建导入包、全局设置importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12i

模拟IC和AI的Learner·2024-01-29 08:28

【李宏毅机器学习】Transformer 内容补充

【李宏毅机器学习2021】自注意力机制(Self-attention)(上)_哔哩哔哩_bilibili发现一个奇怪的地方，如果直接看ML/DL的课程的话，有很多都是不完整的。

Karen_Yu_·2024-01-29 08:57

【机器学习】正则化

正则化是防止模型过拟合的方法，它通过对模型的权重进行约束来控制模型的复杂度。正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了数据的噪声，一般不正则化b。loss(y^,y)：模型中所有参数的损失函数，如交叉熵Regularizer：用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例，即正则化的权重。w：需要正则化的参数正则化分为L1正则化和L2正则化：L1正则化大概率会使很多参数

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

解密人工智能：探索机器学习奥秘

文章目录前言一.机器学习的定义二.机器学习的发展历程三.机器学习的原理四.机器学习的分类3.1监督学习3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习3.5四种分类对比五.机器学习的应用场景六.机器学习的未来发展趋势全文总结前言机器学习

聆风吟_·2024-01-29 08:25

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

要想在机器学习竞赛中追求卓越，Boosting是一种必需的存在。这是一个属于“高手”的技术，我们当然也应该掌握。Boosting的基本思路是逐步优化模型。这与Bag

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

一文读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法

一、机器学习概览1.什么是机器学习？机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。

开源Linux·2024-01-29 08:21

机器学习与流体动力学：谷歌AI利用「ML+TPU」实现流体模拟数量级加速

作者｜魔王来源｜机器之心谷歌AI最近一项研究表明，利用机器学习和硬件加速器能够改进流体模拟，且不损害准确率或泛化性能。

PaperWeekly·2024-01-29 08:49

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

机器学习可视化技术概览(Python)本文汇总了全网最为全面的26款神经网络可视化工具，可以帮助大家了解神经网络的结构组成、工作原理和性能表现，从而更好地进行模型调整和优化。

风度78·2024-01-29 08:49

数据科学与机器学习 — 神经网络（第 02 部分）：前馈神经网络架构设计

有时，与您的问题最相合的网络可能是输入层中有10个节点，隐藏层中有13个节点/神经元，输出层中有大约四个节点/神经元，更不必提您将不得不微调整个网络中隐藏层的数量。我的观点是，我们需要一些动态的东西。一个动态代码，我们可以在不打破程序的情况下更改参数及优化。如果您使用python-keras函数库来构建神经网络，即便架构很复杂，您也能减少配置和编译的工作，这就是我希望我们能够在MQL5中达成的目标

赫兹股票期货量化软件·2024-01-29 08:18

AI：人工智能关系概览—人工智能与数据挖掘/机器学习/深度学习/神经网络的概念定义与关系阐述、梳理之详细攻略(建议收藏)

AI：人工智能关系概览—人工智能与数据挖掘/机器学习/深度学习/神经网络的概念定义与关系阐述、梳理之详细攻略(建议收藏)目录相关文章01：《数据挖掘Vs机器学习Vs人工智能Vs深度学习》

一个处女座的程序猿·2024-01-29 08:17

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