pyhton机器学习第40页

【机器学习】强化学习（八）-深度确定性策略梯度（DDPG）算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...

训练效果DDPG算法是一种基于演员-评论家（Actor-Critic）框架的深度强化学习（DeepReinforcementLearning）算法，它可以处理连续动作空间的问题。DDPG算法描述如下：GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码：深度确定性策略梯度（DDPG）算法，用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2环境示例

十年一梦实验室·2024-01-28 09:53

机器学习｜ROC曲线和AUC值

概念AUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下的面积。其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve），模型会计算出所判断事物为汉堡的概率，而这个时候还需要再设置一个阈值，使得计算出来的概率如果大于这个阈值，就会被判作是汉堡，而如果小于这个阈值的话，就会被判作不是汉堡。也就是说，有存在两种错误情况，一种是判断为，但

晓源Galois·2024-01-28 09:19

公众号头条文章 API 接口

1.产品功能提供公众号头条文章数据；每日更新两次数据；支持21种文章分类检索查询；数据抓取与文章质量筛选基于机器学习；全接口支持HTTPS（TLSv1.0/v1.1/v1.2/v1.3）；全面兼容AppleATS

arielzzz·2024-01-28 09:17

2019年创客素质教育晨报

据透露，针对在线教育行业，腾讯云基于智能语音、智能图像、机器学习、自然语言处理和音视频等底层能力，推出了“腾讯智学解决方案”。

81224ff12082·2024-01-28 09:54

【大厂AI课学习笔记】1.2 现阶段人工智能方法和技术领域

目录1.2现阶段人工智能方法和技术领域1.2.1从技术应用场景展开计算机视觉语音识别自然语言处理1.2.2实现AI的技术工具机器学习的主要类型：深度学习的重要性：1.2现阶段人工智能方法和技术领域1.2.1

giszz·2024-01-28 09:19

使用make_grid多批次显示网格图像（使用CIFAR数据集介绍）

背景介绍在机器学习的训练数据集中，我们经常使用多批次的训练来实现更好的训练效果，具体到cv领域，我们的训练数据集通常是[B,C,W,H]格式，其中，B是每个训练批次的大小，C是图片的通道数，如果是1则为灰度图像

草莓橙子碗·2024-01-28 09:47

人工智能：更多有用的 Python 库

库库的里昂·2024-01-28 09:16

源码实现简介

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在自动驾驶感知领域中发挥着越来越重要的作用。深度学习的基本原理是通过神经网络模拟人脑的认知过程，从大量的数据中学习并提取有用的特征。在自动驾

zwhdldz·2024-01-28 09:11

技术浪潮下的程序员裁员危机

人工智能（AI）和机器学习（ML）：AI和ML的发展已经深刻改变了各行各业，包括软件开发领域。自动化工具和算法的

水阳。·2024-01-28 08:23

秋招机器学习面试题问题总结

1、LR为什么用Sigmod函数，这个函数的优缺点各是什么，为什么不用其他的函数？LR的损失函数是什么？2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？5、GBDT的损失函数是什么？6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？7、什么

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

机器学习面试题总结

1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supportvectormachine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当

ZhangJiQun&MXP·2024-01-28 07:42

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组

二进制怪兽·2024-01-28 07:52

Python数据分析的入门路线

最近发现了一个自学Python数据分析的好地方，这里的原创文章高达200+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️公众号的原创文章涉及：Python数据分析、爬虫、机器学习、kaggle案例分享、MySQL

皮皮大·2024-01-28 07:07

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！

为梦而生~·2024-01-28 07:39

【大数据】Flink 中的状态管理

很多算子都会不断地读取并更新某些状态，例如：窗口内收集的记录，输入源的读取位置或是一些定制的，诸如机器学习模型之类的特定应用状态。无论是内置状态还

G皮T·2024-01-28 06:13

python-scikit-learn基础

scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例）前言scikit-learn是python实现的机器学习算法库

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

面试整理

数据分析/hadoop/机器学习面试题集锦，可能是最全的了…发表于：2017-09-2115:17阅读：178评论：0无论你是想从事大数据相关职位的职场小白，还是准备往高处走的牛牛。

qq_20962187·2024-01-28 06:09

Scikit-learn (sklearn)速通 -【莫凡Python学习笔记】

视频教程链接：【莫烦Python】Scikit-learn(sklearn)优雅地学会机器学习视频教程代码scikit-learn官网莫烦官网学习链接本人matplotlib、numpy、pandas笔记

做一只猫·2024-01-28 06:37

第2章-神经网络的数学基础——python深度学习

我们将使用MNIST数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。MNIST数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美

weixin_42963026·2024-01-28 05:43

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT4入门基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、

慢腾腾的小蜗牛·2024-01-28 05:54

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

1pytorch介绍1END-TO-ENDMACHINELEARNINGFRAMEWORK（端到端的机器学习框架）上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-28 04:39

Python粉都应该知道的开源机器学习框架：Scikit-learn入门指南

而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn

weixin_34380296·2024-01-28 04:47

机器学习库选型

摘抄目的只是为了简单地了解各种机器学习库原文链接：https://www.080910t.com/2018/02/23/choosing-an-open-source-machine-learning-library

Francis_Ye·2024-01-28 04:17

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

PythonScikit-Learn高级教程：高级模型在机器学习中，选择合适的模型是至关重要的。本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。

Echo_Wish·2024-01-28 04:17

数据分析

机器学习Python可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python入门机器学习吗？

Stella__Lee·2024-01-28 04:47

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

PythonScikit-Learn高级教程：高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。

Echo_Wish·2024-01-28 04:45

《Python 简易速速上手小册》第9章：数据科学和机器学习入门（基于最新版 Python3.12 编写）

知识体系」9.1Python在数据科学中的应用9.1.1数据处理与清洗9.1.2数据分析9.1.3数据可视化9.2NumPy和Pandas基础9.2.1NumPy基础9.2.2Pandas基础9.3简介机器学习

江帅帅·2024-01-28 02:15

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

[Python] conda、anaconda、miniconda的关系，miniconda安装，conda命令使用

它主要用于Python编程语言及其相关的数据科学、机器学习等应用领域。

老狼IT工作室·2024-01-28 02:39

机器学习-63-Structured Learning-04-Sequence Labeling Problem(结构化学习-序列标注(HMM,CRF))

文章目录SequenceLabelingProblemSequenceLabelingDefinitionApplicationExampleTask：POStaggingOutline(大纲)HMM介绍什么样的问题需要HMM模型Howyougenerateasentence?step1step2HMM的数学表达Estimatingtheprobabilities(概率估计)HowtodoPOST

迷雾总会解·2024-01-28 01:45

惊为天人，NumPy手写全部主流机器学习模型，代码超3万行

超过3万行代码、30多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？NumPy作为Python生态中最受欢迎的科学计算包，很多读者已经非常熟悉它了。

小白学视觉·2024-01-28 01:15

1、什么是特征工程

在这门课程中，你将学习到构建一个优秀的机器学习模型过程中最重要的一步：特征工程。

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

Java入门高频考查基础知识5（扎实技术基础应变一切变化-45题4.2万字参考答案）

技术变革裁员影响的因素：自动化替代简单重复性工作：随着技术的发展，一些简单、重复性的编码任务可能被自动化工具或者机器学习算法取代。这可能导致一些岗位的需求减少或者消失，从而可能导致部分人员裁员。

danci_·2024-01-28 01:37

我的隐私计算学习——联邦学习（4）

（六）横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点，对比横向联邦学习有一定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID

Atara8088·2024-01-28 00:54

人工智能在教学领域中有哪些运用？

2.自适应评估：通过分析学生的学习数据，利用机器学习算法和模型，实现对学生学习成果的自动评估和反馈，提供针对性的学习建议和指导。

金鸣识别·2024-01-28 00:06

如何利用AI工具快速编程：从GitHub Copilot到ChatGPT

这些工具通过利用机器学习、自然语言处理等技术，帮助开发者更快速、更高效地编写代码。

清水白石008·2024-01-28 00:05

深度学习如何入门？

深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？

清水白石008·2024-01-28 00:05

【理论篇】Bagging 集成与随机森林

通过这样的方式让机器学习的效果更好，这也是为什么我们在竞赛中看到集成算法被普遍使用的原因。集成算法的集成思想多种多样，今天小鱼和大家学习其中的一种集成思想-Bagging模型。

山药鱼儿·2024-01-28 00:24

Apache Spark架构与特点

Spark的核心组件是SparkStreaming、MLlib、GraphX和SparkSQL，它们分别提供了流式数据处理、机器学习、图形计算和

OpenChat·2024-01-27 23:35

屡试不爽的torch_geometric安装方法

一、torch安装torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。

快乐旺仔小馒头·2024-01-27 23:03

Magnetic-Field-Based Position Sensing Using Machine Learning

为了进一步挖掘此类使用磁场的系统的潜力，作者研究了产生磁场的移动设备在位置检测中的可行性;该原理涉及通过对位于目标空间周围的多个磁场传感器检测到的数据进行分析来估计设备的位置；在这项研究中，作者是通过数值计算获得传感器数据，并使用机器学习对其来分析

PyYun·2024-01-27 22:36

架构评审与人工智能：挑战与机遇

随着数据量的增加，计算能力的提升以及算法的创新，人工智能技术已经广泛地应用于各个领域，例如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。

OpenChat·2024-01-27 22:22

机器学习之pandas库学习

这里写目录标题pandas介绍pandas核心数据结构SeriesDataFrameDataFrame的创建列访问列添加列删除行访问行添加行删除数据修改pandas介绍pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型结构化数据集所需的工具。pandas核心数据结构SeriesSeries可以理解为一个一

温柔了岁月.c·2024-01-27 21:47

python黑马学习

python的自述能做什么1.抢火车票2.数据分析3.开发网站4.开发游戏发展定位web全栈开发方向掌握技术前端开发数据库管理后台框架职业方向web全栈开发工程师数据科学方向人工智能方向，机器学习人工智能方向

数绵羊的星星·2024-01-27 20:08

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈

双木的木·2024-01-27 20:03

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介

是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

机器学习 | 利用Pandas进入高级数据分析领域

目录初识PandasPandas数据结构基本数据操作DataFrame运算文件读取与存储高级数据处理初识PandasPandas是2008年WesMcKinney开发出的库，专门用于数据挖掘的开源python库，以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势，其基于matplotlib能够简便画图，具有独特的数据结构。与Numpy相比，Pandas能够更好地理解数据和发现其关联性，增

亦世凡华、·2024-01-27 20:09

智能化时代来了，失业的人怎么办？

计算机视觉、机器学习、机器人技术、语音识别等AI技术快速发展给整个社会带来巨大改变。马云说未来30年，我们的孩子将找不到

无啼鸟·2024-01-27 19:59

独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路

现在很多互联网公司都有自己的机器学习平台，冠以之名虽然形形色色，但就平台所要解决的问题和技术选型基本还是大同小异。

csdn产品小助手·2024-01-27 19:18

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