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机器学习模型
Android 实现照片抠出人像。
一、各平台的实现方式:1.Android实现方式:使用图像处理库(如OpenCV):集成OpenCV库,利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割;使用
机器学习模型
(如TensorFlowLite):集成
No Promises﹉
·
2024-03-25 04:19
android
机器学习常用框架
在机器学习领域,有许多成熟的框架被广泛使用,这些框架提供了构建和训练
机器学习模型
的工具。
碧落&凡尘
·
2024-03-17 12:48
机器学习
人工智能
TensorFlow的介绍和简单案例
它旨在使构建和训练
机器学习模型
变得更加容易,同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。数据流图是一个由节点和边组成的有向图,其中节点表示操作,边表示数据的流动。
科学的N次方
·
2024-03-17 04:39
人工智能
tensorflow
人工智能
python
挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5
机器学习模型
建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
laafeer
·
2024-02-29 07:45
python
人工智能与开源机器学习框架
它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种
机器学习模型
。
偶然i
·
2024-02-25 19:30
AI写作
人工智能
ai
AI写作
科技
TensorFlow 的基本概念和使用场景
它提供了一个用于构建和训练
机器学习模型
的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图,它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School
·
2024-02-20 21:37
计算机基础
tensorflow
人工智能
python
评估与改进
机器学习模型
Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir
·
2024-02-20 20:31
吴恩达深度学习笔记
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】
目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中,收集的原始数据很少采用我们可以直接用于
机器学习模型
的格式,即数值型数据。
suoge223
·
2024-02-20 20:28
机器学习实用指南
机器学习
算法
分类
centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu
前言ONNXRuntime是适用于Linux,Windows和Mac上ONNX格式的
机器学习模型
的高性能推理引擎,但在arm服务器上,onnxruntime只有CPU版的,GPU版的没有,因此需要自行去编译
番茄小能手
·
2024-02-20 10:23
aarch64Linux
arm开发
centos7
协调尺度:特征缩放在机器学习中的重要作用
本文深入探讨了特征缩放的本质,探讨了其不同的方法,强调了其重要性,并考虑了其在
机器学习模型
中的应用的实际意义。在机器学习的世界里,算法学会寻找模式并做出决策,特征缩放是很好的均衡器,确保每
无水先生
·
2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(1)搭建一个
机器学习模型
今天学习的是,如何搭建一个
机器学习模型
。主要有以上的步骤:原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换(构造)预测识别(模型训练和测试)在实际工作中,特征比模型更重要。
giszz
·
2024-02-19 14:43
人工智能
学习笔记
人工智能
学习
笔记
4张图片就可以微调扩散模型
基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类
机器学习模型
,旨在生成与给定数据集相似的新数据
·
2024-02-19 12:29
基于LightGBM的回归任务案例
在本文中,我们将学习先进的
机器学习模型
之一:Lightgbm。
python收藏家
·
2024-02-15 09:21
机器学习
数据挖掘
人工智能
机器学习
基于Transformer的
机器学习模型
的主动学习
主动学习和基于Transformer的
机器学习模型
的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习,数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量,同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶
·
2024-02-15 08:09
transformer
机器学习
学习
机器学习在各个行业的应用介绍
通过分析海量金融数据,
机器学习模型
能够识别潜在的风险客户,从而实现
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
·
2024-02-14 20:45
机器学习人工智能
机器学习
人工智能
81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型
TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对
机器学习模型
的灵活、高性能的服务系统,专为生产环境而设计。
Jachin111
·
2024-02-14 13:25
【前沿技术杂谈:AI 模型训练成本】到 2030 年,AI 模型训练成本预计将从 1 亿美元增加到 5 亿美元
对更多数据的需求是推高
机器学习模型
训练成本的主要因素之一。人工智能投资在很大程度上受到训练
机器学习模型
成本的影响。OpenAI最近的一份报告发现,到2030年,训练大型
jcfszxc
·
2024-02-14 11:47
深度学习知识专栏
人工智能
搜索引擎
onnx基础
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的
机器学习模型
。
whyte王
·
2024-02-13 14:31
python
机器学习--有监督--GBM(Boosting)
集成学习(ensemblelearning)是采用多个
机器学习模型
组合进行综合预测,从而提升模型性能的思路,分为bagging与boosting两种。
小贝学生信
·
2024-02-13 09:46
ChatGPT的背后原理:大模型、注意力机制、强化学习
微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的
机器学习模型
,将从大型语言模型的介绍开始,深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制,然后深入到从人类反馈强化学习
Python学研大本营
·
2024-02-12 23:17
chatgpt
机器学习案例2:使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习
想要在Mac的集成AMDGPU或外部显卡上训练
机器学习模型
?PlaidML就是您的最佳选择。任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。
suoge223
·
2024-02-12 09:25
实用机器学习指南
macos
机器学习
人工智能
机器学习流程之收集数据
然而,要让
机器学习模型
发挥出其真正的潜力,关键在于数据的质量和数量。收集数据是机器学习流程中至关重要的一步,它为模型的训练和优化奠定了基础。
·
2024-02-11 17:40
机器学习
hummingbird,一个便于将模型部署到边缘设备的Python库!
而边缘计算设备,如智能手机、嵌入式系统和物联网设备,也需要能够运行
机器学习模型
以进行实时推理。PythonHummingbird是一个强大的工具,可以轻松地将
机器学习模型
部署到边缘设备。
漫走云雾
·
2024-02-11 05:31
python
开发语言
边缘计算
机器学习
鄂维南:从数学角度,理解机器学习的「黑魔法」,并应用于更广泛的科学问题...
鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解(函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解);然后介绍了
机器学习模型
的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论;最后介绍如何利用机器学习来求解
人工智能与算法学习
·
2024-02-10 22:29
神经网络
人工智能
大数据
算法
python
五、
机器学习模型
及其实现1
1_机器学习1)基础要求:所有的数据全部变为了特征,而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择(可选)进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理,使数据更适合机器学习的工具。Scikit提供了一些预处理的方法,分别是标准化、非线性转换、归一化、二值化、分类特征编码、缺失值插补、生成多项式特征等2)机器学习送入模型的数据结构:data和labeldata:n*m的矩阵,
ITS_Oaij
·
2024-02-10 21:10
脑电机器学习
机器学习
人工智能
【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据(附代码)
当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时,
机器学习模型
往往会偏向大多数类别,从而导致性能不佳。合成少数过采样技术(SMOTE)已成为解决数据不平衡问题的强大且广泛采用的解决方案。
小Z的科研日常
·
2024-02-10 19:26
数据分析
python
机器学习
hummingbird,一个非常好用的 Python 库!
而边缘计算设备,如智能手机、嵌入式系统和物联网设备,也需要能够运行
机器学习模型
以进行实时推理。PythonHummingbird是一个强大的工具,可以轻松地将
机器学习模型
部署到边缘设备。
近咫/\ぃ天涯
·
2024-02-10 12:54
python
开发语言
ChatGPT在肾脏病学领域的专业准确性评估
ChatGPT在肾脏病学领域的专业表现评估随着人工智能技术的飞速发展,ChatGPT作为一个先进的
机器学习模型
,在多个领域显示出了其对话和信息处理能力的潜力。
徐浪老师
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2024-02-10 01:50
徐浪老师大讲堂
chatgpt
人工智能
2024.02 国内认知大模型汇总
概述大模型,又称为大规模
机器学习模型
,是一种基于大数据的人工智能技术。它通过深度学习和机器学习的方法,对大量数据进行训练,以实现对复杂问题的高效解决。
小小晓晓阳
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2024-02-10 00:40
LLM
人工智能
语言模型
gpt
机器学习也可解释了?
以下是几个原因:1.高度非线性:
机器学习模型
通常由大量参数组成,通过对输入数据进行高度非线性的变换和组合来生成输出。这种复杂的数学运算使得模型的决策过程难以解释。
亦旧sea
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2024-02-09 05:44
机器人
Task 4:建模调参
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的
机器学习模型
,并掌握
机器学习模型
的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求
我是曾阿牛
·
2024-02-08 13:36
hummingbird,一个非常好用的 Python 库!
而边缘计算设备,如智能手机、嵌入式系统和物联网设备,也需要能够运行
机器学习模型
以进行实时推理。PythonHummingbird是一个强大的工具,可以轻松地将
机器学习模型
部署到边缘设备。
漫走云雾
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2024-02-08 12:42
python
开发语言
Pandas数据预处理之数据标准化-提升
机器学习模型
性能的关键步骤【第64篇—python:数据预处理】
文章目录Pandas数据预处理之数据标准化:提升
机器学习模型
性能的关键步骤1.数据标准化的重要性2.使用Pandas进行数据标准化2.1导入必要的库2.2读取数据2.3数据标准化3.代码解析4.进一步优化
一见已难忘的申公豹
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2024-02-08 10:45
pandas
机器学习
python
数据预处理
性能
【深度学习: 计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集
【深度学习:计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练
机器学习模型
并重新评估,直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练
jcfszxc
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2024-02-08 02:49
深度学习知识专栏
深度学习
计算机视觉
人工智能
PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件,主要用于训练神经网络和其他
机器学习模型
。
科学禅道
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2024-02-07 10:05
PyTorch
pytorch
算法
深度学习
政安晨:机器学习快速入门(二){基于Python与Pandas} {建立您的第一个
机器学习模型
}
现在咱们要一起创建您的第一个
机器学习模型
啦!选择建模数据你的数据集包含太多变量,让你无法理解,甚至无法很好地打印出来。你如何将这大量的数据减少到你能理解的程度?我们将从直觉上选择几个变量。
政安晨
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2024-02-07 09:47
政安晨的机器学习笔记
Python语言大讲堂
机器学习
python
pandas
scikit-learn
建立模型
模型预测
欠拟合与过拟合
Python自动化机器学习库之evalml使用详解
然而,构建和部署
机器学习模型
常常需要大量的时间和精力,涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程,使其更加高效,EvalML库应运而生。
Rocky006
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2024-02-07 07:42
python
人工智能
开发语言
企业该如何以及何时聘用数据科学家
现在,企业依靠数据运行,每天都有自动化流程、
机器学习模型
和成百上千的员工在使用数据。目前,随着人工智能的突飞猛进,数据领域呈现爆炸式增长。
c++服务器开发
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2024-02-07 05:42
数据科学
机器学习 | 基于网格搜索的SVM超参数调节
机器学习模型
被定义为一个数学模型,其中包含许多需要从数据中学习的参数。然而,有一些参数,称为超参数,这些参数不能直接学习。它们通常是由人类在实际训练开始前根据直觉或经验和试验选择的。
python收藏家
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2024-02-06 11:12
机器学习
机器学习
sklearn之模型评估指标总结归纳
文章目录
机器学习模型
评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用
机器学习模型
评估以下方法,sklearn中都在sklearn.metrics类下,务必记住哪些指标适合分类,
lzw2016
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2024-02-06 10:57
机器学习
Python学习
sklearn
模型评估指标
归纳总结
XAI:理解与解释的AI技术
一、背景与概述随着机器学习与人工智能的广泛应用,人们对于如何理解和应用这些
机器学习模型
的需求日益增长。在这样的背景下,解释性AI(XAI)作为一种能够提供解释和理解的AI技术应运而生。
呆码科技
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2024-02-05 08:12
人工智能
机器学习的整个流程
机器学习的整个流程定义了数据科学团队执行以创建和交付
机器学习模型
的工作流。此外,机器学习流程还定义了团队如何协作合作,以创建最有用的预测模型。
茫茫人海一粒沙
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2024-02-05 07:56
nlp
机器学习
人工智能
nlp
人工智能时代:AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器
提示工程与大语言模型三、大语言模型的应用实践四、策略与技巧五、结语《AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》亮点内容简介作者简介目录获取方式一、引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型作为一种新型的
机器学习模型
程序边界
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2024-02-05 04:47
人工智能
语言模型
自然语言处理
[Unity Sentis] 了解 Sentis 中的模型
Packages/
[email protected]
/manual/models-concept.html了解Sentis中的模型Sentis可以导入并运行开放神经网络交换(ONNX)格式的经过训练的
机器学习模型
文件
Unity尧明
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2024-02-05 02:53
人工智能
Unity
unity
人工智能
evalml,一个有趣的 Python 库!
然而,构建和部署
机器学习模型
常常需要大量的时间和精力,涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过
Sitin涛哥
·
2024-02-04 16:56
python
开发语言
2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享
题是机理分析,需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究,结合生态学原理和动力学理论,建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型,比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型,但如果使用常见的
机器学习模型
如神经网络
建模忠哥小师妹
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2024-02-04 11:19
数学建模
【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型(含不同模型权重)
【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型(含不同模型权重)引言文章使用Boost集成学习方法,对多个
机器学习模型
进行融合
随风飘摇的土木狗
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2024-02-04 08:26
机器学习
matlab
集成学习
boost
融合
回归预测
分类预测
DoubleEnsemble:基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法
现代
机器学习模型
(如深度神经网络和梯度提升决策树)由于其提取复杂非线性模式的优越能力,在金融市场预测中越来越受欢迎。然而,由于金融数据集的信噪比非常低,并且是非平稳的,复杂的模型往往很容易过拟合。
tzc_fly
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2024-02-03 16:57
论文阅读笔记
金融
数据分析
人工智能
chatgpt赋能python:PythonSHAP-解析并可视化
机器学习模型
的特征重要性
PythonSHAP-解析并可视化
机器学习模型
的特征重要性简介PythonSHAP是一个用于解析和可视化
机器学习模型
的特征重要性的库。
lvsetongdao123
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2024-02-03 14:37
ChatGpt
python
机器学习
chatgpt
SHAP:Python的可解释机器学习库
summary_plotFeatureImportanceshap_interaction_valuesdependence_plot完整代码一、概念 SHAP(ShapleyAdditiveExplanations)模型是一种用于解释
机器学习模型
预测结果的方法
清木!
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2024-02-03 14:35
机器学习算法的Python实现
python
机器学习
人工智能
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