机器 森林28

图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合

图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过 ......

机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27

目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝(CART) 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点: 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象,即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝,设置超参数抑制树的生长, 例如:max_depth max_ ......
算法 机器 CART 27

28.多表简介

目录 多表及使用场景介绍 多表设计案例 使用多表的优点 多表及应用场景介绍 多表顾名思义就是在数据库设计中使用多张表格来实现数据存储的要求 在实际的项目开发中,数据量大而且复杂,需要分库分表 分表:按照一定的规则,对原有的数据库和表进行拆分 表与表之间可以通过外键建立连接 多表设计案例 创建一张员工 ......
简介 28

docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移

1.docker安装 很多系统自带docker,可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间,有些镜像要几十G,不然系统会出问题,看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器,运行镜像yyy docker ......
机器 环境 docker 网络

具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图

1. 什么是具身智能? 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化,达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为,具身智能具有如下的几个核心要素: 第一是本体,作为实际的执行者,是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
机器人 机器 智能

简易机器学习笔记(八)关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分,是计算机视觉的核心,是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用,如:安防领域的人脸识别和智能视频分析等,交通领域的交通场景识别,互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类, ......
经典 神经网络 简易 图像 神经

力扣28(待重写)

正常是应该手写KMP算法 哈哈哈哈 一道题算一天 ,最后先搁置吧,看完kmp再写 代码: class Solution { public: int strStr(string haystack, string needle) { return haystack.find(needle); } }; ......

简易机器学习笔记(七)计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西,可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中,我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响,我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
卷积 简易 视觉 机器 常用

企业微信告警机器人配置说明

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后,创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求,即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是:https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
机器人 机器 企业

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归

随机森林回归(Random Forest Regression)是一种在机器学习领域广泛应用的算法,由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法,通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题,如金融领域的股票价 ......
scikit-learn 森林 基础 scikit learn

机器学习-决策树系列-简单决策树-26

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种,起源非常早,符合直觉并且非常直观, 模型生成:通过大量数据生成一颗非常好的树,用这棵树来预测新来的数据 预测:来一条新数据,按照生成好的树的标准,落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
机器 26

简易机器学习笔记(六)不同优化算法器

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛,就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题,一是梯度下降的策略,二是涉及到参数的选择,如果我们选择固定步长的时候,就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡,很难选择到我们期望的值。 假设上图中,x0为我们期望的极小值,yB = xA - yA'xA的时候,xB ......
法器 简易 机器 笔记

机器学习笔记(五)更换损失函数:交叉熵

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值,但是我们对于结果,比如给定你一张应该是0的照片,它识别成了6,这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗?显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式,基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
函数 损失 机器 笔记

微软的一些公开课,Python、机器学习、SQL、AI,全部免费

大家好,我是老章,刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课,全部免费,蛮不错的。感兴趣可以学一波,还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......
机器 Python SQL

微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费

微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习,主要使用 Sciki ......
活菩萨 初学者 机器 课程 科学

01_机器学习概述

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ,并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律,当面临新的问题的时候,就可以利用以往总结的规 ......
机器 01

认识机器学习【woodwhales.cn】

为了更好的阅读体验,建议移步至笔者的博客阅读:认识机器学习 生活中的问题1:居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询,查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度,可以由文字转换成表格: 第一档用气量为0-350(含)立方米,气价为2.61元/m³; 第二档用气量在350-500(含)立方米之间, ......
woodwhales 机器 cn

【2023-12-28】家庭事务

20:00 积极勇敢地面对现实,我们还应团结起来,面对困难、渡过难关。困难是存在的,留得青山在不怕没柴烧。记住中国是中国人的中国,解决问题只能靠自己。 ——曹德旺 如上用所预测,奶奶今天就要老家,开始帮堂哥进行婚事打理。昨晚回到家后,奶奶便跟我商量要买今天几点的车票回去。近期我确实忙,希望她能傍晚再 ......
事务 家庭 2023 12 28

机器学习之ML.NET

专有名词概念 标签(Labels):预测列,需要预测的内容 特征(Features):用于帮助预测标签的列 模型(Model):模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址:ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......
机器 NET ML

P4 机器学习的基本原则

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差??? 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差: 解决高偏差,要么换更大的网络,要么延长训练的时间,(找更好的网络) 等到做完了这些,再判断这个算法是否有高偏差,直到在训练集上能够拟合好数据, 然后问 这个算法是否有高方差? ......
基本原则 机器 原则 P4

机器学习笔记(四)初识卷积神经网络

前言 第一次写卷积神经网络,也是照着paddlepaddle的官方文档抄,这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么,之前写的我们称之为简单神经网络,也就是简单一层连接输出和输出,通过前向计算和逆向传播,以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好,但是它的限 ......
卷积 神经网络 神经 机器 笔记

Rasa初始化聊天机器人的配置

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置,包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示: │ co ......
机器人 机器 Rasa

2023.12.28 模拟赛复盘

T1 sequence Question 请构造一组长度为 \(n\) 的数列 \(S\),满足题目给出的 \(m\) 个数对 \((a, b)\) 所对应的 $S_a ≠ S_b \(,若存在多组解,请输出十进制下最小的那组。\)n,m$ 均不超过 \(200\),并且保证答案中的任何一位不超过 ......
模拟赛 2023 12 28

评价机器学习模型的思路

这个标题不够严谨,不同业务领域下的模型,没有可比性。因此,应当增加一定的限定条件,才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件,如下: 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......
模型 思路 机器

机器学习-无监督机器学习-LDA线性判别分析-25

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术,相比于PCA,LDA可以作为一种有监督的降维算法,降维的时候用到了y的真实值,有监督的降维。 在PCA中,算法 ......
机器 线性 LDA 25

SRE Google运维解密 28-34章

第四部分 管理 第二十八章 迅速培养SRE加入on-call 如何给新手带上喷气背包,同时保证老手的速度不受影响? 成功的 SRE 团队离不开信任一一为了维持全球化服务的正常运转,我们必须信任 on-call团队了解系统如何运行,可以诊断系统的异常情况,善于利用资源和寻求帮助,以及可以在压力下保持镇 ......
Google SRE 28 34

28 液晶屏7寸LCD显示测试

软件版本:VIVADO2021.1 操作系统:WIN10 64bit 硬件平台:适用XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU系列FPGA 登录米联客(MiLianKe)FPGA社区-www.uisrc.com观看免费视频课程、在线答疑解惑! 1 概述 前文中,我们已经实现了HDMI输出实验,米联客 ......
液晶屏 液晶 LCD 28

【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析

一、选题背景 在现代社会中,图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用,例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类,可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况,从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络(CNN)对动物图像进行分类。 ......

【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类

恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中,图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用,例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类,可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况,从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络(CNN)对动物 ......
卷积 神经网络 图像 神经 机器

OI练习记录 - 28/12/2023

悲报: Div 4 打寄了😭(实在太菜) 习题 189A Cut Ribbon 题目传送门 代码 Rating Tags 1300 dp 状态表示 $dp[i]$ 表示以 $i$ 为长度 ribbons 的最大数量 转移方程 $dp[i]=max(dp[i],dp[i-x]+1),x\in\{a, ......
2023 28 12
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