数据挖掘实际应用与发展趋势
2024-07-28 16:42 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 127
数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据转换和规范化等。特征工程：根据问题和数据集，选择合适的特征，并提取、转换和...
最大似然估计(MLE)入门教程
2024-07-28 16:42 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 126
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种...
交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
2024-07-28 16:42 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 146
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集...
数据挖掘不是挖土豆，而是让数据开口说话！
2024-07-28 16:40 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 131
我们正处于数据爆炸的时代，每天都有大量的数据产生，这些数据包含着潜在的有用信息，但由于其规模庞大、复杂多样，传统的数据分析方法已经无法满足需...
WEKA平台的安装和使用
2024-07-28 16:39 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 133
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），同时weka也是...
使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型
2024-07-28 16:32 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 155
多分类问题是一种机器学习任务，其中目标是将输入数据分为多个不同的类别或标签。与二分类问题不同，多分类问题涉及到三个或更多类别的分类任务。例如...
利用PyTorch进行模型量化
2024-07-28 16:30 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 151
模型量化是一种降低深度学习模型大小和加速其推理速度的技术。它通过减少模型中参数的比特数来实现这一目的，通常将32位浮点数（FP32）量化为更...
数据挖掘与机器学习：两种技术的相互关系与区别
2024-07-28 16:20 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 176
1.背景介绍数据挖掘和机器学习是两种处理大量数据以发现隐藏模式、规律和知识的技术。它们在现实生活中的应用非常广泛，包括商业分析、金融风险控制...
【机器学习-13】KNN最近邻算法：原理、应用及实现
2024-07-28 16:19 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 161
相似的对象在特征空间中距离相近。具体来说，对于待分类的样本，KNN算法首先计算它与训练集中每个样本之间的距离。然后，算法选取距离最小的K个样...
【机器学习】独立成分分析（ICA）：解锁信号的隐秘面纱
2024-07-28 16:19 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 120
在当今数据驱动的世界中，信号处理和数据分析面临着前所未有的挑战。特别是在处理混合信号时，如何从复杂的混合体中分离出纯净的源信号，成为了研究的...
【机器学习】K-means++: 一种改进的聚类算法详解
2024-07-28 16:19 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 111
从数据集中随机选择第一个质心。对于每个数据点x，计算其到已选择的所有质心的最短距离D(x)。选择一个新的数据点作为下一个质心，选择的概率与D...
【机器学习】机器学习的重要方法——强化学习：理论，方法与实践
2024-07-28 16:18 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 113
强化学习为机器赋予了自我学习和优化的能力，使得机器能够在复杂环境中进行智能决策。随着算法的不断优化和应用场景的不断拓展，强化学习将在更多领域...
【机器学习】机器学习与医疗健康在疾病预测中的融合应用与性能优化新探索
2024-07-28 16:17 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 108
机器学习作为医疗健康领域的重要技术，已经在多个应用场景中取得了显著的成果。通过对数据的深入挖掘和模型的不断优化，机器学习技术将在疾病预测、诊...
【学习笔记--短文】你知道神经网络中token的作用吗？
2024-07-28 16:17 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 137
是文本或序列数据中的最小离散单元。在自然语言处理中，一个 token 可以是一个单词、一个子词（如字母、音节或子词片段），或一个字符，取决于...
深入了解神经网络：构建人工智能的基石
2024-07-28 16:17 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 106
这篇博客将为您解释神经网络的构造，让您能够理解这个令人着迷的领域的基本工作原理。神经网络是人工智能领域的关键技术，它们的构造基于神经元的灵感...
使用MNIST数据集构建神经网络实现手写字体的识别
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 106
损失函数在机器学习和深度学习中用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异或错误程度。通过最小化损失函数的值，可以使模型的预测结果更接近真实标签...
【深度学习】神经网络中的特征融合方式（add/concate）
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 118
是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而。为简单的像素叠加，；add后描述图像的，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是，这显然是对最终的...
基础！！！吴恩达deeplearning.ai:神经网络中使用softmax
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 134
由于在多分类问题之中，分类的选项很多，而各个选项的概率和是一定的为1，因此很多情况下正确的那个选项的概率依然很小，由于使用了log函数，在x...
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 119
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网...
基于神经网络的聚类算法（1）——自组织映射神经网络（SOM）
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 120
基于神经网络的聚类算法，自组织映射神经网络SOM
神经网络参数-----batch_size
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 112
在神经网络的训练过程中，一个非常直观的需要调整的超参数就是batch size。我们需要决定在一次训练中，要选取多少样本喂给神经网络，这个要...
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN）
2024-07-28 16:16 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 129
在人工智能领域，液态神经网络是最关键的新兴模型之一。液态神经网络（LNN）是一种神经网络，它顺序处理数据并能够实时适应变化的数据，非常类似于...
【机器学习 复习】第11章 神经网络与深度学习（重中之重）（含计算）
2024-07-28 16:15 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 113
（1）深层神经网络在神经元数目一定的情况下，相比于传统浅层神经网络来说，具有更强大的学习能力，能够从原始输入中自动提取出具有高度抽象含义的特...
神经网络原基本原理及使用pytorch实现神经网络
2024-07-28 16:15 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 114
神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）相互连接构成。每个节点可以接收多个输入信号，通过加权求和后，...
【机器学习】激活函数：神经网络的灵魂
2024-07-28 16:15 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 123
在神经网络中,每个神经元会对输入信号进行加权求和,得到一个线性组合。然而,仅仅使用线性组合是无法拟合复杂的非线性函数的。为了赋予神经网络非线...
Stable Diffusion初体验——基于机器学习通过神经网络的强大AI平台
2024-07-28 16:15 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 129
在这个信息爆炸的时代，AI技术正以前所未有的速度发展着。图生图AI换脸图生视频等技术的涌入，极大地改变了我们的工作与生活，带来了更多的挑战与...
【神经网络基础辨析】什么是神经网络的主干（backbone）、颈部（neck）和头部（head）网络
2024-07-28 16:14 | 分类：人工智能 | 评论：0 次 | 浏览: 118
分层结构的设计使得神经网络具有灵活性和可扩展性，可以根据不同的任务和数据集进行调整和修改。通常，骨干网络是由预训练模型提供的，而颈部网络和头...