- 机器学习过程中,数据预处理的步骤是非常重要的,对于建模人员而言,用于数据分析,预处理,特征工程的时间甚至会多于模型搭建与调优的时间。 机器学习过程中,数据预处理的步骤是非常重要的,对于建模人员而言,用于数据分析,预处理,特征工程的时间甚至会多于模型搭建与调优的时间。
- SVM的线性核函数和高斯核函数比较 SVM的线性核函数和高斯核函数比较
- 由于后续将使用sklearn库实现大部分的初级学习模型,这里将构建一个sklern基础类,方便代码的使用和拓展。基础类构建class SklearnHelper(object): def __init__(self, clf, seed=0, params=None): params['random_state'] = seed self.clf = clf... 由于后续将使用sklearn库实现大部分的初级学习模型,这里将构建一个sklern基础类,方便代码的使用和拓展。基础类构建class SklearnHelper(object): def __init__(self, clf, seed=0, params=None): params['random_state'] = seed self.clf = clf...
- stacking简介stacking是一种通过组合其他学习模型来训练一个学习模型的集成学习方法,是经常被各种数据竞赛优胜者使用来提升预测效果的一大利器。通常的思路是先训练多个不同的初级学习模型,采用交叉验证的方式,用训练初级学习模型未使用的样本来产生次级学习模型的训练样本(即之前训练的各个模型的输出做为次级模型的输入)来训练一个模型,以得到最终的输出。下面以预测工业蒸汽量为目标展示stack... stacking简介stacking是一种通过组合其他学习模型来训练一个学习模型的集成学习方法,是经常被各种数据竞赛优胜者使用来提升预测效果的一大利器。通常的思路是先训练多个不同的初级学习模型,采用交叉验证的方式,用训练初级学习模型未使用的样本来产生次级学习模型的训练样本(即之前训练的各个模型的输出做为次级模型的输入)来训练一个模型,以得到最终的输出。下面以预测工业蒸汽量为目标展示stack...
- 人工智能概述人工智能的定义· 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力· 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测· 思考:通过什么途径才能让机器具备这样的能力?· 举一个例子:机器也需要学习什么是机器学习机器学习的定义· 机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术。什么是机器学习理解模型模型可以根据X的数值计算出Y的值,简单的说,如果有... 人工智能概述人工智能的定义· 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力· 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测· 思考:通过什么途径才能让机器具备这样的能力?· 举一个例子:机器也需要学习什么是机器学习机器学习的定义· 机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术。什么是机器学习理解模型模型可以根据X的数值计算出Y的值,简单的说,如果有...
- 上周参加了公司举办的“平安集团“数创杯”数据建模大赛”,这次比赛吸引了平安集团的多家专业子公司的24支数据建模团队参加,如下是我的参赛心得分享。 上周参加了公司举办的“平安集团“数创杯”数据建模大赛”,这次比赛吸引了平安集团的多家专业子公司的24支数据建模团队参加,如下是我的参赛心得分享。
- pycharm是一个很好用开发的工具,由于社区版免费,以及丰富的功能,有着大量的使用人群。 pycharm是一个很好用开发的工具,由于社区版免费,以及丰富的功能,有着大量的使用人群。
- 如果能配合jupyter notebook使用pyspark,无论是机器学习,数据探索,还是ETL应用的开发,开发效率直接起飞。本文就来介绍配合jupyter notebook来使用pyspark。 如果能配合jupyter notebook使用pyspark,无论是机器学习,数据探索,还是ETL应用的开发,开发效率直接起飞。本文就来介绍配合jupyter notebook来使用pyspark。
- 1.多变量线回归问题 2.特征缩放 3.正规方程 4.使用octave实现正余弦函数 1.多变量线回归问题 2.特征缩放 3.正规方程 4.使用octave实现正余弦函数
- Tensorflow是一个非常受欢迎的机器学习框架,除了包含了许多已有的机器学习方法,tensorflow当中还包含一个非常有用的可视化工具tensorboard,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助。 Tensorflow是一个非常受欢迎的机器学习框架,除了包含了许多已有的机器学习方法,tensorflow当中还包含一个非常有用的可视化工具tensorboard,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助。
- 单变量线性回归的学习笔记 单变量线性回归的学习笔记
- 学习机器学习的理论知识难免会觉得枯燥乏味,不妨可以先快速实现一个简单的神经网络。让一部分网络先跑起来,最后掌握理论知识。 学习机器学习的理论知识难免会觉得枯燥乏味,不妨可以先快速实现一个简单的神经网络。让一部分网络先跑起来,最后掌握理论知识。
- ModelArts支持海量数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成,并具备端-边-云模型按需部署能力,可帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期AI工作流,是一个让用户用得起、用的快、用的放心的一站式AI平台。 ModelArts支持海量数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成,并具备端-边-云模型按需部署能力,可帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期AI工作流,是一个让用户用得起、用的快、用的放心的一站式AI平台。
- CNN 由三种不同的层组成,即「卷积层」、「池化层」、「连接层」。今天,我们讲一讲如何理解「卷积层」。 CNN 由三种不同的层组成,即「卷积层」、「池化层」、「连接层」。今天,我们讲一讲如何理解「卷积层」。
- 从抓取、解析、存储、反爬、加速五个方面介绍了利用 Python 进行网络爬虫开发的相关知识点和技巧,介绍了不同场景下如何采取不同措施高效地进行数据抓取的方法。 从抓取、解析、存储、反爬、加速五个方面介绍了利用 Python 进行网络爬虫开发的相关知识点和技巧,介绍了不同场景下如何采取不同措施高效地进行数据抓取的方法。
上滑加载中
推荐直播
-
香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例
2025/07/04 周五 19:00-20:00
郝家胜 -华为开发者布道师-高校教师
AiR推理框架创新采用将模型推理与模型应用相分离的机制,把香橙派封装为AI推理黑盒服务,构建了分布式远程推理框架,并提供多种输入模态、多种输出方式以及多线程支持的高度复用框架,解决了开发板环境配置复杂上手困难、缺乏可视化体验和资源稀缺课程受限等痛点问题,真正做到开箱即用,并支持多种笔记本电脑环境、多种不同编程语言,10行代码即可体验图像分割迁移案例。
回顾中 -
鸿蒙端云一体化应用开发
2025/07/10 周四 19:00-20:00
倪红军 华为开发者布道师-高校教师
基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例,介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法,端侧(HarmonyOS平台)一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法,为开发端云一体化应用打下坚实基础。
即将直播
热门标签