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- GFSAD全球耕地范围产品（GCEP）NASA的 "研究环境中使用的地球系统数据记录"（MEaSUREs）全球粮食安全支持分析数据（GFSAD）数据产品以30米的分辨率提供了全球2015年的耕地范围数据。对全球耕地范围的监测对政策制定至关重要，并提供了重要的基线数据，用于许多与水的可持续性和粮食安全有关的农业耕地研究。GCEP数据产品使用基于像素的监督分类器--随机森林（RF），从Land... GFSAD全球耕地范围产品（GCEP）NASA的 "研究环境中使用的地球系统数据记录"（MEaSUREs）全球粮食安全支持分析数据（GFSAD）数据产品以30米的分辨率提供了全球2015年的耕地范围数据。对全球耕地范围的监测对政策制定至关重要，并提供了重要的基线数据，用于许多与水的可持续性和粮食安全有关的农业耕地研究。GCEP数据产品使用基于像素的监督分类器--随机森林（RF），从Land...
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- NASA农田收获图层本页包括由NASA收获小组成员发表的研究报告和地理空间层，并在谷歌地球引擎中提供。这将随着最新的和更新的研究报告的发表而被更新。前言 – 床长人工智能教程数据稀少地区的快速反应作物地图我们提出了一种在几乎没有地面数据的地区快速绘制农田地图的方法。我们介绍了这种方法在多哥的结果，在那里我们在10天内提供了高分辨率（10米）的耕地地图，以促进多哥政府对COVID-19大流行... NASA农田收获图层本页包括由NASA收获小组成员发表的研究报告和地理空间层，并在谷歌地球引擎中提供。这将随着最新的和更新的研究报告的发表而被更新。前言 – 床长人工智能教程数据稀少地区的快速反应作物地图我们提出了一种在几乎没有地面数据的地区快速绘制农田地图的方法。我们介绍了这种方法在多哥的结果，在那里我们在10天内提供了高分辨率（10米）的耕地地图，以促进多哥政府对COVID-19大流行...
- 当谈及机器学习时，许多人往往将其视为一个高度复杂且需要高级编程技能的领域。但是，华为云的ModelArts平台已经彻底改变了这一印象。通过该平台，即使是没有机器学习经验的开发者也能够轻松地构建、训练和部署自己的模型。作为一个有着多年软件开发经验的开发者，我对ModelArts的架构和设计感到十分着迷。该平台采用了分层架构，将任务分为不同的服务，每个服务都有其独立的职责和功能。这种架构不仅有助... 当谈及机器学习时，许多人往往将其视为一个高度复杂且需要高级编程技能的领域。但是，华为云的ModelArts平台已经彻底改变了这一印象。通过该平台，即使是没有机器学习经验的开发者也能够轻松地构建、训练和部署自己的模型。作为一个有着多年软件开发经验的开发者，我对ModelArts的架构和设计感到十分着迷。该平台采用了分层架构，将任务分为不同的服务，每个服务都有其独立的职责和功能。这种架构不仅有助...
- 模型蒸馏是一种模型压缩和加速的技术，它的目的是将一个大型或复杂的模型（称为教师模型）的知识迁移到一个小型或简单的模型（称为学生模型）上，使学生模型能够达到与教师模型相近的性能，但占用更少的计算资源和内存空间。模型蒸馏的基本思想是让学生模型学习教师模型的输出概率分布，而不仅仅是数据标签。这样可以利用教师模型输出的暗知识（dark knowledge），即低概率类别之间的关系，来提高学生模型的泛... 模型蒸馏是一种模型压缩和加速的技术，它的目的是将一个大型或复杂的模型（称为教师模型）的知识迁移到一个小型或简单的模型（称为学生模型）上，使学生模型能够达到与教师模型相近的性能，但占用更少的计算资源和内存空间。模型蒸馏的基本思想是让学生模型学习教师模型的输出概率分布，而不仅仅是数据标签。这样可以利用教师模型输出的暗知识（dark knowledge），即低概率类别之间的关系，来提高学生模型的泛...
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- 目录 一、混淆矩阵与准确率指标二、业务抽样评估三、泛化能力评估四、其他评估指标五、评估数据的处理总结模型评估是对模型进行多种维度的评估，来确认模型是否可以放到线上去使用。例子：“识别图片是不是关于小狗”的分类模型：有1000张图片用于测试该模型的效果并且预先已经进行了人工的标注(这里假设人工标注的数据都是100%正确)每张图都会标注是或者不是小狗的图片，假设有800张标注“是”，200张标注... 目录 一、混淆矩阵与准确率指标二、业务抽样评估三、泛化能力评估四、其他评估指标五、评估数据的处理总结模型评估是对模型进行多种维度的评估，来确认模型是否可以放到线上去使用。例子：“识别图片是不是关于小狗”的分类模型：有1000张图片用于测试该模型的效果并且预先已经进行了人工的标注(这里假设人工标注的数据都是100%正确)每张图都会标注是或者不是小狗的图片，假设有800张标注“是”，200张标注...
- 比赛基本流程 做一个数据挖掘比赛，主要包含了数据分析，数据清洗，特征工程，模型训练和验证等四个大的模块。1、数据分析数据分析可能涉及以下方面：◆ 分析特征变量的分布◇ 特征变量为连续值：如果为长尾分布并且考虑使用线性模型，可以对变量进行幂变换或者对数变换。◇ 特征变量为离散值：观察每个离散值的频率分布，对于频次较低的特征，可以考虑统一编码为“其他”类别。◆ 分析目标变量的分布◇ 目标变量为连... 比赛基本流程 做一个数据挖掘比赛，主要包含了数据分析，数据清洗，特征工程，模型训练和验证等四个大的模块。1、数据分析数据分析可能涉及以下方面：◆ 分析特征变量的分布◇ 特征变量为连续值：如果为长尾分布并且考虑使用线性模型，可以对变量进行幂变换或者对数变换。◇ 特征变量为离散值：观察每个离散值的频率分布，对于频次较低的特征，可以考虑统一编码为“其他”类别。◆ 分析目标变量的分布◇ 目标变量为连...
- 目录1、使用机器学习模型时，一般怎么处理数据集2、什么是训练误差和测试误差3、什么是过拟合与欠拟合?怎么解决4、机器学习当中的回归模型有哪些5、机器学习当中的分类模型有哪些6、回归和分类模型的评价指标都有哪些7、遇到高维数据怎么处理8、常用的降维方法有哪些9、常用的特征选择方法有哪些10、什么是正则化?什么时候需要正则化11、L1正则化与L2正则化的区别12、线性回归的原理和适用条件13、线... 目录1、使用机器学习模型时，一般怎么处理数据集2、什么是训练误差和测试误差3、什么是过拟合与欠拟合?怎么解决4、机器学习当中的回归模型有哪些5、机器学习当中的分类模型有哪些6、回归和分类模型的评价指标都有哪些7、遇到高维数据怎么处理8、常用的降维方法有哪些9、常用的特征选择方法有哪些10、什么是正则化?什么时候需要正则化11、L1正则化与L2正则化的区别12、线性回归的原理和适用条件13、线...
- 目录总结基于数据的正则化方法基于optimization进行正则化基于正则化项当将我们的算法应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。这样就可以正则化的知识来解答，正则化就是改善或者减少过度拟合问题的方法。几乎拟合每个训练样本，在训练样本中虽然准确率很高，但模型泛化能力差，往往在测试集上预测准确率较低。那么怎么解决这种问题？通过... 目录总结基于数据的正则化方法基于optimization进行正则化基于正则化项当将我们的算法应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。这样就可以正则化的知识来解答，正则化就是改善或者减少过度拟合问题的方法。几乎拟合每个训练样本，在训练样本中虽然准确率很高，但模型泛化能力差，往往在测试集上预测准确率较低。那么怎么解决这种问题？通过...
- 本文通过介绍主成分分析的基本原理和思想，利用SPSS和机器学习中的PCA算法进行主成分分析的介绍。 本文通过介绍主成分分析的基本原理和思想，利用SPSS和机器学习中的PCA算法进行主成分分析的介绍。
- 预训练基础模型预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Googl... 预训练基础模型预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Googl...
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