机器学习共0篇 第8页
机器学习

机器学习基础-监督学习-逻辑回归之多元逻辑回归

多元逻辑回归是逻辑回归在多类分类问题上的扩展。在多元逻辑回归中,我们通过使用 softmax 函数将输入特征映射到多个类别的概率分布。 假设我们有 m 个训练样本,每个样本有 n 个特征,共有 K ...
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机器学习基础-监督学习-目标函数之感知器损失(Perceptron Loss)

感知器损失(Perceptron Loss)是一种用于二分类问题的目标函数,基于感知器算法(Perceptron Algorithm)。感知器算法是一种简单的线性分类算法,其目标是找到一个线性超平面,将正负样本正确...
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解放计算力:使用并行处理提升python for循环速度-五八三

解放计算力:使用并行处理提升python for循环速度

Python 是一门功能强大的编程语言,但在处理大规模数据或复杂计算任务时,性能可能成为一个瓶颈。幸运的是,Python 提供了多种方法来提升性能,其中之一是利用并行处理来加速循环操作。本文将介...
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从零开始初识机器学习-五八三

从零开始初识机器学习

本篇文章中我们将对机器学习做全面的了解与介绍,其中第一章 初识机器学习分为上下两个小章节,对机器学习是什么、机器学习由来以及机器学习的理论等展开说明。目的是能让即便完全没接触过机器...
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之江实验室: 如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层 ?-五八三

之江实验室: 如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层 ?

今天,高性能计算结合人工智能技术正在推动科研创新。例如通过破解水稻基因密码推动作物育种从“试验选优”向“计算选优”发展,在医药领域快速分析分子与蛋白之间的相互作用,发现潜在的能够有...

机器学习基础-监督学习-线性回归之梯度下降法

梯度下降法(Gradient Descent)是一种常用的优化算法,用于求解损失函数的最小值。它通过迭代更新模型参数,沿着损失函数梯度的反方向逐步调整参数,直到达到最优解。下面是梯度下降法的详细讲...
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机器学习基础-监督学习-标签噪声处理之期望最大化

期望最大化(Expectation-Maximization,简称 EM)是一种经典的迭代优化算法,用于解决含有潜在变量(或未观测变量)的统计模型的参数估计问题。EM 算法通过迭代的方式,通过不断估计模型参数和...
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机器学习基础-监督学习-线性回归之正则化

正则化是一种常用的机器学习技术,用于控制模型的复杂度,并防止过拟合。通过在目标函数中添加正则化项,可以使得模型倾向于选择较为简单的参数组合。 在监督学习任务中,通常采用的是 L1 正则...
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机器学习基础-监督学习-标签转移学习之特征提取

特征提取是机器学习和深度学习中的一个重要步骤,用于从原始数据中提取出有用的、能够表征数据特征的表示。在许多任务中,原始数据可能是高维的、复杂的,通过特征提取可以将其转化为更加简洁、...
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【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系(机器学习知识导论)-五八三

【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系(机器学习知识导论)

前言 人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展,但是我们目前掌握的能力仍然非常有限。机器学习是人工智能的一个重要领域,它研究计算...
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北京大学研发基于机器学习的多能干细胞分化系统,高效、稳定制备功能性细胞-五八三

北京大学研发基于机器学习的多能干细胞分化系统,高效、稳定制备功能性细胞

内容一览:20 世纪以来,干细胞与再生医学技术一直是国际生物医学领域的热点前沿之一。现如今,研究人员已开始探索将干细胞转变为特定类型细胞。然而,这一过程中干细胞会出现不规则生长或自发...
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药物 3D 打印新突破:圣地亚哥大学用机器学习筛选喷墨打印生物墨水,准确率高达 97.22%-五八三

药物 3D 打印新突破:圣地亚哥大学用机器学习筛选喷墨打印生物墨水,准确率高达 97.22%

内容一览: 药物喷墨打印是一种高度灵活和智能化的制药方式。据相关报告统计,该领域市场规模将在不久的未来呈现指数级增长。过往,筛选合适生物墨水的方法费时且费力,因此也成为药物喷墨打印...
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快速入门深度学习 PyTorch(保姆级教程)第二期-五八三

快速入门深度学习 PyTorch(保姆级教程)第二期

第一期:?? juejin.cn/post/724000… 二、学习 TensorBoard Ⅰ. TensorBoard 是什么 TensorBoard 是一个强大的可视化工具,也是一个Web应用程序套件。TensorBoard截至目前支持7种可视化,分别是...
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AIGC-GPT科普(三):Transformer入门基础知识-五八三

AIGC-GPT科普(三):Transformer入门基础知识

Transformer: Attention Is All You Need 一句话模型解释:Transformer可以将所有的精华知识从数据集中抽取并存储在海量参数中,从而提供通用的文本处理能力。 Transformer是一种面向机器翻译领...
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机器学习基础-监督学习-标签编码之独热编码(One-Hot Encoding)

独热编码(One-Hot Encoding)是一种常用的标签编码方法,通常用于将标签转换为适合机器学习算法使用的格式。独热编码将每个标签都映射为一个由 0 和 1 组成的向量,向量的长度等于标签数量,对...
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机器学习基础-监督学习-线性回归之模型定义

在监督学习中,模型定义是指如何建立输入特征和输出标签之间的关系。不同的算法有不同的模型定义方法。以下是几种常见的模型定义以及对应的公式或代码示例: 线性回归模型定义 线性回归模型假设...
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机器学习洞察 | 降本增效,无服务器推理是怎么做到的?-五八三

机器学习洞察 | 降本增效,无服务器推理是怎么做到的?

2022 年,无服务器推理受到了越来越多的关注。常见的推理方式包括实时推理、批量转换和异步推理: 实时推理:具有低延迟、高吞吐、多模型部署的特点,能够满足 A/B 测试的需求 批量转换:能够基...
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开源免费,无需训练,只需一张图片让你轻松实现换脸-五八三

开源免费,无需训练,只需一张图片让你轻松实现换脸

开源库地址 roop 软件运行截图 效果图 安装 clone 代码到本地 git clone https://github.com/s0md3v/roop.git 创建 python 虚拟环境并激活 python -m venv .venv .venv\Scripts\activate 安装依...
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机器学习基础-监督学习-线性回归之多项式回归

多项式回归是一种线性回归的扩展,通过引入多项式特征来拟合非线性关系。下面详细讲解多项式回归的原理,并提供一个 Python 代码示例。 多项式回归的模型形式为: y=β0+β1x+β2x2+...+βnxn+...
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机器学习基础-监督学习-无监督标签之关联规则挖掘

关联规则挖掘是一种无监督学习任务,旨在发现数据集中项集之间的关联关系。它可以用于揭示数据中的频繁项集和关联规则,有助于了解数据的内在结构和关联性。关联规则通常采用'如果...那么...'的...
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