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【数学证明 笔记01】证明常见的逻辑方法有哪些?
文章目录 一 声明 二 直接证明 三 反证法 四 数学归纳法 五 对证法 六 构造法 七 分情况讨论 一 声明 本帖持续更新中 如有纰漏 望指正 二 直接证明 原理 通过一系列逻辑推理和推断来证明目标命
数学理论
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吴恩达机器学习笔记七 逻辑回归的梯度下降 过拟合及解决方法
两个偏导数 逻辑回归的梯度下降 泛化 generalization 对全新的示例也能做出良好的预测 解决过拟合的方法 1 收集更多的测试数据 2 特征选择 feature selection 使用更少的特征 3 正则化 regulariza
机器学习
逻辑回归
算法
人工智能边缘计算:连接智能的边界
导言 人工智能边缘计算是将智能计算推向数据源头的重要发展方向 本文将深入探讨边缘计算与人工智能的交融 以及在未来数字化社会中的前景 1 边缘计算的基础 分布式计算 边缘计算通过将计算任务推送至数据产生的地方 实现更高效的分布式计算 低延迟通
人工智能
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边缘计算
机器学习
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人工智能伦理学与法律:创造公正智能的道路
导言 随着人工智能的迅速发展 伦理学和法律的角色变得愈发关键 人工智能的迅猛发展引发了对伦理和法律框架的深刻思考 本文将深入探讨人工智能伦理学的原则 伦理法规的建设以及法律对人工智能的监管 为创造公正智能的道路指明方向 探讨如何将伦理学和法
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人工智能智能控制系统:引领未来智能化时代
导言 人工智能智能控制系统是当今科技领域的热点之一 它不仅在工业生产中发挥着关键作用 也在生活中展现出前所未有的智能化特征 本文将深入探讨人工智能智能控制系统的定义 应用领域和未来发展趋势 深入探讨如何实现智能控制系统与人工智能的有机结合
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人工智能深度学习:探索智能的深邃奥秘
导言 人工智能深度学习作为当今科技领域的明星 正引领着智能时代的浪潮 深度学习和机器学习作为人工智能领域的两大支柱 它们之间的关系既有协同合作 又存在着显著的区别 本文将深入研究深度学习在人工智能领域的角色 以及其在各行各业中的深远影响 研
人工智能
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人工智能知识表示与推理:构建智能系统的认知引擎
导言 人工智能知识表示与推理是构建智能系统认知引擎的关键组成部分 本文将深入研究知识表示的方法和推理技术 以及它们在解决现实问题和提升智能系统智能水平中的作用 1 知识表示方法 符号表示法 使用符号和逻辑关系来表示知识 例如谓词逻辑 连接主
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机器学习 高维数据可视化:t-SNE 降维算法
作者简介 人工智能专业本科在读 喜欢计算机与编程 写博客记录自己的学习历程 个人主页 小嗷犬的个人主页 个人网站 小嗷犬的技术小站 个人信条 为天地立心 为生民立命 为往圣继绝学 为万世开太平 本文目录 t SNE 简介 sklearn 中
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数据分析及可视化
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Keras 3.0正式发布:可用于TensorFlow、JAX和PyTorch
经过 5 个月的更新迭代 Keras 3 0 终于来了 大新闻 我们刚刚发布了 Keras 3 0 版本 Keras 之父 Fran ois Chollet 在 X 上激动的表示 现在你可以在 JAX TensorFlow 以及 PyTor
python
机器学习
数据分析及可视化
Keras
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最小二乘法
最小二乘法 最小二乘法是指 残余误差平方和最小 最小二乘法应用 至少 最可信赖估计 回归分析
算法
最小二乘法
机器学习
项目:IRIS数据集项目
概述 机器学习是人工智能的一个子部分 涉及教导算法做出基于数据的决策并尝试像人类一样行事 有许多数据集可用于针对不同任务训练这些算法 例如 IRIS 数据集 涵盖三类花 Versicolor Setosa 和 Virginica 每种花有四
机器学习
深度学习
人工智能
杂项:机器学习平台
概述 机器学习学科正在快速扩展 因此 选择合适的机器学习平台至关重要 这有助于利用端到端方法成功构建模型 机器学习平台为用户提供了创建 实施和增强机器学习 尤其是机器学习算法 的工具 介绍 随着组织收集更多数据 使用机器学习和其他人工智能
机器学习
人工智能
推荐系统:机器学习中基于内容的过滤
概述 顾名思义 基于内容的筛选是一种机器学习实现 它使用系统中收集的内容或功能来提供类似的建议 根据用户观察结果从数据集中获取最相关的信息 最常见的例子是 Netflix Myntra Hulu Hotstar Instagram Expl
机器学习
人工智能
其他:机器学习算法速查表
概述 机器学习可以被认为是计算机科学中最有前途和最受期待的领域之一 借助先前的数据 机器学习试图使计算机能够独立学习新事物 机器学习模型接收数据 执行各种计算 并最大限度地提高模型的精度和准确度 机器学习的主要任务包括图像分割 语音识别和推
机器学习
算法
人工智能
10个 Python 脚本来自动化你的日常任务
在这个自动化时代 我们有很多重复无聊的工作要做 想想这些你不再需要一次又一次地做的无聊的事情 让它自动化 让你的生活更轻松 那么在本文中 我将向您介绍 10 个 Python 自动化脚本 以使你的工作更加自动化 生活更加轻松 因此 没有更多
机器学习
学习笔记
python
自动化
开发语言
自信息量和一阶熵
信息论中 自信息量和一阶熵是用来度量信息的重要概念 它们提供了一种方式来理解和量化信息的不确定性和平均量 对于解决信息传输 编码和存储等问题非常有用 首先 让我们来了解一下自信息量 自信息量是用来度量一个事件的信息量或不确定性的大小 假设有
概率论
机器学习
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人工智能分享
什么是概率匹配
概率匹配是一种在信息论和统计学中常用的方法 用于将一个随机事件的概率分布与另一个概率分布进行匹配或逼近 它在数据处理 编码 压缩和模型选择等领域具有重要的应用 为我们理解和处理复杂的概率分布提供了一种有效的工具 首先 让我们来了解概率匹配的
机器学习
人工智能
人工智能干货
虚拟现实
目标检测
大模型算法工程师的面试题来了(附答案)
自 ChatGPT 在去年 11 月底横空出世 大模型的风刮了整一年 历经了百模大战 Llama 2 开源 GPTs 发布等一系列里程碑事件 将大模型技术推至无可争议的 C 位 基于大模型的研究与讨论 也让我们愈发接近这波技术浪潮的核心 最
大模型
自然语言
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算法
多模态大模型
目前最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了
目前 大模型的发展已经非常火热 关于大模型的训练 微调也是各个公司重点关注方向 但是大模型训练的痛点是模型参数过大 动辄上百亿 如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能 所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作 一 分布式训练 1 1 目前主
机器学习
自然语言
大模型
大语言模型
模型训练
讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案
前言 本文公开了 讯飞AI算法挑战大赛 校招简历信息完整性检测挑战赛 赛道的技术方案和代码 本次比赛主要采用 pdf解析 和 特征工程 的方法 通过使用 lightgbm 的树模型10折交叉验证进行 二分类 的任务 最终取得三等奖的成绩 一
机器学习
NLP与大模型
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