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小波变换详解
小波变换详解 1 简介 We can use the Fourier Transform to transform a signal from its time domain to its frequency domain The peak
机器学习
信号
小波变换
神经网络
机器学习 day27(反向传播)
1 导数 函数在某点的导数为该点处的斜率 用height width表示 可以看作若当w增加 J w b 增加k倍的 则k为该点的导数 2 反向传播 tensorflow中的计算图 由有向边和节点组成 从左向右为正向传播 神经网络模型使用正
学习
机器学习
机器学习F1值的概念
提示 文章写完后 目录可以自动生成 如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一 什么是F1 score 二 计算过程 1 首先定义以下几个概念 2 通过第一步的统计值计算每个类别下的precision和recall 3 通过第二步计算结果计
机器学习
机器学习-线性回归-多元梯度下降法
目录标题 线性回归 多元线性回归 正规方程 线性回归 我们的回归方程常写成如下形式 h x 0 1 X 代价函数 J 12 i 1m h x i y i 2 看看代价函数到底是在干什么 如图 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法 我们将使用
机器学习
python
人工智能
【ML&DL】【skimming】Global Optimality in Neural Network Training
补了一下2017年的CVPR Global Optimality in Neural Network Training 1 论文一览 痛点 深度学习取得了很大的成功 但是对其成功原因的数学解释却还是一个难点 很大一个原因是对深度网络的参数学
MLampDL
机器学习
深度学习
人工智能
ELM数据处理和调参经历 调参方法
After I build the ELM model class I should find the best result for my data The most important thing to do is to process
python
机器学习
基于self-attention的BIGRU时间序列预测Python程序
基于self attention的BIGRU时间序列预测Python程序 特色 1 单变量 多变量输入 自由切换 2 单步预测 多步预测 自动切换 3 基于Pytorch架构 4 多个评估指标 MAE MSE R2 MAPE等 5 数据从e
深度学习
人工智能
机器学习
python
数据挖掘—数据预处理
文章目录 数据预处理 1 数据清洗 缺失值处理 异常值处理 2 数据集成 实体识别 冗余属性识别 数据变换 简单函数变换 规范化 连续属性离散化 属性构造 3 数据规约 属性归约 数值归约 Python主要数据预处理函数 数据预处理 数据预
数据挖掘与可视化
数据挖掘
数据分析
机器学习
【机器学习】【逻辑回归】Logistic函数/Sigmoid函数的详细公式推导
sigmoid函数的数学公式 sigmoid函数的因变量x取值范围是 到 但是sigmoid函数的值域是 0 1 不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到 0 1 范围内 漂亮的logistic 曲线 sigmoid函数对应的图
人工智能
机器学习
跟我一起学机器学习 Machine Learning
python 实现 softmax分类器(MNIST数据集)
最近一直在外面 李航那本书没带在身上 所以那本书的算法实现估计要拖后了 这几天在看Andrew Ng 机器学习的课程视频 正好看到了Softmax分类器那块 发现自己之前理解perceptron与logistic regression是有问
python
机器学习
转:机器学习的理解
转李航博士的一篇关于机器学习理解的文章 算算时间 从开始到现在 做机器学习算法也将近八个月了 虽然还没有达到融会贯通的地步 但至少在熟悉了算法的流程后 我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升 实话说 机器学习很难 非常难 要做到完全了解算
机器学习
基于朴素贝叶斯的图像分类
朴素贝叶斯是一种极其简单的分类算法 通过概率统计到的方式进行判别 通过特征的联合概率分布P w1 w2 w3 wn C 进行建模 进而得到P C w1 w2 w3 wn 进而转换成一种监督分类的算法 贝叶斯公式 目标是根据特征得到属于某一类
机器学习
朴素贝叶斯
人工智能技术应用中机器学习里的6种偏差
在人工智能的学习过程中 偏差会以多种不同的形式出现在机器学习中 Bias的定义 Bias 对某人或某一群体的倾向或偏见 尤指被认为不公平的方式 Bias被解释为偏差也可解释为偏见 其定义包括 不公平 一词 偏差几乎可以在每个阶段影响机器学习
人工智能
机器学习
一、机器学习简介
一 机器学习简介 1 1 机器学习简介 人工智能 Artificial Intelligence 简称AI 是对人的意识 思维过程进行模拟的一门新学科 如今 人工智能从虚无缥缈的科学幻想变成了现实 计算机科学家们在 机器学习 Machine
机器学习
三、Pytorch中tensor的内部结构
tensor的数据结构 tensor分为头信息区 Tensor 和存储区 Storage 信息区主要保存着tensor的形状 size 步长 stride 数据类型 type 等信息 而真正的数据则保存成连续数组 由于数据动辄成千上万 因此
Pytorch
python
机器学习
深度学习
【机器学习】入门:为什么梯度下降算法这么有效?
译者 张雨佳 人们很难真正通过数学理解东西 你只需要去习惯并使用它 约翰 冯 诺伊曼 在机器学习中 我们已经习惯了使用梯度下降法解决问题 以至于没人去质疑它为什么有效 大家经常将梯度下降法模拟为爬山 要想找到崎岖地形中的顶峰 或低谷 就必须
算法
大数据
编程语言
python
机器学习
2021 CCF大数据与计算智能大赛个贷违约预测top 73 解决方案
目录 一 概述 二 解题过程 2 1 数据 2 2 构建基线 2 3 进阶思路一 2 4 进阶思路二 2 5 进阶思路三 2 6 融合 2 7 调优提分过程 2 8 其他工作 三 结语 一 概述 这是我第二次参加大数据类型的竞赛 也是第一次
一些比赛
big data
数据挖掘
机器学习
数据分析
pandas学习笔记--增加行或列
一 增加行 1 loc 想增加一行 行名称为 5 内容为 16 17 18 19 df loc 5 16 17 18 19 后面的序列是Iterable就行 2 at df at 5 16 17 18 19 3 set value df s
机器学习
数据科学
信号处理
数据挖掘
深度学习
[当人工智能遇上安全] 8.基于API序列和机器学习的恶意家族分类实例详解
您或许知道 作者后续分享网络安全的文章会越来越少 但如果您想学习人工智能和安全结合的应用 您就有福利了 作者将重新打造一个 当人工智能遇上安全 系列博客 详细介绍人工智能与安全相关的论文 实践 并分享各种案例 涉及恶意代码检测 恶意请求识别
当人工智能遇上安全
人工智能
机器学习
系统安全
API序列
机器学习---监督学习、无监督学习
机器学习 什么是机器学习 两种主要类型是 监督学习和无监督学习 强化学习 监督学习 什么是监督学习 回归问题 预测连续值输出 eg 预测房价 分类问题 预测离散值输出 eg 预测肿瘤 监督学习 给算法一个数据集 其中包含了正确答案 输入x
笔记
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学习
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