近十年来,大数据、人工智能和深度学习开始流行,与它们相关联的机器学习技术也已经被人们所熟知。本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。【获取方式见文末】第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码,可以用来进行简单的测试。本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。️187张图解轻松入门!️
机器学习深度学习人工智能编程
阿尼娅学废了 2024-06-03
[图片] 一.理清基本概念 1.人工智慧:机器展现的智慧?如何理解智慧?每人心中的智慧众说纷纭;人工智慧是目标,不是技术。 2.生成式人工智慧Generative:AI让机器产生复杂(多复杂?----无法穷举),有结构的物件(文章,影响,语音) 比如 :分类(有限选项做选择)不是生成式AI 3.机器学习Machine Learning:让机器自动从资料中寻找一个函式, 寻找上万个参数的过程是机器学习,帮助寻找参数的限制是训练资料,找到函数后输入,看会输出什么是testing,inference 推论。
生成式AI机器学习
学习区掉下个琳妹妹 2024-06-03
在人工智能的浩瀚领域中,各式算法犹如武林中的各派秘籍,引领着探索者们穿梭于智能化的世界。本文将作为基础指南,带你一探这些算法的奥秘,从统计机器学习到深度学习,一步步揭开人工智能的面纱。 必知必会 10
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算法金 2024-06-02
什么是机器学习?顾名思义,用计算机模拟学习,那么要学习你首先要有一系列知道结果的数据,就好比是我们在刷题对答案,这些数据就是训练数据。举个例子,我们可以把训练数据组织成表格的形式,行对应对象,列对应对象特征,把对应的结果叫做类别标记label。 我们用这些训练数据训练模型,当模型收到新的样本数据时,就会根据新样本生成对应的结果。所以我们看出,这个所谓的‘模型’就是机器学习的核心产物,它是从数据中产生出来的,可以是神经网络,甚至可以是一条规则。机器学习的目的就是通过学习算法从数据中获得模型。 机器学习的目的
机器学习
一天三只皮卡丘 2024-06-01
《》(报告出品方:靠谱二次元)报告共计:26页AIGC,即人工智能生成内容,是近年来在人工智能领域兴起的一项重要技术。它通过使用机器学习和深度学习等技术,使得计算机能够自动生成各种形式的数字内容,如文本、图像…
AIGC人工智能机器学习深度学习
海光的周游路 2024-06-01
最近收集了一大波关于大豆和棉花的深度学习数据集,主要有叶片的识别、分类、计数以及病害检测等。 数据集的价值科研价值:这些数据集为植物学、农业信息技术、机器学习等领域的科研人员提供了宝贵的资源。它们可以用于训练和优化各种深度学习模型,以改进植物识别、分类和病害检测的准确性。技术创新:通过分析和利用这些数据集,可以推动农业领域的技术创新。例如,开发更高效的自动化监测系统,用于实时监控作物的生长情况和病害发生,为农民提供及时的决策支持。农业生产力提升:准确的大豆和棉花叶片识别、分类和计数有助于优化农业管理
深度学习机器学习
地理探险家 2024-06-01
要实现敏捷与高效,有两点尤为重要:一是把业务和管理建立在全面而强大的云平台上;二是广泛和深入地使用人工智能(AI)和机器学习服务,拥抱生成式AI,而且从出海的第一天就要开始规划。在亚太地区,亚马逊云科技提供了…
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零壹财经 2024-05-31
大家好,我是Peter~ 今天给大家介绍一个强大的机器学习建模扩展包:mlxtend。 mlxtend(machine learning extensions,机器学习扩展)是一个用于日常数据分析、机
尤而小屋 2024-05-31
基本原理 Fine-tuning是机器学习和深度学习中的一个术语,简称微调,指的是在一个预训练模型的基础上进行的再训练过程。这种方法通常用于解决特定任务,特别是当该任务的数据量相对较少时。Fine-tuning可以提高模型在特定任务上的性能,因为它利用了预训练模型在大量数据上学习到的知识。 微调的关键在于能够利用预训练模型的强大能力,同时通过有限的参数更新,实现对新任务的快速适应。这种方法特别适用于数据较少的情况,可以避免从头开始训练一个大模型所需的大量计算资源。 在微调的过程中,通常会冻结(即不更新)模
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近屿智能 2024-05-31
报道指出,苹果机器学习团队员工在WWDC2023大会前后,就开始接触OpenAI首席执行官Altman及其员工。苹果工程师在相关测试中,连接ChatGPT和Siri,让Siri的处理能力大幅提升,可以更好地理…
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华尔街见闻 2024-05-31
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