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Python开源机器学习建模库PyCaret,刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包,几行代码就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比,PyCaret都能自动实现。PyCaret说白了,有点像一个机器学习库的炼丹炉。只
PyCaret 库支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型,提升机器学习实验的效率。想提高机器学习实验的效率,把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上?低代码平台或许是个不错的选择。机器学习实验中所有步骤均可使用 PyCaret 自动
在本文中,我们将分享一些使用人工智能和机器学习的WordPress插件,为您的网站提供更智能的功能。人工智能和机器学习是计算机技术,用于在计算机设备,应用程序,GPS设备,智能电视,家庭辅助设备等中提供更智能的解决方案。人工智能可以基于编程的智能做出决策。
暴走大数据点击右侧关注,暴走大数据!Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。而Flink运行时主要是JobManager、TaskManage和TaskSlot。Spark Stream
这次的内容是Ng关于machine learning关于svm部分的一些笔记。以前也学过一些svm理论,并且用过libsvm,不过这次一听Ng的内容,确实收获不少,隐约可以看到从logistic model到svm model的过程。 使用linea
自动机器学习是一个不断发展的机器学习领域,其目标与超启发式领域类似:自动为特定任务推荐优化的pipelines,算法或适当的参数,而不会过多依赖用户的知识。通常,在运行机器学习算法时,它涉及一系列任务,包括预处理,特征提取,模型拟合和验证阶段。分类管道被定
在本文中,我们将介绍可视化学习的SVM模型及其在真实世界数据上的性能的技术。线性模型,SVM和核简介解释利用SVM核的高维工程特征空间......评估高维分类边界性能的技术处理大型不平衡的实用选择训练SVM需要多少数据线性模型,SVM和核简介在机器学习线性
主动学习是一种半监督机器学习技术,它通过从学习过程(损失)的角度选择最重要的样本来标记较少的数据。在数据量大、贴标签率高的情况下,会对项目成本产生巨大影响。例如,对象检测和np - ner问题。实验数据#load 4000 of MNIST data fo
如果您一直在努力调整机器学习模型,那么您正在阅读正确的文章。超参数调整指的是为学习算法找到最佳参数值集的问题。通常,选择这些值的过程是一项耗时的任务。即使对于像线性回归这样的简单算法,找到超参数的最佳集合也很困难。在深度学习中,事情变得更糟。这些实践主要出
对于刚开始进入机器学习之旅的人来说,了解所有机器学习模型及其之间的差异似乎是一项艰巨的任务。在我们了解模型如何工作以及如何利用它之后,我们将需要进入现实世界并将我们学到的知识应用到现实世界中。对于现实世界的问题,我们没有给出一个特定的模型来调整。我们必须评
大多数初学者tensorflow教程向读者介绍了feed_dict将数据加载到机器学习模型中的方法,其中数据通过tf.Session.run()或tf.Tensor.eval()函数调用传递给tensorflow 。然而,使用tf.dataAPI,您只需几
机器学习可解释性可能是对模型构建和模型验证的有力支持。本文的目的是提供一个愿景,说明为什么可解释性工具对于机器学习的实践很重要,并讨论一些工具。机器学习系统被设计和优化以识别大量数据中的模式。典型的机器学习工作流程包括探索数据,数据预处理,训练模型,然后验
本文的重点是回顾和比较在各种NLP任务上取得最新成果的模型和方法。在这篇全文章中,读者将会对NLP课程的过去、现在和未来有一个详细的了解。此外,读者还将学习一些目前在NLP中应用深度学习的最佳实践。自然语言处理涉及构建计算算法以自动分析和表示人类语言。NL
在Booking.com,我们可以根据客户和合作伙伴如何与我们的平台互动来处理大量数据。我们的主要挑战之一是在合理的时间内在这些非常大且稀疏的数据集上训练准确的机器学习模型。目前我们将仅涵盖线性模型,将其他机器学习模型的比较作为未来的工作。数据集的描述Bo
自然语言处理是人工智能的一个分支,旨在设计可以处理,理解和与自然语言有效沟通的系统。NLP的研究早在20世纪50年代就开始了,多年来取得了巨大的进步。虽然我们的系统现在还没有达到HAL-9000的水平,但机器学习和深度学习方面的最新进展使得NLP系统更加精
人工智能可以是一个广泛的术语,一般包括计算机科学,机器学习,专业系统,数据处理等。数据科学家能够熟练掌握编程语言以及结构化命令语言Python,Scala和Perl以及统计计算语言。
Python在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。我们的选择实际上包含了20多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题。传统上,我们从科学应用程序库开始列表,而NumPy是这一领域的主要软件包之一。除了错误修复和兼容性问题之外,关键的变
线性回归是机器学习的基础。几乎每一种主要的机器学习算法都使用它,因此理解它将帮助您为大多数主要的机器学习算法打下基础。对于我们这些狂热的人来说,理解线性回归和一般的线性代数是写你自己的自定义机器学习算法和扩展到机器学习的边缘的第一步。随着处理的改进和硬件体
在这篇文章中,我将说明如何使用逻辑回归,结合“one-hot-encoding”技术来揭示某些有趣的事实与成人收入UCI数据集。我的Jupyter笔记本可以在这里找到,分析建立在Valentin Mihov的一篇文章之上。我再实现one-hot-encod
如何让你的学习算法学得更快?梯度下降是机器学习中最强大的优化算法之一。我们中许多人对梯度下降是很熟悉的,但当它理解它时,我们所有人都经历了一种看到可怕的数学方程式的过程,并绘制了一些类似的过程。这些值对于决定是否到达foothill或被困在凹坑非常重要。如
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