阿里云文档 2024-06-04

使用FeatureStore Python SDK搭建推荐系统

本文主要介绍使用FeatureStore Python SDK完成特征平台在推荐场景中全流程的创建以及上线的过程。

阿里云文档 2024-06-04

FeatureStore Python SDK

本文为您介绍通过FeatureStore整合数据特征并进行模型离线训练,以及后续的上线服务操作流程。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

7 课时 |
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开发者课程背景图
文章 2024-05-28 来自:开发者社区

使用Python和Scikit-learn实现机器学习分类任务

文章概要: 本文将介绍如何使用Python编程语言及其强大的机器学习库Scikit-learn来实现一个基本的机器学习分类任务。我们将从数据集的选择和加载开始,然后经过数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、评估和调整等步骤,最终得到一个性能良好的分类模型。 一、引言 随着大数据和人工智能的飞速发展,机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。Scikit...

阿里云文档 2024-05-15

调用接口实现AI写真

使用Python SDK调用AI写真的算法服务接口进行模型训练和写真制作。通过SDK,您可以定制LoRA模型,并根据模板制作写真。本文为您介绍使用Python SDK调用接口之前的准备工作以及使用示例。

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】逻辑回归在分类问题中的应用

在数据分析和机器学习领域,分类问题是最常见的问题类型之一。分类问题的目标是根据一组特征来预测一个观测属于哪个类别。逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类问题的统计方法,它因其简单性和高效性而广泛应用于各种场景。本文将探讨逻辑回归的基本原理、优缺点以及如何在Python中实现逻辑回归模型。 逻辑回归的基本原理 ...

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24231  Boosting 是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting 就是一个理论概念,而 AdaBoost(自适应提升)算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的(一级)决...

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型

分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。在本文中,鉴于银行客户的某些特征,我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此,我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 ...

Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
阿里云文档 2024-02-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。

阿里云文档 2024-02-27

PAI Python SDK代码示例

PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook,开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过Python Python SDK在PAI完成模型的开发部署等工作。

文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类,也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单:对于任意n维输入向量,分别对应于特征空间中的一个点,输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法,因为....

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战(附源码和数据集)

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