文章 2024-04-03 来自:开发者社区

机器学习之线性回归与逻辑回归【完整房价预测和鸢尾花分类代码解释】

前言 机器学习的起源可以追溯到人工智能的发展历程。虽然人工智能的概念早在20世纪50年代就已经出现,但直到之后几十年里,随着计算机技术的不断发展和数据的日益增多,机器学习才逐渐成为人工智能领域的主流技术之一。 以下是机器学习发展的几个重要时期和里程碑: 逻辑理论和符号学习: 20世纪50年代末到60年代初,人工智能研究主要集中在基于逻辑理...

机器学习之线性回归与逻辑回归【完整房价预测和鸢尾花分类代码解释】
文章 2024-03-25 来自:开发者社区

大模型开发:解释正则化及其在机器学习中的作用。

正则化是机器学习中用于防止模型过拟合的一种技术。 正则化的主要目的是限制模型的复杂度,以减少过拟合的风险,即模型在训练数据上表现得很好,但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。通过在损失函数中添加一个正则项,可以缩小解空间,从而减少求出过拟合解的可能性。 正则化的作用可以总结为以下几点: 限制模型参数࿱...

文章 2024-01-18 来自:开发者社区

流计算中的流式机器学习是什么?请解释其作用和常用算法。

流计算中的流式机器学习是什么?请解释其作用和常用算法。在流计算中,流式机器学习是指在实时数据流中应用机器学习算法进行模型训练和预测的过程。与传统的批处理机器学习不同,流式机器学习能够实时地处理数据流,并根据新的数据不断更新模型,以适应数据分布的变化和模型的演化。流式机器学习的作用是实现实时的数据分析和预测,可以用于实时推荐、异常检测、欺诈检测等场景。常用的流式机器学习算法包括:增量学习算法(In....

文章 2024-01-18 来自:开发者社区

Flink中的流式机器学习是什么?请解释其作用和常用算法。

Flink中的流式机器学习是什么?请解释其作用和常用算法。Flink中的流式机器学习是指在流数据处理框架Flink上进行机器学习任务的一种方式。它的作用是实时地对流式数据进行模型训练和预测,以便实时地进行数据分析、决策和推荐等任务。流式机器学习的常用算法包括:增量学习(Incremental Learning):增量学习是指在新数据到达时,只使用新数据来更新模型,而不是重新训练整个模型。这种方式....

文章 2024-01-14 来自:开发者社区

Python 的人工智能和机器学习: 解释什么是人工智能(AI)和机器学习(ML)?

人工智能(AI)和机器学习(ML)是计算机科学领域中两个相关但不同的概念。 人工智能(AI): 定义: 人工智能是一种广泛的计算机科学分支,致力于构建能够模拟人类智能行为的系统。这包括学习、推理、问题解决、语言理解等能力。目标: AI 的目标是使机器系统能够...

文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战(图文解释 附源码)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础,可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后,然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签,比如新闻类、军事类、财经类等等,那么还可以用它们来训练一个分类模型,用于对未知....

【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解(图文解释)

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后,特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说,进行特征工程,要先从总体上理解数据,必要时可通过可视化来帮助理解,然后运用领域知识进行分析和联想,处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助,还需要通过预测结果来对比....

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解(图文解释)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】标注任务与序列问题讲解(图文解释)

标注模型用于处理有前后关联关系的序列问题。在预测时,它的输入是一个观测序列,该观测序列的元素一般具有前后的关联关系。它的输出是一个标签序列,也就是说,标注模型的输出是一个向量,该向量的每个元素是一个标签,它们与输入序列的元素一一对应。标签的值是有限的离散值。标注任务记输入的序列为x=(x^(1),x^(2),…,x^(n)),输出的标签序列为y=(y^(1),y^(2),…,y^(n))。标注任....

【Python机器学习】标注任务与序列问题讲解(图文解释)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】卷积神经网络卷积层、池化层、Flatten层、批标准化层的讲解(图文解释)

卷积神经网络卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在提出之初被成功应用于手写字符图像识别,2012年的AlexNet网络在图像分类任务中取得成功,此后,卷积神经网络发展迅速,现在已经被广泛应用于图形、图像、语音识别等领域。图片的像素数往往非常大,如果用多层全连接网络来处理,则参数数量将大到难以有效训练的地步。受猫脑研究的启发,卷积神经网络在多层全连接网....

【Python机器学习】卷积神经网络卷积层、池化层、Flatten层、批标准化层的讲解(图文解释)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法(图文解释 附源码)

下面以经典的分类任务:MNIST手写数字识别,采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集,它包含有训练集和测试集,由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本,测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低 精确度上升 部分代码如下imp.....

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法(图文解释 附源码)

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阿里云机器学习平台PAI

阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。

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