当预测的变量y是一个离散值的情况下的分类问题 在分类问题中分为正类和负类，通常情况下认为没有某样东西是父类 二元分类算法及多元分类算法 使用线性回归算法对数据进行拟合，可能会得到一个假设，如果想要做出预测，对分类器输出的阈值设定，这里的阈值是一个纵坐标，分类问题可以设置一个
原文链接：http://tecdat.cn/?p=28359 AI使机器具备“思考与行动”的能力，人与机器需在企业中配合发挥作用 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。最早由计算机科学家、认知科学家约翰·麦卡锡于1956年在达特茅斯会议上提出：“制造智能机器的科学与工程”，本质是让机器能像人
一开始可以分清楚板块1.背景2.基本功能介绍 + 难点功能 可以里面的内容串起来3.重难点+亮点 分清楚，难点，亮点 我们答辩时间是10分钟，背景大概是1分半，首先是整个系统爬取数据，经行一个总的说明，构建情况然后我是通过一首诗来进行串的，从知人论事开始说起，知人就是诗人介绍，论事就是
1、基本概念 概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型， 一般而言：图中的一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边则表示变量间的相关关系，从而形成了一张“变量关系图”。 概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫
20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团
1.人工智能发展必备三要素 数据 算法 计算力 计算力之CPU和GPU的区别： CPU主要适用于I/O密集型的任务 GPU主要适用于计算密集型任务 2.人工智能，机器学习，深度学习三者的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 3.机器学习概述 1.机
一个Web应用的部署至少可以划分成以下三个发展阶段 传统部署时代 部署在物理机器上，但是不同应用所需要的环境不太一样。有可能因为一个应用需要升级SDK，导致另一个应用无法正常工作。解决方案是将各个应用单独部署在不同的机器上，隔绝他们的运行环境。 虚拟化部署时代 为了更好
目录： 第六章 线性回归： 1.1三种方法实现： import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats df = pd.read_csv("DBS_SingDollar.csv") # X = df[df.columns[0]] # y = df[df.columns[1]] X = df["DBS"] Y = df["SGD"] slope,int
在不同公司，对审核类职位的划分标准不同，比如有内容安全审核、内容推荐审核、内容质量审核等类似职位。虽然在侧重点和具体操作上有所不同，但有许多逻辑都是共通的。为了避免文章过于复杂，我们在这里侧重最常见的内容安全审核。 不管是什么内容的审核，都应该包含以下四个基础模块：机
在机器学习中，超参数是用于控制机器学习模型的学习过程的参数。为了与从数据中学到的机器学习模型参数区分开，所以称其为超参数。超参数的配置决定了机器学习模型的性能，每组独特的超参数集可以对应一个学习后的机器学习模型。对于大多数最先进的机器学习模型，所有可能的超参数组合的
Conda 安装 清华镜像 无脑下一步即可 创建遇到的问题以及解决办法 HTTP 000 问题 进入“C:\Users\Administrator”文件夹找到“.condarc”文件，修改内容为 ssl_verify: true show_channel_urls: true channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/wi
学习深度学习： 机器学习是实现深度学习的一种技术，机器学习是实现人工智能的一种方法。 人工智能包括机器学习，机器学习包括深度学习。 数据集： 三部分： 训练集：测试集：验证集=7：2：1 在训练之前对数据做特征工程。（计算机没法对数值以外的内容做处理，所以只好做特征工程来将其
https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11215237.html http://fancyerii.github.io/2019/03/14/dl-book/#序言 https://zh-v2.d2l.ai/
解决方法：安装包的版本兼容问题，更新一下安装包的版本（如果在别的机器不报错，那就把不报错的这台机器上的安装包pip freeze > requirements.txt 下来，在报错的机器上安装一下 requirements.txt）
一.scikit-learn概述 1.sklearn模型 sklearn全称是scikit-learn，它是一个基于Python的机器学习类库，主要建立在NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等类库之上，基本上覆盖了常见了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理模块。 2.sklearn源码 下图是sklearn在GitHub上的源代码，
多项式回归 面对问题 欠拟合 在训练集与测试集都不能获得很好的拟合数据时，认为该假设出现了欠拟合（模型过于简单） 原因：模型学习到样本特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 过拟合 在训练集上能获得较好拟合，在训练集以外的数据集上却不能很好的拟合数据 原因：原始特征
机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。 机器学
@Webkio 前言： 最近在跟朋友搞一些项目玩，所以最近没怎么更新内容接下来我将在虚拟中模拟内网多层靶场，进行内网渗透实验，超详细，适合小白。本文仅供网安学习，不可利用于未授权渗透工作中，否则后果自负。码字截图不易，转载记得署名。 微信关注公众号: JiuZhouSec 不定期更新渗透干货，适合
HMS Core 在AI领域最新的技术能力有哪些？本期Discovery直播以《与虎墩一起，玩转AI新“声”态》为主题，邀请了HMS Core 机器学习服务产品经理、机器翻译高级专家以及HMS Core的新朋友“虎墩”，为大家展示机器学习的语音语言创新技术，分享机器学习与人工智能的宏观发展趋势。一起回顾一下
jmeter分布式 为什么要用分布式？ 因为jmeter在做性能测试的时候，我们理想状态下，可能想让线程组跑几千上万个线程，一起向服务器施加压力，看服务器能不能承受得住，但是每台电脑都有自己的并发上限，这个和当前电脑的配置有关系，如果当前电脑的配置比较高，可能能虚拟出更多的虚拟用户出来，如果
SVM的另一种解释 前面已经较为详细地对SVM进行了推导，前面有提到SVM可以利用梯度下降来进行求解，但并未进行详细的解释，本节主要从另一个视角对SVM进行解释，首先先回顾之前有关SVM的有关内容，然后从机器学习的三步走的角度去对SVM进行一个解释。 那么对于传统的机器学习，每个方法最大区
定义 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 数据 模型 预测 数据集 结构：特征值+目标值 对于每一类数据我们可以称之为样本 有些数据集可以没有目标值 机器学习算法分类 目标值：类别->分类问题 目标值：连续性数据->回归问题 目标
人工智能概述 1956年8月，足足两个月的会议，讨论用机器来模仿人类学习以及其它方面的智能，虽然没有达成普遍共识，但是却为会议的讨论起了一个名字人工智能，1956年也成为了人工智能元年。 1980年，统计学习方法又被称为机器学习，使用统计方法实现人工智能，如垃圾邮件的过滤系统。 2010年以
1、聚类任务 聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。 聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。 2、性能度量 性能度
机器学习Python实战 库导入 python三大件 np : 数据计算 pd : 数据库 plt : 画图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 图形可视化库：sns import seaborn as sns 教程链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49035741 算法模型库：sklearn from
