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机器学习

1977内容

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涵盖机器学习相关算法知识、开发工具、解决方案与应用场景。

共 1977 条

用机器学习解决非结构化数据问题译文

数据革命如火如荼。未来五年内创建的数字数据总量将是迄今生成的数据总量的两倍，非结构化数据将定义这个倡导数字体验的新时代。

2022-10-19 08:00:00

机器学习非结构化数据数据集

聊聊图像识别：循环神经网络

长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)解决了RNN存在着梯度消失或梯度爆炸等问题，可以学习长期依赖问题。

2022-10-19 07:42:41

图像识别神经网络

持续学习常用六种方法总结：使ML模型适应新数据的同时保持旧数据的性能

持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下，按顺序学习大量任务的模型。

2022-10-18 16:29:21

机器学习持续学习 ML模型

TabTransformer转换器提升多层感知机性能深度解析译文精选

本文将介绍机器学习中的一种新型的转换器——TabTransformer，并通过具体的实例展示该转换器的用法。

2022-10-18 08:23:38

机器学习转换器 NLP

sklearn 中的两个半监督标签传播算法 LabelPropagation和LabelSpreading

标签传播算法是一种半监督机器学习算法，它将标签分配给以前未标记的数据点。要在机器学习中使用这种算法，只有一小部分示例具有标签或分类。在算法的建模、拟合和预测过程中，这些标签被传播到未标记的数据点。

2022-10-17 16:17:24

机器学习算法标签传播

你要了解数据科学团队中的这些角色译文

全球知名的流媒体服务商Netflix公司在2017年将其五星级评级系统更改为“拇指向上”（喜欢）和“拇指向下”（不喜欢）简单的评价系统。该系统可以根据百分比匹配来推荐电影，但也有人对这一做法很反感。那么如何将电影艺术中所有的细微差别简化为一种原始的二元反应?

2022-10-17 08:00:00

机器学习数据驱动数据科学

仅用 SQL 就可以搞机器学习

MindsDB 通过采用 AI 表的概念将机器学习引入数据库。AI 表是作为虚拟表存储在数据库中的机器学习模型。它们有助于根据数据进行预测。你可以在数据库中执行时间序列、回归和分类预测，并通过使用简单的 SQL 语句查询 AI 表几乎立即获得输出。

2022-10-17 07:16:08

SQL 机器学习 AI

云端构建机器学习平台的几个优秀实践译文

为了跟上大数据、人工智能和机器学习带来的技术能力具有的规模和复杂性，许多公司在自行开发复杂的内部平台。事实上Gartner预测，到2025年，云原生平台将成为超过95%的新数字化计划的基础，高于2021年的不到40%。

2022-10-09 08:08:02

人工智能机器学习平台

机器学习：不要低估树模型的威力

树模型和神经网络，像一枚硬币的两面。在某些情况下，树模型的性能甚至优于神经网络。

2022-10-08 23:50:04

机器学习树模型神经网络

机器学习11种特征选择策略总结！

本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。一起来看一下吧。

2022-10-08 12:06:52

机器学习特征选择

机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending

机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。

2022-10-08 06:30:23

机器学习人工智能工具

机器学习真能产生智能决策吗？

历经三年时间，我们在2022年完成了图灵奖获得者、加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，美国国家科学院院士，被誉为“贝叶斯网络之父”的朱迪亚·珀尔大作《因果论：模型、推理和推断》。

2022-09-29 23:57:54

机器学习人工智能统计学

基于迁移学习的图像分类概述

迁移学习是一种机器学习，它使用预训练的神经网络来加快新任务的学习过程。

2022-09-29 23:53:06

机器学习迁移学习神经网络

Pytorch创建多任务学习模型

在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功，从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。

2022-09-28 15:34:06

机器学习语音识别 Pytorch

Mango：基于Python环境的贝叶斯优化新方法译文精选

在本文中，我们将学习一种机器学习模型可伸缩超参数调整的新方法——Mango。

2022-09-28 08:00:00

Python 机器学习算法

决策树和随机森林的理论、实现和超参数调整

在本文中，我们将详细介绍决策树和随机森林模型。此外，我们将展示决策树和随机森林的哪些超参数对它们的性能有重要影响，从而使我们能够在欠拟合和过拟合之间找到最佳方案。在了解了决策树和随机森林背后的理论之后。，我们将使用Scikit-Learn实现它们。

2022-09-25 23:19:01

机器学习决策树 Python

在两行Python代码中应用 40 个机器学习模型

我们将使用lazypredict库，它允许我们只用一行代码在我们的数据集上实现许多机器学习模型，本文将演示lazypredict的快速使用。

2022-09-25 23:10:53

Python 数据集机器学习

使用可视化工具和统计方法检测异常值

异常值（离群值）是指距离其他数据值太远的数据值。数据异常值可能是自然产生的，也可能是由于测量不准确、或系统故障造成的。与缺失值类似，异常值会破坏数据科学项目并返回错误的结果或预测。异常值也可能出现在倾斜数据中，这些类型的异常值被认为是自然异常值。

2022-09-22 15:42:02

机器学习异常值工具

用于时间序列异常值检测的全栈机器学习系统

在本文中，我想介绍一个开源项目，用于构建机器学习管道以检测时间序列数据中的异常值。

2022-09-21 23:41:40

机器学习开源数据

使用MultiTrain在数据集上训练多个机器学习分类模型示例

MultiTrain是一个python库，它允许您一次训练多个机器学习模型，以评估它们在数据集上的性能。Python

2022-09-20 23:42:15

机器学习 Python 数据集

数学优化和机器学习结合使用的四种方法简介

数学优化(或数学规划)是一个强大的决策工具。通过制定目标并指定约束条件和变量，数学优化可以帮助在当前现实环境下做出最佳决策。它已经在航空、物流、电力和金融等许多不同行业证明了其价值。

2022-09-20 23:38:24

机器学习工具数字优化

深度卷积生成对抗网络实战译文精选

据《纽约时报》报道，数据中心90%的能源被浪费，这是因为公司收集的大部分数据从未被分析或以任何形式使用。更具体地说，这被称为“暗数据（Dark Data）”。

2022-09-20 08:00:00

暗数据机器学习数据

如何确保用于训练机器学习模型的数据安全？

随着人工智能越来越融入我们的生活，人工智能系统中的网络安全问题也随之而来。

2022-09-19 15:37:51

人工智能机器学习大数据

手写编程语言-实现运算符重载

运算符重载其实并不是一个常用的功能；因为会改变运算符的语义，比如明明是加法却在重载函数中写为减法。这会使得代码阅读起来困难，但在某些情况下我们又非常希望语言本身能支持运算符重载。

2022-09-19 08:10:37

运算符函数语言

时间序列机器学习数据集的非常规拆分技术

对于大多数工作来说，简单的3-way就足够了。在现实生产中，拆分方式往往需要更复杂的方法来确保泛化问题。这些拆分更加复杂，因为它们源自实际数据，而不是普通拆分方法所基于的数据结构。这篇文章试图讲解一些在机器学习开发中拆分数据的非常规方法，以及它们背后的原因。

2022-09-19 00:21:31

机器学习数据数据集

如何打通机器视觉产业链？

目前，整个机器视觉行业处于快速成长阶段。2020年开始，机器视觉行业全球市场规模就已经超过100亿美元。但是中国机器视觉行业规模依旧不大，但增速较快，发展可观。

2022-09-16 13:35:47

人工智能机器视觉机器学习

机器学习中的集成方法概述

想象一下，你正在网上购物，你发现有两家店铺销售同一种商品，它们的评分相同。然而，第一家只有一个人评分，第二家有 100 人评分。您会更信任哪个评分呢？最终您会选择购买哪家的商品呢？大多数人的答案很简单。100 个人的意见肯定比只有一个人的意见更值得信赖。这被称为“群众的智慧”，这也是集成方法有效的原因。

2022-09-15 23:58:51

机器学习集成数据

计算机视觉技术即将迎来重大转变

根据 Benosman 的说法，在图像传感范式不再有用之前，它会阻碍替代技术的创新。高性能处理器（例如 GPU）的发展推迟了寻找替代解决方案的需要，因此延长了这种影响。

2022-09-15 15:24:19

人工智能机器学习

Python 机器学习最常打交道的 27 款工具包

为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。

2022-09-15 14:51:05

Python 机器学习人工智能

为什么机器学习中的数据要用向量/矩阵来表示？

在数据科学和机器学习中，我们经常将数据表示为向量和矩阵。在数学和物理中，向量被定义大小和方向的量(例如，距离向量)。然而，通常我们处理的数据不一定会遵循向量的定义，但但我们仍然用向量来表示数据。

2022-09-14 23:39:03

机器学习数据科学数据

机器学习模型和高斯过程的不确定性

在本文中，我们将尝试解释什么是模型不确定性，以及为什么我们应该在机器学习模型中关注它，并给出一个如何使用高斯过程模型处理不确定性的例子。

2022-09-14 22:51:08

机器学习模型高斯过程

带掩码的自编码器MAE在各领域中的应用总结

机器学习算法应该理解数据从中提取有用的特征才能够解决复杂的任务。通常训练泛化模型需要大量带注释的数据。这个是非常费时费力的，并且一般情况下都很难进行。

2022-09-13 15:26:40

机器学习算法数据

MLOps对比DevOps：有什么区别？

本文介绍了MLOps和DevOps之间的主要区别，最后介绍了一些将在不久的将来改变DevOps和MLOps的关键趋势。

2022-09-13 10:23:52

MLOps DevOps 开发

机器学习入门必备：如何用Python从头实现感知器算法

感知器算法是最简单的人工神经网络形式之一。感知器是一个单神经元的模型，可以用于两个类别的分类问题，也能为以后开发更大的神经网络奠定基础。

2022-09-11 15:02:22

机器学习算法感知器

数据科学家必须了解的六大聚类算法

在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。

2022-09-07 23:54:17

机器学习无监督学习算法

MLFlow打包和部署机器学习模型实战译文精选

MLFlow是管理机器学习模型的端到端生命周期的工具。本文将向您详细介绍这个工具，包括MLFlow服务的安装和配置的介绍，最后还添加了有关如何与MLFlow生成和共享项目的实例展示。

2022-09-07 08:00:00

机器学习 MLFlow 工具

机器学习中的集成方法概述

想象一下，你正在网上购物，你发现有两家店铺销售同一种商品，它们的评分相同。然而，第一家只有一个人的评分，第二家有 100 人评分。您会更信任哪个评分呢？最终您会选择购买哪家的商品呢？大多数人的答案很简单。100 个人的意见肯定比只有一个人的意见更值得信赖。这被称为“群众的智慧”，这也是集成方法有效的原因。

2022-09-06 15:00:09

机器学习集成数据集

机器学习之模型管理：集成建模译文精选

机器学习被企业应用到不同的业务场景解决不同的业务问题，随着机器学习的广泛应用也让组织在选择学习方法时不堪重负。

2022-09-06 08:00:00

机器学习金融数据科学

机器学习区块链：最重要的进步和你需要知道的

机器学习和区块链技术结合起来可以产生非常有效和有益的结果，即使对于加密投注平台。本文介绍了区块链技术，并讨论了将机器学习整合到基于区块链的系统中的可行性。我们还将讨论一些使用这种统一方法的常见场景。

2022-09-04 15:58:36

机器学习区块链人工智能

机器学习如何为临床试验业务节省数百万美元

作为一家大型临床试验服务提供商，WCG对许多药物和医疗设备的市场路径具有相当大的影响。但作为30多家前独立的公司的集合体，很难获得支持这些服务的一致数据。这就是Tamr的数据掌握解决方案提供帮助的地方。

2022-09-04 15:47:39

机器学习临床试验自动化

在 Python中处理大型机器学习数据集的简单方法

本文将使用 .csv 格式的文件来演示 python 的各种操作，其他格式如数组、文本文件等也是如此。

2022-09-03 23:58:52

机器学习 Python 数据集

机器学习分类问题：九个常用的评估指标总结

对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的评估指标。

2022-09-02 09:04:05

机器学习评估

新手在机器学习中常见的五大问题

在数据预处理中，关键步骤是处理缺失的数据，因为机器学习模型不会接受NaN值作为它们的输入。有很多种方法可以填充这些NaN值，但我们首先需要理解缺失值的重要性。

2022-08-30 18:13:38

机器学习超参调优：常用八种方法

超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。

2022-08-30 00:31:12

机器学习超参数调优算法

测试中使用 AI 和机器学习的 Android 开发趋势

Android 应用程序设计趋势在不断变化；跟上最新的技术更新以保持竞争力非常重要。

2022-08-29 17:12:07

人工智能机器学习 Android

将特征转换为正态分布的一种方法示例

正态（高斯）分布在机器学习中起着核心作用，线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布，如果变量服从正态分布，那么更容易建立理论结果。

2022-08-28 23:48:20

机器学习线性回归数据

算法与模型的浅析原创精选

算法和模型都有着广泛的一般性意义。具体地，在机器学习领域，算法是在代码中实现并在数据上运行的过程。模型由算法输出，由模型数据和预测算法组成。机器学习算法提供了一种自动编程的类型，其中机器学习模型代表程序。明晰了概念，就有了进一步学习和讨论的基础。

2022-08-28 20:50:29

算法模型机器学习

预测分析在医疗保健中的好处

在大量高保真临床和索赔数据的支持下，预测分析可以比以往更快、更准确地识别高风险患者。

2022-08-27 21:00:45

人工智能机器学习

机器学习必知必会十大算法！

现在，机器学习有很多算法。如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！

2022-08-26 14:46:31

机器学习算法线性回归

探索企业MLOps落地之路，AISummit 全球人工智能技术大会“MLOps最佳实践”专场成功举办原创精选

企业通过采用MLOps可以构建更多模型、更快地实现业务创新，更加多快好省地推进AI的落地。

2022-08-25 18:58:48

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