?機(jī)器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:06
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機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程中，針對(duì)不同的問(wèn)題，需采用不同的模型評(píng)估指標(biāo)。
2023-09-06 12:51:50410 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
2024-01-08 09:25:34272 
摘要： 本文盤(pán)點(diǎn)了2018年以來(lái)人臉和圖像識(shí)別、文本分析、自然語(yǔ)言處理、情感分析、語(yǔ)言翻譯、 機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)這幾個(gè)領(lǐng)域常用的API，讀者可以根據(jù)自己需求選擇合適的API完成相應(yīng)的任務(wù)。 對(duì)于做工
2018-05-03 16:41:16
51單片機(jī)進(jìn)行fft變換，靠譜嘛？
2023-10-20 06:21:44
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
機(jī)器學(xué)習(xí)：偏差、方差，生成模型，判別模型，先驗(yàn)概率，后驗(yàn)概率
2020-05-14 15:23:39
摘要： 機(jī)器學(xué)習(xí)正逐漸改變著各行各業(yè)，醫(yī)療行業(yè)也處于變革之中。想不到機(jī)器學(xué)習(xí)不光能診斷患者病情，還能預(yù)測(cè)患者出院后的情況呢，這個(gè)研究方向有點(diǎn)意思，感興趣的讀者快來(lái)瞅瞅吧！ 隨著數(shù)據(jù)量以及計(jì)算機(jī)性能
2018-05-07 15:29:44
模型預(yù)測(cè)控制（MPC）+邏輯控制（相平面分區(qū)控制）–matlab例程介紹MATLAB-模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制demo（訓(xùn)練數(shù)據(jù)用）：鏈接：目錄構(gòu)建思想matlab simulink框圖結(jié)果展示模型失配時(shí)框圖及結(jié)果擾動(dòng)后框圖及結(jié)果s函數(shù)代碼注意集成好的文件構(gòu)建思想代碼原...
2021-08-17 07:09:24
這篇主要講一下模型預(yù)測(cè)控制，如果對(duì)PID控制了解的同學(xué)，那效果更好。如果不了解PID控制，還是熟悉下比較好。模型預(yù)測(cè)控制，顧名思義，基于模型，預(yù)測(cè)未來(lái)，進(jìn)行控制。這個(gè)控制是基于模型的，也就
2021-08-18 06:21:11
請(qǐng)問(wèn)用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí)，訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進(jìn)行外推預(yù)測(cè)？
2014-02-08 14:19:12
今天在centos上設(shè)置定時(shí)任務(wù)，發(fā)現(xiàn)執(zhí)行了但時(shí)間不對(duì)，用date命令讀取系統(tǒng)時(shí)間，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)間不是當(dāng)前時(shí)間。網(wǎng)上說(shuō)用命令ntpdatepool.ntp.org校準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)校準(zhǔn)后date讀取的時(shí)間和標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間相差16個(gè)小時(shí)。后來(lái)找到了靠譜的校準(zhǔn)方法，特記錄一下。
2019-07-17 06:27:56
各位大佬好，想問(wèn)下是否靠譜的FPGA的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)推薦的？
2024-02-28 15:02:59
包含各種手寫(xiě)數(shù)字圖片：它也包含每一張圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，告訴我們這個(gè)是數(shù)字幾。比如，上面這四張圖片的標(biāo)簽分別是5，0，4，1。在此教程中，我們將訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于預(yù)測(cè)圖片里面的數(shù)字。我們的目的不是要
2018-03-30 20:05:33
RT 謝謝Multisim仿真到底靠不靠譜？或者說(shuō)在多大程度上靠譜？有時(shí)候仿真跟實(shí)際計(jì)算結(jié)果出入比較大，但是如果定性的看，又是符合邏輯的。
2017-03-28 14:48:28
PaddlePaddle使用預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)圖片時(shí)出現(xiàn)輸出數(shù)據(jù)維度錯(cuò)誤
2019-05-31 09:39:27
分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。四、GensimGensim被稱為“人們的主題建模工具”，其焦點(diǎn)是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語(yǔ)言處理，能將NLP和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起，還
2018-03-26 16:29:41
用最火的Python語(yǔ)言、通過(guò)各種各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題！資料中介紹的主要問(wèn)題如下：- 探索分類分析算法并將其應(yīng)用于收入等級(jí)評(píng)估問(wèn)題- 使用預(yù)測(cè)建模并將其應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中- 了解如何使用無(wú)
2019-08-28 15:06:22
需要確定幾十個(gè)傳感器的輸入與迅速產(chǎn)生數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的外部因素之間的相關(guān)性。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析需要基于歷史數(shù)據(jù)和專家意見(jiàn)的模型來(lái)建立變量之間的關(guān)系，而機(jī)器學(xué)習(xí)從結(jié)果（比如節(jié)能）出發(fā)，自動(dòng)尋找預(yù)測(cè)變量及其
2017-04-19 11:01:42
就像問(wèn)問(wèn)pic單片機(jī)直接采樣靠譜嗎
2017-10-25 13:54:29
312索引 313版權(quán)聲明 316工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家處理大量各種格式（如傳感器、圖像、視頻、遙測(cè)、數(shù)據(jù)庫(kù)等）的數(shù)據(jù)。他們使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)尋找數(shù)據(jù)中的模式，并建立基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果的模型
2017-06-01 15:49:24
機(jī)器學(xué)習(xí)的流程總結(jié)出來(lái)就是，我們先要設(shè)計(jì)一個(gè)模型，然后定義一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)稱之為損失函數(shù)，這樣我們就知道怎么去判斷模型的好壞，接下來(lái)就是用一種訓(xùn)練方法，讓模型參數(shù)能朝著能讓損失函數(shù)減少的方向運(yùn)動(dòng)，當(dāng)損失函數(shù)
2019-09-23 07:00:00
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:46 編輯
關(guān)于業(yè)內(nèi)嵌入式培訓(xùn)機(jī)構(gòu)靠譜嗎？四個(gè)月保證就業(yè)，先就業(yè)后付款，求出去工作的高手給予中肯建議！
2012-11-25 22:04:04
在網(wǎng)上看到二手筆記本挺合算的，配置高還便宜，不知道靠不靠譜，大家給提些意見(jiàn)該注意些什么？謝謝大家
2016-09-01 14:08:07
`自從小米率先發(fā)布小米手機(jī)，其它互聯(lián)網(wǎng)公司也迅速跟風(fēng)，360、新浪、百度、網(wǎng)易、人人、盛大等大佬都已經(jīng)發(fā)布或正虎視耽耽，互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛進(jìn)入手機(jī)領(lǐng)域，前景如何，你覺(jué)得靠譜嗎？`
2014-09-04 14:25:10
互聯(lián)網(wǎng)公司做手機(jī)，你覺(jué)得靠譜嗎？
2014-10-18 02:29:28
學(xué)習(xí)算法評(píng)估一個(gè)用一種特殊的數(shù)據(jù)來(lái)泛化的預(yù)測(cè)模型。因此，必須有大量的實(shí)例，以供機(jī)器學(xué)習(xí)算法用來(lái)理解系統(tǒng)的行為。現(xiàn)在，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與新類型的數(shù)據(jù)一起出現(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)將能夠生成類似的預(yù)測(cè)。了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-08-27 10:16:55
的輸出。當(dāng)機(jī)器看到新的數(shù)據(jù)時(shí)，它會(huì)根據(jù)之前看到的所有示例推斷出一個(gè)輸出。這部分過(guò)程，通常稱為預(yù)測(cè)或推斷，是機(jī)器學(xué)習(xí)的魔力。聽(tīng)起來(lái)很復(fù)雜，因?yàn)槭聦?shí)就是如此。在嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)系統(tǒng)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)
2022-06-21 11:06:37
什么是MPC模型預(yù)測(cè)控制？
2021-11-22 06:10:20
資源和能量消耗來(lái)執(zhí)行推理，這就是運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型并對(duì)其輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的行為。對(duì)高性能計(jì)算資源的需求將許多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序限制在云中，在云中，數(shù)據(jù)中心級(jí)別的計(jì)算隨時(shí)可用。為了使機(jī)器學(xué)習(xí)能夠擴(kuò)大其
2022-04-12 10:20:35
在這篇文章中我們會(huì)講Python的重要特征和它適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的原因，介紹一些重要的機(jī)器學(xué)習(xí)包，以及其他你可以獲取更詳細(xì)資源的地方。為什么用Python做機(jī)器學(xué)習(xí)Python很適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)。首先
2018-12-11 18:37:19
請(qǐng)問(wèn)用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí)，訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進(jìn)行外推預(yù)測(cè)？
2014-02-08 14:23:06
大家誰(shuí)有多變量灰色預(yù)測(cè)模型的matlab程序呢？可否借我看看，查了好久都沒(méi)查出來(lái)，謝謝了！
2014-10-28 15:51:28
利用單片機(jī)內(nèi)部的ADC采集音頻靠譜不
2023-10-31 06:00:51
，據(jù)權(quán)威部門(mén)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)目前嵌入式軟件人才缺口每年都在50萬(wàn)人左右。該職業(yè)一直處于供不應(yīng)求的狀態(tài)，所以嵌入式開(kāi)發(fā)人才的就業(yè)前景是相當(dāng)不錯(cuò)的。那么參加嵌入式培訓(xùn)課程靠譜嗎？如何去選擇一家合適的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)呢？...
2021-11-08 08:02:45
本發(fā)明公開(kāi)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車位狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，基于歷史數(shù)據(jù)，建立回歸決策樹(shù)模型進(jìn)而構(gòu)建改進(jìn)決策樹(shù)模型，對(duì)每個(gè)區(qū)域的停車率進(jìn)行預(yù)測(cè)，基于停車率和用戶喜好度為用戶推薦相應(yīng)的停車區(qū)域，獲取相應(yīng)停車區(qū)域
2023-09-21 07:24:58
初創(chuàng)公司，最近做電路設(shè)計(jì)畫(huà)PCB板的員工離職了，有個(gè)產(chǎn)品要做呢，一下子沒(méi)有著落了，想問(wèn)下找外包公司來(lái)弄靠不靠譜？有沒(méi)有專業(yè)做這個(gè)的？或者有過(guò)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的？怎么能找個(gè)靠譜的？
2015-11-17 15:19:47
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:45 編輯
大家覺(jué)得學(xué)技術(shù)靠譜還是考研靠譜些啊？
2012-12-22 10:14:11
。比如小時(shí)候我們還不認(rèn)識(shí)錢(qián)幣，看到一堆紙幣和硬幣，會(huì)很自然的把紙幣和硬幣分開(kāi)，這就是最簡(jiǎn)單的聚類原理。2機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法機(jī)器學(xué)習(xí)中所涉及到的算法有很多，比較典型的算法有決策樹(shù)、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等
2018-07-27 12:54:20
差分對(duì)布線時(shí)交叉的方法打孔靠譜嗎？這兩種畫(huà)法哪個(gè)比較好呢？還是另有其他更好的方法呢？謝謝。。。
2014-06-16 17:20:31
鑒于智能電表的興起以及太陽(yáng)能電池板等發(fā)電技術(shù)的廣泛采用，有大量的用電數(shù)據(jù)可供選擇。該數(shù)據(jù)代表了多變量時(shí)間序列的功率相關(guān)變量，這些變量又可用于建模甚至預(yù)測(cè)未來(lái)的電力消耗。與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同，長(zhǎng)期
2021-07-05 06:43:44
您的接地很靠譜嗎？接地不良的問(wèn)題是怎么出現(xiàn)的呢？
2021-05-07 06:00:36
我是做車用電子，想做點(diǎn)加密防護(hù)，有靠譜的芯片推薦嗎？
2015-10-30 13:35:12
本帖最后由 徐徐000 于 2016-1-26 23:21 編輯
我電力專業(yè)。想學(xué)習(xí)嵌入式，零基礎(chǔ)。找哪家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)比較靠譜？將來(lái)就業(yè)和發(fā)展行情怎么樣？求大神指教
2016-01-26 23:17:52
`想線上采購(gòu)電阻電容，某寶感覺(jué)不太靠譜啊，大家都是怎么線上采購(gòu)的。`
2017-03-01 10:51:37
我是剛畢業(yè)的，找工作困難。想去參加北京的尚觀嵌入式培訓(xùn)，不知有沒(méi)有過(guò)來(lái)人給新手指點(diǎn)指點(diǎn)。。。現(xiàn)在什么不懂啊，一萬(wàn)多的學(xué)費(fèi)，我怕被騙啊。還有他們說(shuō)的就業(yè)問(wèn)題，這是最關(guān)鍵的問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題給解決的靠譜不。和他宣傳說(shuō)的有什么不一樣的。。。希望知道的各位給點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)啊。。。我打算著七月份去培訓(xùn)的。
2013-06-14 17:50:35
有哪些靠譜的跑分軟件？跑分會(huì)對(duì)固態(tài)硬盤(pán)傷害大嗎？
2021-06-18 06:49:18
再看挑戰(zhàn)杯的時(shí)候中看到的，這比賽沒(méi)聽(tīng)過(guò)，不知道這里有沒(méi)有參加過(guò)的朋友？靠譜嗎？想拿自己的作品試一下... 截了兩圖，還請(qǐng)大家?guī)兔纯?..
2016-10-13 15:43:59
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
該資料是由幾篇論文和一個(gè)講義組成，具體講解了回歸分析預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型
2011-08-15 10:47:24
現(xiàn)在的電子論壇多如牛毛，大家肯定也上過(guò)很多的電子論壇，這些論壇良莠不齊，
那么在大家眼里，什么樣的電子論壇算是成功的、靠譜的論壇呢？
期待您的真實(shí)看法！！！
非常期待您的回復(fù)！！！
期待
期待呢
還是期待呢
2012-02-27 18:49:47
現(xiàn)在的電子論壇多如牛毛，大家肯定也上過(guò)很多的電子論壇，這些論壇良莠不齊，那么在大家眼里，什么樣的電子論壇算是成功的、靠譜的論壇呢？期待您的真實(shí)看法！！！非常期待您的回復(fù)！！！期待期待呢還是期待呢
2012-02-27 20:39:07
1、如何建立一個(gè)模型來(lái)進(jìn)行多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)呢？ 下圖顯示了關(guān)于不同類型葡萄酒銷量的月度多元時(shí)間序列。每種葡萄酒類型都是時(shí)間序列中的一個(gè)變量。 假設(shè)要預(yù)測(cè)其中一個(gè)變量。比如，sparkling
2022-11-30 15:33:53
聽(tīng)說(shuō)寶馬530e推出了無(wú)線充電解決方案，通過(guò)電磁感應(yīng)技術(shù)，讓充電板產(chǎn)生磁場(chǎng)并產(chǎn)生電流，但是這種無(wú)線充電靠譜嗎，磁場(chǎng)產(chǎn)生的輻射對(duì)人會(huì)有影響嗎？
2018-11-30 10:35:47
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 由于最近大量的研究，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能在過(guò)去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進(jìn)的模型開(kāi)辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產(chǎn)應(yīng)用中時(shí)才開(kāi)始提供真正
2022-11-02 15:09:52
，靠譜的土壤養(yǎng)分檢測(cè)儀價(jià)格都低于市場(chǎng)價(jià)，您從三體購(gòu)買(mǎi)儀器，拿到的是一手貨源，大廠家，好品牌，買(mǎi)的放心，用的也舒心! 功能多、測(cè)試項(xiàng)目齊全： 1、土壤養(yǎng)分：●銨態(tài)
2021-03-31 09:56:36
FBPI工業(yè)用廣譜石英光纖 Polymicro旗下的FBPI系列工業(yè)用廣譜石英光纖, 波長(zhǎng)范圍200nm~2100nm，抗紫外日曬。說(shuō)明：Polymicro旗下的FBPI系列工業(yè)用廣譜石英
2021-10-20 15:29:43
監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)就是用模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。我們希望自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在新數(shù)據(jù)（未被標(biāo)注過(guò)的）上取得盡可能高的準(zhǔn)確率。換句話說(shuō)，也就是我們希望用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型能適用于待測(cè)試的新數(shù)據(jù)。正是這樣
2017-10-12 15:33:42
0 本文針對(duì)牛奶中所含蛋白質(zhì)的縱向數(shù)據(jù)，利用R軟件，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的決策樹(shù)、boost、bagging、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和傳統(tǒng)處理縱向數(shù)據(jù)的線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型做預(yù)測(cè)對(duì)比。變化訓(xùn)練
2018-01-02 18:51:420 針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法制約短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的問(wèn)題，提出一種基于迭代誤差補(bǔ)償?shù)暮藰O端學(xué)習(xí)機(jī)（ KELM-IEC）預(yù)測(cè)模型。首先，建立短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的輸入指標(biāo)體系，選擇月份、日期、星期、周數(shù)
2018-01-08 15:20:150 本文以Kaggle的Titanic入門(mén)比賽來(lái)講解stacking的應(yīng)用,來(lái)討論一下Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)之模型融合。
2018-01-11 19:09:121006 
Score)評(píng)估死亡率的精準(zhǔn)度，結(jié)果證實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用電子病歷(EHR)超音波心電圖資料，確實(shí)可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)病患的死亡率。
2018-06-29 09:03:001606 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，“預(yù)測(cè)”的意思是“根據(jù)已知的東西推斷出未知的東西，”卡內(nèi)基梅隆大學(xué)泰珀商學(xué)院助理教授Zachary Chase Lipton說(shuō)。“事實(shí)證明，大量任務(wù)都可以通過(guò)預(yù)測(cè)模型來(lái)表達(dá)。”
2018-08-30 17:43:033356 問(wèn)題，嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決社會(huì)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題，最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到驗(yàn)證，相似度屬性特征對(duì)鏈接預(yù)測(cè)具有較高影響力，鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為分類問(wèn)題通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到解決。
2018-11-21 17:13:5820 雖然經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要人工干預(yù)來(lái)從數(shù)據(jù)中提取特征，但機(jī)器學(xué)習(xí)算法或網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)如何提取數(shù)據(jù)中的重要特征并對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行智能預(yù)測(cè)。
2019-09-11 11:52:152260 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，通常是通過(guò)學(xué)習(xí)某一組輸入特征與輸出目標(biāo)之間的映射來(lái)進(jìn)行的。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于映射的學(xué)習(xí)是通過(guò)優(yōu)化某些成本函數(shù)，來(lái)使預(yù)測(cè)的誤差最小化。在訓(xùn)練出最佳模型之后，將其正式發(fā)布上線，再根據(jù)未來(lái)
2020-04-10 08:00:000 我最喜歡的庫(kù)之一是SHAP，它是解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成的輸出不可或缺的工具。 SHAP是幾種不同的當(dāng)前解釋模型的頂點(diǎn)，并且通過(guò)為每個(gè)特征分配重要性值來(lái)表示用于解釋模型預(yù)測(cè)的統(tǒng)一框架。反過(guò)來(lái)，可以繪制這些重要性值，并用于產(chǎn)生任何人都可以輕易解釋的漂亮可視化。
2020-05-04 18:09:007248 
根據(jù)《美國(guó)重癥監(jiān)護(hù)雜志》上發(fā)表的一項(xiàng)研究，一組研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)幫助預(yù)測(cè)外科重癥患者發(fā)展為醫(yī)院獲得性壓力傷害的風(fēng)險(xiǎn)的模型。
2020-05-19 15:23:57413 決策樹(shù)模型是白盒模型的一種，其預(yù)測(cè)結(jié)果可以由人來(lái)解釋。我們把機(jī)器學(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，這很容易讓人混淆，因?yàn)椤?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)算法”經(jīng)常與“機(jī)器學(xué)習(xí)模型”交替使用。這兩個(gè)到底是一樣的東西呢，還是不一樣的東西？作為開(kāi)發(fā)人員，你對(duì)排序算法、搜索算法等“算法”的直覺(jué)，將有助于你厘清這個(gè)困惑。在本文中，我將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)“算法”和“模型”之間的區(qū)別。
2020-07-31 15:38:083347 集成學(xué)習(xí)是功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之一。集成學(xué)習(xí)通過(guò)使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)提高預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。但是，使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何使預(yù)測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確？可以采用什么樣的技術(shù)創(chuàng)建整體學(xué)習(xí)模型？以下將探討解答這些問(wèn)題，并研究使用集成模型的基本原理以及創(chuàng)建集成模型的主要方法。
2020-11-11 11:13:024809 組織構(gòu)建一個(gè)可行的、可靠的、敏捷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)簡(jiǎn)化操作和支持其業(yè)務(wù)計(jì)劃需要耐心、準(zhǔn)備以及毅力。各種組織都在為各行業(yè)中的眾多應(yīng)用實(shí)施人工智能項(xiàng)目。這些應(yīng)用包括預(yù)測(cè)分析、模式識(shí)別系統(tǒng)、自主系統(tǒng)、會(huì)話
2021-01-11 19:25:0014 。鏈路預(yù)測(cè)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和物理學(xué)的重要研究方向，對(duì)此已有較深入的研究，其主要研究思路是基于馬爾可夫鏈、機(jī)器學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)。然而，這些工作大多只使用單一的特征，即基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣骰蛘邔傩蕴卣鬟M(jìn)行預(yù)測(cè)，很少將這
2021-04-23 15:44:3512 的相似度映射模型，從而在歷史水文時(shí)間序列中匹配出與預(yù)見(jiàn)期水文趨勢(shì)最相似的序列，從而達(dá)到水文趨勢(shì)預(yù)測(cè)的目的。為了證明所提方法的高效性和可行性，以太湖水文時(shí)間序列數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行了驗(yàn)證。分析結(jié)果表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多元水文
2021-04-26 15:39:306 近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域和實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域得到越來(lái)越多的關(guān)注。但構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一件簡(jiǎn)單的事情，它需要大量的知識(shí)和技能以及豐富的經(jīng)驗(yàn)，才能使模型在多種場(chǎng)景下發(fā)揮功效。正確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型要以數(shù)據(jù)
2021-05-05 16:39:001238 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用機(jī)器學(xué)習(xí)的腎臟疾病預(yù)測(cè)器.zip》資料免費(fèi)下載
2022-11-09 09:28:482 我也是眾多想要知道今年誰(shuí)會(huì)奪冠的球迷之一。想到就要去做！于是我花了 2 天時(shí)間，用 DolphinScheduler 制作了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè) 2022 年 FIFA 世界杯的冠軍，而且每天能獲得一個(gè) betting_stratrgy。
2022-11-30 14:00:10679 如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋送給學(xué)習(xí)算法以學(xué)習(xí)一個(gè)模型。第二，預(yù)測(cè)測(cè)試集的標(biāo)簽。第三，計(jì)算模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:19548 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(AI)進(jìn)行預(yù)測(cè)是否安全.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-14 11:04:240 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《機(jī)器學(xué)習(xí)模型:用于使用邊緣脈沖軟件預(yù)測(cè)大象的行為.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-29 14:47:350 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè).zip》資料免費(fèi)下載
2023-07-04 10:22:210 實(shí)踐中的機(jī)器學(xué)習(xí)：構(gòu)建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法，利用算法來(lái)讓機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中，需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來(lái)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類
2023-08-02 17:36:34332 機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類 機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過(guò)分析和識(shí)別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來(lái)的決策和預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)，主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:05517 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
2023-12-22 11:07:46259 
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