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通过f-string编写简洁高效的Python格式化输出代码
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一,它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码,我们今天就由浅入深来详细介绍使用它的一些技巧。对齐文本在格式化输出时,对齐对可读性至关重要。无论是生成报告、记录
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3月前
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unity3D MQTT插件 unity ml-agent
unity的ML-agent训练流程1.配环境1)创建虚拟环境下载好anaconda后打开anaconda prompt,新建虚拟环境,命名为Unity,通过以下指令:conda create -n Unity python=3.10接下来
unity3D MQTT插件
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3月前
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贝叶斯优化随机森林matlab 贝叶斯参数优化
对于很多算法工程师来说, 超参数调优是件非常头疼的事。除了根据经验设定所谓的“合 理值”之外, 一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。 而与此同时,超参数对于模型效果的影响又至关重要。 高没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢?为了
贝叶斯优化随机森林matlab
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3月前
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python贝叶斯检验 贝叶斯检验的基本步骤
朴素贝叶斯(naive Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯
python贝叶斯检验
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3月前
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swiftui和Python哪个更适合开发AI swift与python比较
如果你懂编程,在听到 Swift 时,你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。如果你懂深度学习,那么你肯定听闻过 Swift for Tensorflow(简称 S4TF):https:www.tensorflow.orgsw
swift语言与python
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3月前
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java朴素贝叶斯预测 朴素贝叶斯 预测
关于朴素贝叶斯算法在本教程中,您将学习Naive Bayes算法,包括它的工作原理以及如何在Python中从头开始实现它。朴素贝叶斯算法是一种直观的方法,它使用属于每个类的每个属性的概率来进行预测。 如果您想要概率性地建模预测建模问题,那么
java朴素贝叶斯预测
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糖尿病预测
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3月前
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GPT-4o深夜炸场!AI实时视频通话丝滑如人类,Plus功能免费可用,奥特曼:《她》来了...
作者 |梦晨 克雷西不开玩笑,电影《她》真的来了。OpenAI最新旗舰大模型GPT-4o,不仅免费可用,能力更是横跨听、看、说,丝滑流畅毫无延迟,就像在打一个视频电话。现场直播的效果更是炸裂:它能感受到你的呼吸节奏,也能用比以前更丰富的语气
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3月前
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倒计时 3 天!立即预约苹果 WWDC24 直播;RLAIF-V 大规模多模态偏好数据集上线,有效减少不同 MLLMs 幻觉现象
上周,著名数学家陶哲轩在个人博客中发布了「AI for Math Resourses」的资源清单,旨在为那些有意进入人工智能数学领域的人提供帮助,这份清单由「人工智能辅助数学推理」研讨会整理。该研讨会由美国国家科学院、工程院和医学院共同组织
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3月前
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头歌基础聚类算法鸢尾花 kmeans聚类算法鸢尾花
目录1. 作者2. K-Means聚类算法2.1 基本概念2.2 算法流程3. K-Means聚类算法实现3.1 鸢尾花数据集3.2 准备工作3.3 代码实现3.4 结果展示4. 问题与解析 1. 作者张勇2. K-Means聚类算法2.
头歌基础聚类算法鸢尾花
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3月前
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多尺度cnn 多尺度排列熵的特点
文章目录前言一、什么是多尺度排列熵?二、实验平台照片三、MATLAB代码3.1 多尺度排列熵3.2 排列熵参考文献 前言齿轮及齿轮箱作为机械设备常用的调节转速和传递转矩的旋转机械设备,不仅能够传递较大的功率和载荷,而且具有较好的可靠性。但
多尺度cnn
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3月前
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python中stack如何引用 python的stack用法
np.stack(array, axis)背景在python的numpy库中,数组的stack堆叠是个很常见的操作,如何堆叠涉及到axis这个参数,本文以np.stack()函数为例,去讲解axis这个参数的解释。语法stack(array
python中stack如何引用
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3月前
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gis核密度分析用python gis 核密度分析
密度分析结果可以显示出点要素或线要素较为集中的地方。例如,每个城镇都可能有一个点值,这个点值表示该镇的人口总数,但是您想更多地了解人口随地区的分布情况。由于每个城镇内并非所有人都住在聚居点上,通过计算密度,您可以创建出一个显示整个地表上人口
gis核密度分析用python
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3月前
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python 求峭度 python计算峰度和偏度
矩对于随机变量X,X的K阶原点矩为X的K阶中心矩为期望实际上是随机变量X的1阶原点矩,方差实际上是随机变量X的2阶中心矩变异系数(Coefficient of Variation):标准差与均值(期望)的比值称为变异系数,记为C.V偏度Sk
python 求峭度
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3月前
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数学建模主成分提取及特征值方差贡献率结果分析基于python 数学建模主成分分析法
文章目录一、算法介绍二、适用问题三、算法总结四、应用场景举例五、SPSS操作1.归一化2. 主成分分析六、实际案例七、论文案例片段(待完善) 主成分分析法主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解,如果想直接使用请跳转至——四、五视频
算法
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3月前
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Python机器学习推理工程化落地步骤指南
将Python机器学习推理工程化落地是一个复杂的过程,涉及多个步骤和技术栈。这一过程通常包括数据准备、模型训练、模型评估、模型部署和监控。下面是一个详细的步骤指南:1. 数据准备数据准备是机器学习项目的基础,包括数据收集、清洗、特征工程和数
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3月前
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automl 开源框架
自动机器学习(AutoML)是指通过自动化流程来创建机器学习模型的技术。在这篇文章中,我将介绍如何使用开源的AutoML框架来实现自动化机器学习。我们将使用一种名为AutoGluon的AutoML工具来演示整个流程。在使用AutoML框架A
机器学习
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3月前
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CNN 跳跃连接模型matlab代码 resnet中跳跃连接的意义
该文主要是分析和讨论了跳跃连接的一些局限,同时分析了BN的一些限制,提出了通过递归的Skip connection和layer normalization来自适应地调整输入scale的策略,可以很好的提升跳Skip connection的性
CNN 跳跃连接模型matlab代码
神经网络
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3月前
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线性回归r2在线计算 线性回归方程r2计算器
人工智能与机器学习——初识线性回归 文章目录人工智能与机器学习——初识线性回归一、任务要求二、任务过程1.数据分析2.用jupyter编程3.用jupyter编程,借助skleran三、总结 一、任务要求1.用excel中数据分析功能做线性
线性回归r2在线计算
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3月前
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lasso回归十折交叉验证 lasso回归的交叉验证
模型防止过拟合1.正则化技术L1正则化L2正则化dropout数据增强提前停止正则化对系数进行惩罚。在深度学习中,它实际上惩罚了节点的权重矩阵。01 L1和L2正则化它是最常见的正则化类型。在回归模型中,L1正则化称为Lasso回归,L2称
lasso回归十折交叉验证
正则化
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3月前
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没有苹果电脑能制作苹果软件吗unity 苹果电脑可以装unity吗
官方原文地址 : https:connect.unity.compunityji-qi-xue-xi-huan-jing-da-jian-mac-pian自从Unity推出机器学习代理工具,但鉴于网友们评价“配置环境都是天坑”,今天继续为大
没有苹果电脑能制作苹果软件吗unity
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3月前
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