独孤九剑第九式-AdaBoost模型和GBDT模型
上次我们介绍了K-means算法和DBSCAN聚类算法（密度聚类算法），目的就是为了通过计算和相关知识，将数据点分成一个一个簇，从而进行相关研究，这一部分无论在本科论文或者式研究生论文中做学科交叉都用的比较多，希望各位引起重视，内容属于简单易学，非常适合我们新手进行学习，接下来，我们讲继续讲解关于监
【深度学习】AI一键换天
基于视觉的视频天空替换和协调方法，该方法可以在具有可控风格的视频中自动生成逼真的天空背景。与以前的天空编辑方法专注于静态照片或需要集成在智能手机中的惯性测量装置拍摄视频不同，该方法完全基于视觉，对捕获设备没有任何要求，并且可以很好地应用于在线或离线处理场景。...
人工智能和机器学习之间的区别
人工智能和机器学习是计算机科学中相互关联的部分。这两种技术是用于创建智能系统的最流行的技术。尽管这是两种相关的技术，有时人们将它们用作彼此的同义词，但在各种情况下仍然是两个不同的术语。从广义上讲，我们可以将 AI 和 ML 区分为：人工智能是计算机科学的一个领域，它制造了一个可以模仿人类智能的计算机
机器学习生命周期
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自己一些思考 | 人工智能学硕 研究生阶段的学习规划
即将开始人工智能学硕三年的生活，自己的一些思考。提高自己信息检索与利用，独立解决问题能力。做好文献管理，高效读论文和做笔记，写好论文和做好文献管理/引用，投稿有关的信息。以及看见的一些大佬的科研阅读/写作的分享。
COVID-19 Cases Prediction (Regression)
李宏毅教授机器学习课程(2022春)第一节的Homework
机器学习中的数据预处理方法与步骤
机器学习预处理详细方法
python深度学习机器学习必备的学习网站集合！
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机器学习和人工智能之间的区别
人工智能和机器学习都是计算机科学的术语。本文讨论了一些要点，我们可以根据这些要点区分这两个术语。概述AI（人工智能）：人工智能一词由“人工”和“智能”两个词组成。人工是指由人类或非自然事物制造的东西，智能是指有理解或思考的能力。有一种误解认为人工智能是一个系统
跟数据打交道的人都得会的这8种数据模型，满足工作中95%的需求
其实模型的使用只是为我们从杂乱无序的海量数据中找到一条最方面、最省力、最有效的捷径。通过数据模型你可以清晰的知道收集哪条数据、分析哪个指标、从哪个维度能更快的获得你想要的结果，至于模型的叫什么并不重要，会用就行。
大数据发展前景及就业方向【大数据专业讲座】
1、选择一门重点学习的编程语言：Java或者Python2、学习必备的数据库、Linux操作系统3、根据不同的方向针对性强化 - 大数据开发方向：一定要去钻研Hadoop平台及其组件、Hive数据仓库、Spark交互计算框架等。
一文读懂机器学习分类全流程
🏆在本文中，作者将带你了解机器学习分类的全流程，从问题分析>数据预处理>分类器选择>模型构建>精度评价>模型发布为Web应用。从0带读者入门机器学习分类。
零基础入门YOLOv5——从制作数据集到最终训练与测试
零基础入门YOLOv5——从制作数据集到最终训练与测试 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录零基础入门YOLOv5——从制作数据集到最终训练
(详细步骤和代码)利用A100 GPU加速Tensorflow
利用A100 GPU加速TensorflowNVIDIA A100 基于 NVIDIA Ampere GPU 架构，提供一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例 GPU (MIG) 和第三代 NVLink。Ampere Tensor Cores 引入了一种专门用于 AI 训练的新型数学模式：T
李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.2 Batch Normalization
介绍了Deep Neural Network 的加速优化的一个方法： Batch Normalization
基于用户的协同过滤算法（二）：用户相似度计算的改进
用户相似度计算的改进上一节介绍了计算用户兴趣相似度的最简单的公式（余弦相似度公式），但这个公式过于粗糙，本节将讨论如何改进该公式来提高UserCF的推荐性能。首先，以图书为例，如果两个用户都曾经买过《新华字典》，这丝毫不能说明他们兴趣相似，因为绝大多数中国人小时候都买过《新华字典》。但如果两个用户都
立体匹配入门指南（8）：视差图、深度图、点云
视差图、深度图和点云
强化学习系列（一）：基本原理和概念
目录一、什么是强化学习？二、强化学习的结构第一层第二层第三层三、价值函数1）Policy function：2）Value function：3）Q与V之间的转化3）Q值更新——贝尔曼公式四、强化学习的特点五、强化学习的优点一、什么是强化学习？这几年强化学习在学术界是非常的火热，想必大家或多或少都听
【人工智能-神经网络】Numpy 实现单层感知机对情感文本多分类
Numpy 实现单层感知机对情感文本多分类一、 实验题目在给定文本数据集完成文本情感分类训练，在测试集完成测试，计算准确率文本的特征可以使用TF或TF-IDF （可以使用sklearn库提取特征）设计合适的网络结构，选择合适的损失函数利用训练集完成网络训练，并在测试集上计算准确率。二、 实验内容1.
2022电工杯数学建模竞赛B题思路
B题5G网络环境下应急物资配送问题一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭等意想不到的情况， 对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活，将应急物资及时准确地配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及5G网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆+无人机”的配送模式已经渐
