数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题指导 2024
数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战
利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门
这里演示使用 Apache Spark 和 Databricks 平台进行企鹅物种预测的完整机器学习流程。首先，通过 Databricks 笔记本下载关于企鹅的特征数据，包括岛屿、喙的长度和深度、鳍状肢长度、体重和物种。然后进行数据清洗，包括删除缺失数据和数据类型转换。随后，数据被分为70%的训练集
从千问Agent看AI Agent——我们很强，但还有很长的路要走
本项目主要通过通义千问作为基础大模型，通义Agent浏览器助手实现网页和PDF材料，以帮助您快速了解多个页面的内容，总结您浏览过的内容，并减少繁琐的文字工作。实现数据分析与可视化、处理文件等的代码解释器功能。
人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑
人工智能是指使计算机系统表现出类似于人类智能的能力。其目标是实现机器具备感知、理解、学习、推理和决策等智能行为。人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习和改进性能，而不需要明确的编程指令。机
金融支付系统中的服务安全与数据保护
1.背景介绍金融支付系统是现代金融服务业的核心组成部分，它为人们提供了方便快捷的支付方式，促进了经济的发展。然而，随着金融支付系统的不断发展和普及，服务安全和数据保护也成为了重要的问题。在这篇文章中，我们将讨论金融支付系统中的服务安全与数据保护，探讨其核心概念、算法原理、具体实例以及未来发展趋势。2
一文捋清人工智能机器学习深度学习、大数据、数据分析、数据挖掘的关系
作为一个不断发展的领域，深度学习继续推动机器所能实现的边界，正在进行的研究集中于提高模型的可解释性，解决伦理考虑，并将其适用性扩展到新的领域。从本质上讲，人工智能是一个总体概念，ML作为一个子集提供了学习能力，而DL，ML的一种特殊形式，利用深度神经网络来实现先进的学习和表示，共同推动了智能系统和技
2023 年和 2024 年人工智能和机器学习会议清单
全球范围内令人兴奋的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 会议数量创下历史新高。此列表概述了即将举行的 AI 和 ML 会议，有兴趣的可以关注。
支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）
这是支持向量机的一个有趣性质。事实上，如果你有一个正样本𝑦 = 1，则其实我们仅仅要求𝜃𝑇𝑥大于等于 0，就能将该样本恰当分出，这是因为如果𝜃𝑇𝑥>0 大的话，我们的模型代价函数值为 0，类似地，如果你有一个负样本，则仅需要𝜃𝑇𝑥<=0 就会将负例正确分离，但是，支持向量机的要求
支持向量机（SVM）详解
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。1、线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.1、线性可分支持向量机考虑一个二分类问题。假设输入空间与特征空间为两个不同的空间，这两个空间的
干货汇总！2023 年 AI for Science 最值得关注的科研成果梳理
来自斯坦福大学计算机科学与基因技术学院的博士后 Hanchen Wang，与佐治亚理工学院计算科学与工程专业的 Tianfan Fu，以及康奈尔大学计算机系的 Yuanqi Du 等 30 人，回顾了过去十年间，基础科研领域中的 AI 角色，并提出了仍然存在的挑战和不足。在这个过程中，AI 的能力也
AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现
迁移学习及tensorflow实现！
理论:(1)卡方分布、非中心卡方分布详解 (概念、求阈值方法、非中心化参数求解办法等)
卡方分布、非中心卡方分布详解 (概念、求阈值方法、非中心化参数求解办法等)
解密人工智能：探索机器学习奥秘
机器学习是一种让计算机能够通过经验和数据自我改进的技术。在机器学习中，计算机通过对训练数据的分析和学习，可以自动地发现数据中的规律和模式，并根据这些规律和模式进行预测和决策。
使用核模型高斯过程(KMGPs)进行数据建模
核模型高斯过程是机器学习和统计学中对传统高斯过程的一种扩展。要理解kmgp，首先掌握高斯过程的基础知识，然后了解核模型是如何发挥作用的。
2024年1月的论文推荐
又到月底了，在月初推荐论文的基础上又整理了10篇推荐阅读的论文
机器学习之图像处理——基本概念知识介绍
图像处理的概论图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，到从而提取具有一定智能性的信息，其中对图片内容分析，图片内容识别和检测都离不开图像的分类。图像分类目标：已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。图
学习SparkMLlib：模型评估与验证
1.背景介绍学习SparkMLlib：模型评估与验证1. 背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种编程语言，如Scala、Python和R等。SparkMLlib是Spark框架的一个机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法，如梯
大数据和机器学习：从基础到高级
1.背景介绍大数据和机器学习是当今最热门的技术领域之一，它们在各个行业中发挥着重要作用。大数据技术可以帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式和关系，从而为决策提供数据驱动的依据。机器学习则是一种人工智能技术，它可以让计算机自动学习和改进其行为，从而提高效率和准确性。本文将从基础到高级的角度，详细介绍大数
AI：01-基于机器学习的深度学习的玫瑰花种类的识别
在进行机器学习和深度学习模型的训练之前，我们需要先准备好相应的数据集。在本文中，我们使用了一个包含17种不同玫瑰花种类的数据集，共有约500张花朵图片。在本文中，我们介绍了如何使用机器学习和深度学习技术来实现玫瑰花种类的识别，并提供了相应的代码实现。通过本文的学习，读者可以了解到深度学习技术在图像识
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕演化算法解决函数最小值问题
怎么用python手撕一个演化算法来解决函数最小值问题？要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库？这篇文章会告诉你答案！！
