【机器学习】机器学习与图像分类的融合应用与性能优化新探索
机器学习作为图像分类领域的重要技术，已经在多个应用场景中取得了显著的成果。通过对数据的深入挖掘和模型的不断优化，机器学习技术将在图像分类中发挥更大的作用，推动计算机视觉和人工智能的发展。
【人工智能】-- 迁移学习
迁移学习是机器学习领域中一项极具创新性和实用价值的技术。它打破了传统机器学习中每个任务都需从零开始训练模型的局限性，通过巧妙地利用已在相关领域或任务中积累的知识和经验，极大地提高了学习效率和模型性能。在迁移学习中，我们可以从大规模的、通用的数据源中获取有价值的信息，并将其应用到特定的、数据稀缺的目标
机械学习—零基础学习日志004（AI发展历程）
机器学习是人工智能(artifcial intelligence)研究发展到一定阶段的必然产物。二十世纪五十年代到七十年代初，人工智能研究处于“推理期”。那时人们以为只要能赋予机器逻辑推理能力，机器就具有智能。这一阶段的代表性工作主要有 A. Newell 和 H. Simon 的“逻辑理论家”程序
腾讯音乐开源一站式云原生机器学习平台：Cube Studio
Cube Studio 是一个功能强大、易于使用的一站式云原生机器学习平台，可以帮助用户高效地进行 AI 模型的开发和应用。平台提供了丰富的功能模块，涵盖了机器学习生命周期的各个环节，并支持多种部署方式，满足不同用户的需求。Cube Studio GitHub 仓库。
展望未来：在【PyCharm】中结合【机器学习】实现高效的图形化处理
PyCharm不仅提供了代码编辑、调试、版本控制等基本功能，还通过其内置的Python解释器和第三方库管理器（如pip）简化了环境配置过程。对于机器学习项目，我们通常需要安装numpy、pandas、scikit-learn、matplotlib等库。PyCharm的“File” -> “Setti
【人工智能】Transformers之Pipeline（一）：音频分类（audio-classification）
本文对transformers之pipeline的音频分类（audio-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行音频分类推理，应用于音频情感识别、音乐曲风判断等业务场景。
Doping：使用精心设计的合成数据测试和评估异常检测器的技术
使用Doping方法，真实数据行会被（通常是）随机修改，修改的方式是确保它们在某些方面可能成为异常值，这时应该被异常检测器检测到。然后通过评估检测器检测Doping记录的效果来评估这些检测器。
【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析。
在AI Native应用中，模型微调是一个关键步骤，它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程，从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数，使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。
引领未来：在【PyCharm】中利用【机器学习】与【支持向量机】实现高效【图像识别】
支持向量机（SVM）进行图像识别的完整过程，包括从获取并可视化MNIST数据集、进行数据标准化、划分训练和测试集、通过网格搜索优化SVM模型、评估模型性能到预测新图像的各个步骤，并在代码中添加了调试输出和计时器以便更好地跟踪和优化整个过程。
周志华西瓜书+花书圣经+李航统计学习方法+南瓜书｜四大人工智能名著分享
特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。第3部分为进阶知识，内容涉及特征选择与稀
【机器学习】朴素贝叶斯算法详解与实战扩展
然而，这个假设在现实中往往不成立，但实验表明，朴素贝叶斯分类器在许多情况下仍然能够取得很好的分类效果。朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法，它利用贝叶斯定理和特征条件独立假设来预测样本的类别。尽管其假设特征之间相互独立在现实中往往不成立，但朴素贝叶斯分类器因其计算简单、效率高、对缺失数据不敏感
SpringBoot：集成机器学习模型进行预测和分析
通过本文的介绍，我们了解了如何使用SpringBoot集成机器学习模型，实现预测和分析功能。从项目初始化、配置TensorFlow模型、创建预测接口，到前端页面开发和扩展功能，SpringBoot提供了一系列强大的工具和框架，帮助开发者高效地实现机器学习集成。SpringBoot作为一个强大的框架，
【人工智能】Transformers之Pipeline（概述）：30w+大模型极简应用
本文为transformers之pipeline专栏的第0篇，后面会以每个task为一篇，共计讲述28+个tasks的用法，通过28个tasks的pipeline使用学习，可以掌握语音、计算机视觉、自然语言处理、多模态乃至强化学习等30w+个huggingface上的开源大模型。让你成为大模型领域的
AI是在帮助开发者还是取代他们？
开发者在选择使用这些工具时，应根据自己的需求和环境进行权衡。AI工具对开发者日常工作的影响是深远的，它们不仅改变了开发流程，还对开发者的技能要求和工作方式产生了重要影响。AI的集成正在逐步改变软件开发的工作流程，并对开发者的工作模式和工具使用提出了新的要求。通过这些策略，开发者可以在AI时代保持竞争
利用机器学习进行网络异常检测与安全防御
在本文中，我们探讨了利用机器学习技术进行网络异常检测与安全防御的重要性和方法。首先介绍了机器学习在网络安全领域的应用，包括异常检测、威胁情报分析、行为分析和恶意代码检测等方面。接着，通过示例代码展示了基于传统机器学习方法、深度学习方法和卷积神经网络的网络异常检测模型。我们讨论了深度学习模型的优势和挑
统计学入门：时间序列分析基础知识详解
时间序列分析中包含了许多复杂的数学公式，它们往往难以留存于记忆之中。为了更好地掌握这些内容，本文将整理并总结时间序列分析中的一些核心概念，如自协方差、自相关和平稳性等
Python前沿技术：机器学习与人工智能
深入探讨Python在机器学习和人工智能领域的应用，以及一些前沿技术和工具。
5.数据仓库与数据挖掘期末复习
利用3范式对区域表、店铺表、日期表、销售表、目标表进行建模？
基于spark的医疗大数据可视化大屏项目
本文将介绍如何利用Apache Spark进行大规模心力衰竭临床数据的分析，并结合机器学习模型，构建一个交互式的可视化大屏，以直观展示数据分析结果。使用PySpark库，我们首先读取CSV文件中的心力衰竭临床记录数据，并进行必要的数据清洗工作，包括处理缺失值和异常值。血小板计数与死亡事件：通过堆叠条
11个提升Python列表编码效率的高级技巧
Python中关于列表的一些很酷的技巧
