【机器学习】GANs网络在图像和视频技术中的应用前景
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，迅速成为机器学习领域的一项革命性技术。GANs通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）之间的对抗性训练，实现了数据生成的
【机器学习】机器学习与电商推荐系统的融合应用与性能优化新探索
机器学习作为电商推荐系统的重要技术，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，机器学习技术将在推荐系统中发挥更大的作用，提升用户体验和平台效益。
【机器学习】机器学习与图像识别的融合应用与性能优化新探索
机器学习作为图像识别领域的重要技术，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识别中发挥更大的作用，推动计算机视觉和人工智能的发展。
Pyspark+关联规则 Kaggle购物篮分析案例
零售商期望能够利用过去的零售数据在自己的行业中进行探索，并为客户提供有关商品集的建议，这样就能提高客户参与度、改善客户体验并识别客户行为。本文将通过pyspark对数据进行导入与预处理，进行可视化分析并使用spark自带的机器学习库做关联规则学习，挖掘不同商品之间是否存在关联关系。
Wandb有哪些国产平替？【Swanlab】AI模型训练 | 在线，开源，可视化
Wandb（全称为Weights and Biases）是一个用于跟踪、可视化和协作机器学习项目的工具。对于国内用户来说，Wandb可能会出现网络卡顿，技术沟通不畅等问题。这篇文章将介绍一款功能平替，加载、沟通更加流畅的AI模型训练平台【Swanlab】。
字符串相似度算法完全指南：编辑、令牌与序列三类算法的全面解析与深入分析
在自然语言处理领域，人们经常需要比较字符串，这些字符串可能是单词、句子、段落甚至是整个文档。本文将详细介绍这个问题。
【机器学习】在【Pycharm】中的实践教程：使用【逻辑回归模型】进行【乳腺癌检测】
在PyCharm中使用逻辑回归模型进行乳腺癌检测的预测。从数据准备、数据预处理、模型训练到结果评估与可视化，提供了详细的步骤和代码示例。通过这些步骤，你可以掌握如何应用逻辑回归模型进行疾病预测，并根据模型的评估结果优化和改进模型。
【机器学习】——【线性回归模型】——详细【学习路线】
线性回归是机器学习中最基本且广泛应用的模型之一，通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。线性回归的理论基础、数学原理、实现方法及应用案例，全面掌握这一模型。通过最小二乘法估计参数，使用矩阵运算简化计算，结合微积分和统计学概念，线性回归模型在经济学、工程学、社会科学等领域有广泛应用。
【机器学习】Datawhale-AI夏令营分子性质AI预测挑战赛
分子性质AI预测挑战赛要求选手根据提供的demo数据集，可以基于demo数据集进行数据增强、自行搜集数据等方式扩充数据集，并自行划分数据。运用深度学习、强化学习或更加优秀人工智能的方法预测PROTACs的降解能力，若DC50>100nM且Dmax
机器学习：人工智能的子领域之一
人工智能（AI）已经成为现代科技的重要组成部分，推动了许多领域的创新与进步。在人工智能的诸多子领域中，机器学习（ML）无疑是最关键和最具影响力的一个。机器学习通过自动分析和学习数据中的模式，赋予计算机以改进性能和做出预测的能力。
【机器学习】机器学习与医疗健康在疾病预测中的融合应用与性能优化新探索
机器学习作为医疗健康领域的重要技术，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，机器学习技术将在疾病预测、诊断和治疗中发挥更大的作用，推动医疗健康事业的发展。
人工智能/机器学习基础知识——欠采样&过采样（UnderSampling & OverSampling）
人工智能/机器学习基础知识——欠采样&过采样（UnderSampling & OverSampling）
【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】
Pycharm中使用线性回归模型进行房价预测。从环境设置、数据导入与预处理、模型构建与训练，到结果评估与可视化，每一步都进行了详细的剖析和代码展示。通过这个案例，希望你能更好地理解线性回归的基本原理和实操步骤，并能够应用到其他类似的预测问题中。
AI大模型的训练与优化
高效的训练算法和自动化技术是提高大规模机器学习模型训练效率和性能的关键。通过不断引入新算法、优化现有算法，并利用自动化技术进行超参数优化、模型选择和调试排错，可以进一步提升AI模型训练的效率和质量，推动人工智能技术的发展和应用。
毕业设计：基于机器学习的垃圾邮件检测系统 人工智能
毕业设计：基于机器学习的垃圾邮件检测系统通过采用先进的机器学习算法，系统能够自动学习和识别垃圾邮件的特征和模式，并对新的邮件进行分类。该系统综合考虑了邮件内容、发件人信息和其他相关特征，通过构建合适的特征向量和训练数据集，实现了高效准确的垃圾邮件检测。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数
深入解析高斯过程：数学理论、重要概念和直观可视化全解
在这篇文章中，我将详细介绍高斯过程。并可视化和Python实现来解释高斯过程的数学理论。
自动化机器学习——网格搜索法：寻找最佳超参数组合
在机器学习中，超参数是在模型训练之前需要手动设置的参数，例如学习率、正则化参数、树的数量等。这些超参数的选择对于模型的性能和泛化能力具有重要影响。而网格搜索法是一种通过遍历指定的超参数空间来寻找最佳超参数组合的方法，它通过穷举搜索的方式寻找最优解，是一种简单而有效的超参数调优方法。本文介绍了自动化机
【机器学习】在【PyCharm中的学习】：从【基础到进阶的全面指南】
学习机器学习的路线可以分为几个主要步骤。首先，准备基础知识，学习Python的基本语法，包括变量、数据类型、控制流、函数和模块等。安装PyCharm并熟悉其基本功能和快捷键。接着，掌握数据科学基础，安装NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn等库，学习数据读取、清洗、
私有化知识库本地部署打造专属ai助理(FastGpt本地部署全过程及相关模型部署训练)
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，通过FastGp可以快速的进行搭建和训练一个AI助理。OneApi的作用就是把这些API的调用进行了整合到了一起,使我们进行使用的时候完全的按照OneAPI的一套规范就能够进行调用和使用其他的大模
Theta方法：一种时间序列分解与预测的简化方法
Theta方法整合了两个基本概念:分解时间序列和利用基本预测技术来估计未来的价值。
