云服务的人工智能与机器学习：实践与应用
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML)是当今最热门的技术领域之一，它们在各个行业中发挥着越来越重要的作用。随着云计算技术的发展，云服务的人工智能与机器学习也逐渐成为企业和个人的核心技术手段。本文将从以下几个
【毕业设计选题】基于深度学习的中草药检测识别系统 人工智能 python 计算机视觉 YOLO
毕业设计：基于深度学习的中草药识别检测系统的毕业设计。该系统利用深度学习模型和计算机视觉技术，对中草药进行准确识别和检测。通过对中草药叶片图像进行特征提取和分类，系统能够快速、有效地识别中草药的种类。这项毕业设计为计算机科学领域提供了一个创新的方向，将深度学习与计算机视觉技术相结合，为毕业生提供了一
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
本文整理了10个常用的非线性降维技术，可以帮助你在日常工作中进行选择
AI智能问答系统（1）：背景介绍
问答系统的设计目标是用简治、准确的答案回答用户用自然语言提出的问题。在人工智能和自然语言处理领域，问答系统都有着较长的历史。1950年英国数学家图灵(A．M．Turin8)在论文“Computing Machinery and Intelligence”中形象地指出了什么是人工智能，以及机器应该达到
【人工智能AI】是什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论方法技术及应用系统的一门新的技术科学。（百度百科）人工智能的基本原理：机器从「特定的」大量数据中总结规律，形成某些「特定的知识」，然后将这种「知识」应用到现实场景中去解决实际问题
【机器学习】数据清洗之处理缺失点
本文将深入探讨数据清洗中一项关键任务：处理缺失点。我们将介绍不同的方法，涵盖从删除缺失值到插值法和填充法的多个层面，以帮助您更好地理解在不同场景下如何处理缺失值。
人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第五课
在强化学习中，价值函数（Value Function）和策略函数（Policy Function）是两个核心概念，用于描述智能体在环境中的行为决策过程。价值函数：价值函数用于评估在给定策略下，智能体在不同状态或状态动作对上的价值。它表示的是从当前状态出发，智能体能够获取到的未来奖励的总和或期望值。a
Elasticsearch的机器学习与AI整合
1.背景介绍Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索和分析引擎，它可以处理大量数据并提供快速、准确的搜索结果。在大数据时代，Elasticsearch在搜索、分析和机器学习等领域发挥了广泛的应用。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式
数据预处理和特征工程在AI大模型中的重要性
1.背景介绍在AI领域，数据预处理和特征工程是构建高性能模型的关键环节。在本文中，我们将深入探讨数据预处理和特征工程在AI大模型中的重要性，并揭示一些最佳实践、技巧和技术洞察。1. 背景介绍AI大模型通常需要处理大量、复杂的数据，以实现高性能和准确度。数据预处理和特征工程是将原始数据转换为模型可以理
机器学习与大数据：互相推动的关系
1.背景介绍大数据和机器学习是当今最热门的技术话题之一。大数据技术为机器学习提供了数据的来源和支持，而机器学习又为大数据提供了分析和挖掘的方法。这种互相推动的关系使得两者在发展过程中不断地推动和促进彼此的进步。在本文中，我们将深入探讨大数据与机器学习之间的关系，并揭示它们如何共同推动技术的进步。2.
使用MICE进行缺失值的填充处理
MICE（Multiple Imputation by Chained Equations）是一种常用的填充缺失数据的技术。它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。
自动驾驶稳步迈向商业化应用
发展自动驾驶技术，是建设交通强国的重要内容。近年来，随着人工智能、5G、大数据等新技术快速发展，自动驾驶技术在交通运输领域加快应用，实现由封闭场地测试到道路测试、由试点示范到商业试运营的快速迭代。交通运输部日前印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（以下简称《指南》），首次从国家政策层面明确智
Paramiko是一个Python实现的SSH2远程安全连接模块，它支持认证及密钥方式。
Paramiko是一个Python实现的SSH2远程安全连接模块，它支持认证及密钥方式。具体来说，Paramiko是一个用于实现SSHv2协议的模块，它可以用于创建SSH客户端或服务器端。通过使用Paramiko，你可以连接到远程服务器、执行命令、传输文件等操作。Paramiko还支持多种认证方式，
使用PyOD进行异常值检测
异常值检测各个领域的关键任务之一。PyOD是Python Outlier Detection的缩写，可以简化多变量数据集中识别异常值的过程。在本文中，我们将介绍PyOD包，并通过实际给出详细的代码示例
【机器学习】1、AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论
讲解人工智能、机器学习、深度学习三者的概念和定义，并解释一些基本术语
XGBoost系列7——XGBoost的性能优化策略
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）作为一种强大的机器学习算法，在处理大规模数据集时能够发挥出色的性能。然而，为了充分利用XGBoost的潜力，我们需要采取一系列的性能优化策略。本文将深入探讨XGBoost性能优化的几个关键方面，包括并行计算原理、大规模数据集的分布式
大模型：合成数据、安全挑战与知识注入
根据"Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training"这篇论文，即便LLM经过了广泛的安全调教，被提前训练进模型中的后门攻击仍然能留存下来，只是等待被特定的指令触发后就能做出恶意行为，例如生成一
人工智能与机器学习的学习效率：未来技术趋势分析
1.背景介绍随着数据的爆炸增长和计算能力的持续提升，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在各个领域的应用也不断扩大。然而，面对复杂的数据和任务，传统的机器学习方法已经无法满足需求。因此，提高机器学习的学习效率成为了一个重要的研究方向。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联
AI：123-基于机器学习的行人行为分析与异常检测
人工智能（AI）在各个领域都展现出强大的潜力，其中之一是在城市智能监控系统中应用机器学习技术进行行人行为分析与异常检测。通过深度学习和计算机视觉的结合，我们能够更精准地理解和预测行人的行为，从而提高城市安全性。本文将深入探讨这一方向，并提供相应的代码实例。
政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}
这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！在本篇中，你将学会使用模型验证来衡量模型的质量。衡量模型质量是不断改进模型的关键。同时，优化你的模型以获得更好的性能。在这一步骤结束时，您将理解欠拟合和过拟合
