影响因素分析论文用什么模型好?

如果赶时间可直接看小结部分,再返回看正文。在此,以【解决影响煤炭价格的主要因素】为例,对影响因素分析可采用的模型进行简单介绍。本文语言会尽量简单,在便于理解的同时,不可避免的会失去部分准确度,因此仅供参考,如有错误,欢迎指出,并以专业论文为准。 更多专业论文点此查询:掌桥科研【一站式科研服务平台】

AIGC技术周报|图灵测试不是AGI的智力标准;SegGPT:在上下文中分割一切;ChatGPT能玩好文字游戏吗?

「AIGC技术周报」将为你带来最新的paper、博客等前瞻性研究。

李宏毅机器学习 hw7 boss baseline分享

李宏毅机器学习 hw7 boss baseline分享

【零基础学机器学习 2】 机器学习的实操步骤-以及在Python中实现机器学习模型

机器学习是一种人工智能的分支,它使用算法和统计模型来让计算机系统自动地从数据中学习,并根据学习结果做出预测或决策。机器学习的目标是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律,从而能够自主地进行分类、预测、识别、优化等任务,并不断地改进自己的性能。机器学习应用广泛,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、

空间统计学:快速理解反距离加权法(IDW)

说到反距离加权法,首先我们要先了解空间插值的概念对于一个平面,我们并不能获取所有区域的精确信息,所以一般情况下,我们通过采样的方式只获取部分点的信息。然后通过空间插值,计算出一个区域所有的数据左图我采样了部分点的高程数据,右图我通过这部分高程数据,通过空间插值计算出所有区域的数据。具体插值原理是什么

基于Matlab的缺陷识别检测系统

为了全面提取全连接层的 特征,采用卷积神经网络的梯度直方图和局部二值模式提 取输出特征,同时对多个不同级联分类器依次进行训练, 将得到的分类结果进行决策融合,根据决策融合结果实现 零件表面缺陷检测。近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷 检

ChatGPT爆火,推荐几款可能非常有用的ChatGPT相关AI工具清单

为了响应用户的明确请求,插件还可以使语言模型代表他们执行安全、受限的操作,从而提高整个系统的实用性。插件提供了解决与大型语言模型相关的各种挑战的潜力,包括“幻觉”,跟上最近的事件,以及访问(经许可)专有信息源。被邀请退出候补名单的插件开发者可以使用该文档为 ChatGPT 构建一个插件,然后在向语言

机器学习分类问题指标评估内容详解(准确率、精准率、召回率、F1、ROC、AUC等)

看懂机器学习指标:准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

Haar级联分类器概述

Haar级联分类器概述—— 才疏学浅, 难免有错误和遗漏, 欢迎补充和勘误.Haar级联分类器是基于Haar-like特征,运用积分图加速计算,并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。目前常用Haar-like特征的分类有: 图1. Haar-like特征分类首先定义每个Haar

通俗易懂的GPT原理简介

综上所述,GPT是自然语言处理领域中最强大的模型之一,它的出色表现已经使得它在各种应用场景中得到了广泛的应用。

《PyTorch高级机器学习实战》包邮送书三本

《PyTorch高级机器学习实战》包邮送书三本

垃圾邮件识别(一):用机器学习做中文邮件内容分类

总的来说,一封邮件可以分为发送人、接收人、抄送人、主题、时间、内容等要素,所以很自然的可以认为主要通过上述要素中的发送方、主题以及内容来进行垃圾邮件判断。因此我们依次对上述要素进行分析:垃圾邮件内容分类(通过提取垃圾邮件内容进行判断)中文垃圾邮件分类英文垃圾邮件分类垃圾邮件标题分类垃圾邮件发送方分类

python-机器学习-波士顿房价回归分析

以波士顿房价数据集为对象,理解数据和认识数据,掌握和的初步方法,掌握的一般方法,对回归分析的结果解读。

Copyleaks:AI抄袭和内容检测工具

Copyleaks是一个基于AI人工智能的抄袭和内容检测工具,可以帮助用户在互联网上发现和防止内容被盗用。支持检测各种类型的文本,包括学术论文、网站内容、商业文件、法律合同、创意作品等,并提供详细的相似度报告和原始来源链接。还可以检测图像中的文字,并将其与在线数据库进行比较,以发现潜在的剽窃行为。

模型评估方法(AUC等)

模型评估方法,适合初学者入门

自然语言处理—文本分类综述/什么是文本分类

最近在学习文本分类,读了很多博主的文章,要么已经严重过时(还在一个劲介绍SVM、贝叶斯),要么就是机器翻译的别人的英文论文,几乎看遍全文,竟然没有一篇能看的综述,花了一个月时间,参考了很多文献,特此写下此文。思维导图https://www.processon.com/mindmap/61888043

(跨模态)AI作画——使用stable-diffusion生成图片

自从DallE问世以来,AI绘画越来越收到关注,从最初只能画出某些特征,到越来越逼近真实图片,并且可以利用prompt来指导生成图片的风格。前不久,stable-diffusion的v1-4版本终于开源,本文主要面向不熟悉huggingface的同学,介绍一下stable-diffusion如何使用

ChatGPT国内免费使用方法有哪些?

介绍国内几种免费使用chatgpt方法

【机器学习】决策树(实战)

决策树不仅在理论上很容易理解(机器学习“最友好”的算法),实现时还能对构建过程进行可视化(诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型,更难可视化展示模型的构建)。因此,决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看构建的树模型。下面介绍一个可以对决策树进行可视化展示的包。

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈