一文读懂分类模型评估指标
模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。
【粉丝福利社】AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀（文末送书-进行中）
ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它使用了大规模的自然语言处理技术和深度学习模型，可以与用户进行交互式对话。ChatGPT的核心是一个强大的语言模型，它可以理解用户的输入，并生成有逻辑和语法的响应。这个模型在训练过程中使用了大量的语料库，从而学习了语言的结构和规则。ChatGPT可以用于各种
【人工智能】实验四：遗传算法求函数最大值实验与基础知识
采用遗传算法求解函数最大值。
AI时代Python量化交易实战：ChatGPT引领新时代
本书是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。本书通过共计 13 章的系统内容，深入探讨AI技术在架构设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习，读者将了解如何利用ChatGPT
尝试搭建Chargpt
如果您位于中国大陆，建议使用清华镜像站下载 Python 和 TensorFlow 等软件包，以加快下载速度。同时，在安装和配置 TensorFlow 时，还应注意考虑一些特殊的网络连接和环境设置问题。以上步骤需要耐心等待，因为 TensorFlow 受计算机和网络条件的影响较大。如果出现错误或其他
火车头小发猫AI伪原创【php源码】
大家好，小编来为大家解答以下问题，python表白代码大全可复制，python表白代码大全简单，现在让我们一起来看看吧！🥬🥬🥬1 炫酷彩虹2 温柔的狮子3 旋转无尽的真心4 520+爱心5 鲜艳的玫瑰6 一颗小爱心7 一个呆萌的皮卡丘8 小猪佩奇9 放烟花10 小呆呆小黄人11 十里桃花飘落1
深度强化学习——actor-critic算法(4)
θ,w）来近似，θ是策略网络的参数，w是价值网络的参数，训练的时候要更新两个神经网络的参数θ和w，但是更新θ和w的目标是不同的，更新策略网络Π的参数θ，是为了让V函数的值增加，V函数是对策略Π和状态s的评价，如果固定s，V越大则说明策略Π越好，所以很显然我们需要更新参数θ使得V的平均值（期望）增加，
人工智能之A*算法求解
通过这次实验，我掌握了如何使用A*搜索算法解决迷宫问题和八数码问题。这是一种常用的人工智能搜索算法，可以用于寻找路径和规划。在实验中，首先学习了迷宫问题的定义和A算法的基本思路。我们使用Python编写代码，在55大小的迷宫中，通过A*算法计算出从起点到终点的最短路径。其中，需要考虑迷宫的障碍物、每
小白也能听懂的ai音声制作入门教程了！！！
ddsp-3.0是一款ai合成音频的开源项目，与之前的sovits，rvc，diff-svc不同，DDSP在训练推理速度和配置要求上都可以说是全面优于前面几个项目，并且训练效果有sovits4.0的80~90%，效果还是很不错的，只需要一张2G以上显存的N卡，花上一两个小时就可以训练完成，大大降低了
伪彩色图像处理
伪彩色处理(pseudocoloring)是指根据一定准则给灰度值赋予彩色值的处理。宏观来说就是将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。因此，伪彩色处理的主要目的
Waymo Open Dataset 数据集（CVPR 2020）
Waymo Open Dataset 数据集
python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模
机器学习的预测建模在多个领域都具有重要的应用价值，包括个性化推荐、商品搜索、自动驾驶、人脸识别等。本篇文章将带领大家了解什么是预测建模
jieba识别中文人名实战记录及心得
我理解的jieba官方的目标是做最好的python中文分词组件,但是在网上一搜,很多文章直接说成了是最好的中文分词组件,我看是误解了原文意思,就目前来说jieba分词在解决中文歧义方面还是解决不了(接下来会通过代码实战说明),所以精确度不是最好,也就不能说是最好的中文分词组件了,在此做个记录以便后期
人工智能专业毕设题目推荐 - 毕业设计项目
学长整理了最新的人工智能专业的毕业设计选题，这些选题的难度适中，非常适合作为毕业设计的选题参考。如果你有任何对于开题选题的疑问，或者对相关技术缺乏了解，不知道如何开始进行毕业设计，都可以向学长咨询寻求帮助。学长会根据你的具体情况提供指导和支持。不论是你对选题还是对技术方面存在的问题，学长都愿意提供帮
torch.einsum() 用法说明
这里，j 是求和下标，i 和 k 是输出下标（有关原因的更多详细信息，请参见下面的部分）。例外情况是，如果对相同的输入操作数重复下标，在这种情况下，此操作数的标有此下标的维度必须在大小上匹配，并且操作数将被其沿这些维度的对角线替换。，它将覆盖下标未覆盖的维度，例如，对于具有 5 维的输入操作数，等式
【AIGC重塑教育】AI大模型驱动的教育变革与实践
例如，在艺术领域，生成式AI已经能够生成令人惊叹的作品，如DALL·E的图像生成、OpenAI的文本生成、Magenta的音乐生成等。在STEM（科学、技术、工程、数学）教育中，AI可以提供更多的模拟和实验场景，让学生可以通过动手操作、探索发现、试错反馈等方式，学习基本的概念和原理。在欧美，或许四分
语音识别与Python编程实践
语音识别是一门复杂的交叉技术学科，通常涉及声学，信号处理，模式识别，语言学，心理学，以及计算机等多个学科领域。语音识别技术的发展可追寻到20世纪50年代，贝尔实验室首次实现Audrey英文数字识别系统（可识别0——9单个数字英文识别），并且准确识别率达到90%以上。普林斯顿大学和麻省理工学院在同一时
探索AI交互：Python与ChatGPT的完美结合！
随着人工智能的迅速发展，AI交互正成为技术领域的一大亮点。在这个过程中，Python编程语言和ChatGPT模型的结合展现出强大的潜力，为创造性、智能的对话系统带来了新的可能性。本文将探讨如何将Python与ChatGPT完美结合，为AI交互带来全新的体验。
机器学习实验 - 朴素贝叶斯分类器
西南交通大学 机器学习实验2 朴素贝叶斯分类器（1）了解朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯的区别与联系，掌握高斯分布、多项式分布和伯努利分布的朴素贝叶斯计算方法。（2）编程实现朴素贝叶斯分类器，基于多分类数据集，使用朴素贝叶斯分类器实现多分类预测，通过精确率、召回率和F1值度量模型性能。
