基于Copula分布的合成数据采样：保持多维数据依赖结构的高效建模方法
copula是一类能够将随机变量间的依赖关系与其边际分布分离的函数。这种分离特性使copula在多元分析中具有独特优势，特别是在处理非线性依赖关系或异质分布变量时。
数据分布检验利器：通过Q-Q图进行可视化分布诊断、异常检测与预处理优化
Q-Q图在机器学习领域扮演着多重重要角色。作为一种统计可视化工具，它首先能帮助研究人员深入理解数据的分布特征，让我们直观地看到数据是否符合某种理论分布。
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充：基础方法与入门案例
本文将通过实际案例，详细探讨如何运用机器学习技术来解决时间序列的缺失值问题。
【智能流体力学】ANSYS Fluent计算流体力学原理、仿真过程分析方法介绍
计算流体动力学（CFD）是研究流体流动、传质、传热、化学反应及相关现象的一门科学。它通过对质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本方程的计算，来预测和分析这些现象。CFD能够为工程师和科学家提供流体流动行为的详细信息，从而帮助在设计和优化过程中做出更科学的决策。CFD的基本原理质量守恒（Continuit
Python量化投资实践：基于蒙特卡洛模拟的投资组合风险建模与分析
蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。在金融应用领域，蒙特卡洛模拟主要用于股票和加密货币市场的分析。
可解释性：走向透明与可信的人工智能
随着人工智能的不断发展，模型的可解释性已经成为了一个不可忽视的问题。尽管深度学习模型具有强大的预测能力，但其“黑盒”特性限制了其在一些高风险领域的应用。通过采用LIME、SHAP等可解释性方法，我们不仅能够提高模型的透明度，还能够增强模型的可靠性与公平性。
【AI知识点】欧几里得距离（Euclidean Distance）L2距离（L2 Distance）
欧几里得距离（Euclidean Distance）也称 L2距离（L2 Distance），是一种常用的几何距离度量方法，用来计算两个点之间的直线距离。在二维或更高维空间中，欧几里得距离可以看作是“最短路径”的概念。它在机器学习、图像处理、模式识别、聚类分析等领域有广泛的应用。
Java 智能图像识别 - 基于国产大模型和spring ai
在Java应用中，图像识别技术的应用越来越广泛，包括商品图片分类、医疗影像分析以及安防监控等。传统的OCR技术和其他图像处理方法在面对复杂图像时效果不佳。现在，随着大模型技术的发展，我们可以使用更先进的AI模型进行图像识别，提高准确率和灵活性。Spring AI是一个专为Java设计的AI应用框架，
深入详解人工智能机器学习之监督学习的基本概念及其应用场景
深入详解人工智能机器学习之监督学习基本概念及其应用场景
【人工智能】CCF-A/B/C类推荐所有期刊目录
人工智能领域SCI期刊的最新影响因子，JCR分区，中科院分区和自引率情况，供相关领域学者参考！
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
时间序列预测的不确定性区间估计：基于EnbPI的方法与应用研究
本文聚焦于时间序列预测中的不确定性量化问题，重点探讨基于一致性预测理论的集成批量预测区间（Ensemble Batch Prediction Interval, EnbPI）方法。
AI一键P图神器生成模型软件OmniGen整合包下载
最近这段时间在玩一个叫OmniGen的生成模型，有点意思，跟大家分享一下。下面，我就先说一下模型的功能特点，然后是安装配置过程，然后说一下如何使用。最后会分享一个配置好的离线运行包。这样的新娘白送要不要？这是以寡姐和美队为原型生成的图片！
【AI知识点】词袋模型（Bag-of-Words，BOW）
词袋模型（Bag-of-Words，简称BOW）是一种用于文本表示的简单且常用的方法，尤其在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中广泛应用。词袋模型的核心思想是将文本表示为一个词频统计的集合，而不考虑词的顺序和语法结构。每个词在文本中出现的频率被用来表示文本的特征。
人工智能机器学习算法分类全解析
机器学习算法可以从多个角度进行分类，常见的分类方式包括基于学习方式、基于任务类型以及基于模型结构等。以下将分别从这几个方面展开详细介绍。
深入理解命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER，Named Entity Recognition）是自然语言处理（NLP）中的一项重要技术，用于从文本中识别出特定类型的实体，并将这些实体分类到预定义的类别中。实体通常包括人名、地名、组织名、日期、时间、数量、货币等。例如，在句子“Barack Obama was born i
【AI知识点】置信区间（Confidence Interval）
置信区间（Confidence Interval, CI） 是统计学中用于估计总体参数的范围。它给出了一个区间，并且这个区间包含总体参数的概率等于某个指定的置信水平（通常是 90%、95% 或 99%）。与点估计不同，置信区间通过区间估计给出了参数的可能范围，从而提供了更可靠的信息。
【SARL】单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning）《纲要》
强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种让机器“通过尝试和错误学习”的方法。它模拟了人类和动物通过经验积累来学会做决策的过程，目的是让机器或智能体能够在复杂的环境中选择最优的行为，从而获得最大的奖励。我们在这里介绍了单智能体强化学习的相关算法。
