【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】
Python在数据挖掘和机器学习中的应用，涵盖了数据预处理、特征工程、监督学习、非监督学习和深度学习。
人工智能、机器学习、深度学习：技术革命的深度解析
人工智能是一个广泛的概念，它涵盖了使机器执行通常需要人类智能的任务的能力。这包括但不限于学习、推理、解决问题、知识理解、语言识别、视觉感知、运动和操控。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测，而不需要进行明确的编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经
如何应对缺失值带来的分布变化？探索填充缺失值的最佳插补算法
本文将探讨了缺失值插补的不同方法，并比较了它们在复原数据真实分布方面的效果，处理插补是一个不确定性的问题，尤其是在样本量较小或数据复杂性高时的挑战，应选择能够适应数据分布变化并准确插补缺失值的方法。
【机器学习】机器学习引领AI：重塑人类社会的新纪元
随着科技的飞速发展，机器学习作为人工智能（AI）的核心驱动力，正在以前所未有的速度重塑人类社会的各个方面。从医疗诊断、金融决策，到智能家居、自动驾驶，AI已经不再是遥不可及的未来科技，而是成为了我们日常生活中不可或缺的一部分
数据并非都是正态分布：三种常见的统计分布及其应用
本文我们研究三种常见分布以及我们如何使用它们：正态分布、泊松分布和卡方分布。
高级人工智能之群体智能：蚁群算法
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法。它通常用于解决路径优化问题，如旅行商问题（TSP）。蚁群算法的基本步骤初始化：设置蚂蚁数量、信息素重要程度、启发因子重要程度、信息素的挥发速率和信息素的初始量。构建解：每只蚂蚁根据概率选择下一
【机器学习】GPT-4中的机器学习如何塑造人类与AI的新对话
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了新的里程碑——GPT-4。GPT-4以其巨大的参数量、卓越的语言生成能力和多模态处理能力，成为当前NLP领域最热门的模型之一。本文将详细探讨机器学习在GPT-4中的应。
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
本文对使用transformers的AutoTokenizer进行介绍，他最大的特点是允许开发者通过一个统一的接口来加载任何预训练模型对应的分词器（tokenizer），而无需直接指定分词器的精确类型。这意味着，当知道模型的名称时，可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器。
人工智能课程设计毕业设计——基于机器学习的贷款违约预测
另外LightGBM通过使用基于直方图的决策树算法，只保存特征离散化之后的值，代替XGBoost使用exact算法中使用的预排序算法（预排序算法既要保存原始特征的值，也要保存这个值所处的顺序索引），减少了内存的使用，并加速的模型的训练速度。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集
登天文学顶刊MNRAS！中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线，探测精度达99.8%
其中，包括碳、氧、硅等元素的星际尘埃也随着爆发的扩散在星际介质中富集，不但为新恒星和行星系统的形成提供了重要的物质基础，也在星际介质的冷却和凝聚过程中起着关键作用。然后，由两个 12Å 的窗口连接在一起形成一个 100 元素长的一维通量数组，便能够提供对局部光谱特性和信噪的清晰视图，同时不包括吸收线
一切模型皆可联邦化：高斯朴素贝叶斯代码示例
一般情况下我们对联邦学习的理解都是大模型和深度学习模型才可以进行联邦学习，其实基本上只要包含参数的机器学习方法都可以使用联邦学习的方法保证数据隐私。
机器学习AI大模型的开源与闭源：哪个更好？
在过去的几年里，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的发展突飞猛进，成为科技领域最具革命性的进步之一。随着这一技术的普及，关于AI模型的开源与闭源的争论也逐渐升温。本文将深入探讨AI模型的开源与闭源，分析其优缺点，并讨论哪个更适合当今的科技发展。
当代人工智能三教父——深度学习三巨头
今天下午闲来无事翻阅了一下csdn首页的头条文章——《27 岁天才创始人Joel Hellermark分享了自己和“AI 教父”Geoffery Hinton的最新采访》感觉挺有意思，就从头到尾的看了一遍，里面有很多自己以前从未涉及到的知识，就浅显的整理了一下：
工具系列：PandasAI介绍_快速入门
所做的类似（10分钟入门pandas -> https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html），我们希望创建最简单的方式来学习如何掌握PandasAI。由于PandasAI由LLM提供支持，您应该导入您想要用于您的用例的LLM。有时候，您可能希
支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】
主要介绍数学建模以及大数据比赛中常用的SVM支持向量机模型算法，并使用python实现实例二分类、多分类、可视化以及参数优化。
【文末附gpt升级秘笈】GPT-4级别AI系统的主要应用场景
GPT-4级别的AI系统安全性保障是一个复杂且多层面的任务，涉及到数据隐私、模型输出控制、恶意利用防范以及伦理规范等多个方面。以下是对GPT-4级别AI系统安全性保障的详细分析和建议：一、数据隐私保护二、模型输出控制三、恶意利用防范四、伦理规范与监管综上所述，GPT-4级别的AI系统安全性保障需要从
一文搞懂人工智能、机器学习、深度学习和大模型
当我们谈论人工智能（AI），机器学习（Machine Learning），深度学习（Deep Learning），以及大模型（Large Models）时，实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别，今天我来给大家讲一下。想象一下，你正在
Phidata：快速构建一个智能 AI 助手【附代码示例】
Phidata是一个尖端的框架，专为开发具有超越传统语言模型能力的自治助手（或称为代理）而设计。这些 AI 助手拥有长期记忆、深入的情境理解能力以及通过函数调用执行操作的能力，使它们在各种应用中非常有效。项目近期在Github上非常火爆：https://github.com/phidatahq/ph
通过f-string编写简洁高效的Python格式化输出代码
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一，它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码，我们今天就由浅入深来详细介绍使用它的一些技巧。
【机器学习】与【人工智能】的无限创意——【六一儿童节】的科技奇幻旅程
六一儿童节是孩子们期盼已久的节日，而随着科技的飞速发展，我们有机会利用前沿技术为孩子们带来更多的乐趣和知识。进入一个奇幻的科技世界，结合机器学习和人工智能技术，通过具体的项目实例，展示如何在六一儿童节为孩子们打造一个智能互动的学习和娱乐体验。
