【机器学习】主成分分析(PCA)算法及Matlab实现
PCA即主成分分析,是用一个超平面对所有样本进行恰当表达的方法,思想是将n维特征映射到k维上(k
人工智能、机器学习、深度学习之间的关系是什么?
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指通过计算机技术来实现人类的智能行为和智能思维的一种技术手段。它的传统研究方向是从人类的智能角度出发,通过模拟和实现人类的智能能力,比如语言理解、图像识别、推理、决策等。而机器学习则是人工智能的一个重要分支,是指计算机通过学习数据和样
高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解
今天给大家带来的主要内容包括:高斯分布,高斯混合模型,EM算法。废话不多说,下面就是本文的全部内容了!
粒子群算法详解
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种常见的优化算法,常用于解决多元函数的优化问题。PSO 算法通过模拟群体中的粒子在搜索空间中的移动,来寻找最优解。下面,我们将详细介绍 PSO 算法的原理、流程和应用。
处理不平衡数据的方法小结(算法层面)
不平衡数据处理的阶段性小总结
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
pinokio让你在本地轻松跑多种AI模型的神奇浏览器
就像一个网络浏览器,Pinokio本身不会做任何事情,但随着人们围绕它构建和分享应用、工作流和API,它将变得越来越有用。订阅我们的中文简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。Pinokio是一个浏览器,可以让您自动且轻松地安装、运行和自动化任何AI应用和模型。再也不需要打开终端。但
高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索
IVFPQ 是一种用于数据检索的索引方法,它结合了倒排索引(Inverted File)和乘积量化(Product Quantization)的技术。
在Linux系统下部署Llama2(MetaAI)大模型教程
在Linux系统下部署Llama2(MetaAI)大模型教程。1、本文选择部署的模型是Llama2-chat-13B-Chinese-50W。2、由于大部分笔记本电脑无法满足大模型Llama2的部署条件,因此可以选用autodl平台(算力云)作为部署平台。
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。
NeurIPS 2023|AI Agents先行者CAMEL:第一个基于大模型的多智能体框架
AI Agents是当下大模型领域备受关注的话题,用户可以引入多个扮演不同角色的LLM Agents参与到实际的任务中,Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互,进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架(“骆驼”),CAMEL框架是最早基
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题
怎么用python手撕一个贝叶斯分类?要求不调用其他核心库如tf,sk等,只用numpy、pandas库?这篇文章会告诉你答案!!
2023年12月 论文推荐
12月已经过了一半了,还有2周就是2024年了,我们来推荐下这两周我发现的一些好的论文,另外再推荐2篇很好的英文文章。
使用subplot_mosaic创建复杂的子图布局
在本文中,我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的,那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。
信号与系统_微总结
信号与系统内容的微总结
机器学习与人工智能:一场革命性的变革
人工智能,因此,1956年也就成为了人工智能元年。达特茅斯会议-人工智能的起点人工智能、机器学习与深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来。
机器学习多分类器有哪些
多类支持向量机的另一种改进方法——二次共轭损失函数的支持向量机分类器(Quadratic Conjugate Loss Function Support Vector Machine Multi-Classifier,QCLF-SVM-MC)多类支持向量机分类器的一种改进方法——总损失函数的支持向量
深度学习模型组件系列二:最常用的特征提取器
深度学习模型组件的特折提取器
CLIP的升级版Alpha-CLIP:区域感知创新与精细控制
Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力,而且实现了对图像内容强调的精确控制,使其在各种下游任务中表现出色。
ID3 决策树的原理、构造及可视化(附完整源代码)
【2022.10】ID3 决策树的原理、构造及可视化(附完整源代码)