百度智能云获评Forrester中国市场人工智能/机器学习平台领导者
Forrester Wave报告：百度智能云15项能力第一，获评中国人工智能/机器学习平台领导者。
Python时间序列分析库介绍：statsmodels、tslearn、tssearch、tsfresh
在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制
注意力机制详解
将attentionj机制全部都将其研究透彻，好好研究一下。
[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）
1 基础介绍增益模型（uplift model）：估算干预增量（uplift），即干预动作（treatment）对用户响应行为（outcome）产生的效果。这是一个因果推断（Causal Inference) 课题下估算ITE（Individual Treatment Effect）的问题——估算同
【人工智能概论】 用Python实现数据的归一化
用Python实现数据的归一化
深度学习面试问题与答案（2023）
深度学习热门面试题。
数据预处理与模型评估【机器学习、人工智能、实际事例】
数据预处理是机器学习中不可或缺的步骤，它包括数据清洗和特征工程两个主要方面。在机器学习的旅程中，一旦我们训练了一个模型，就需要对其性能进行全面评估。这个过程被称为模型评估，它是确保我们的模型足够强大以应对实际应用需求的关键一步。
园区低速自动驾驶实车决策规划控制（C++实现）
本项目用的都是些基础的算法，可以优化的地方很多，比如规划的不是轨迹（没有时间戳）、只有匀速和停车等工况，缺少速度规划、跟车工况很粗糙、缺少碰撞检测等等。
SLAM 轨迹评估工具——EVO安装、使用介绍
evo是一款用于视觉里程计和SLAM问题的轨迹评估工具. 核心功能是能够绘制相机的轨迹, 或评估轨迹与真值之间的误差. 支持多种数据集的轨迹格式(TUM、KITTI、EuRoC MAV、ROS的bag)， 同时支持这些数据格式之间的相互转换，本文轨迹展示以tum数据格式为例。
【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第3章
具体做法除了以上的“阈值移动（threshold-moving）”，还有反例“欠采样（undersampling）”（这常常结合集成模型防止丢失主要信息），正例“过采样（oversampling）”（这常常使用插值等方法数据增强缓解过拟合）。输入预处理：连续值可以直接用，离散值若有序，可以按序赋值变
图像识别技术解析：手写数字识别（一）
在规范用户输入的情况下，使用机器学习的随机森林算法构建模型后，如果使用现成的数据集进行训练，得到的模型用于手写数字识别时，发现总体上识别准确率只有百分之三十左右，而新建数据集用于训练之后，识别准确率得到了很大改善，但是机器学习算法有其局限性，后面会使用深度学习中的CNN来做对比分析。当用户拖动鼠标写
头歌机器学习---sklearn中的kNN算法
头歌机器学习---sklearn中的kNN算法
数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
我们将介绍11个最重要和必须知道的图表，这些图表有助于揭示数据中的信息，使复杂数据更加可理解和有意义。
RobotStudio的基本布局方法，模型加载，工件坐标系的创建，手动操作机器人示教，以及模拟仿真机器人运动轨迹。
1、在文件功能选项卡中，选择【空工作站】，单击【创建】，创建一个新的工作站。2、在【基本】功能选项卡中，打开【ABB模型库】，选择【IRB2600】。3、设定好数值，然后单击【确认】。4、在【基本】功能选项里，打开【导入模型库】—【设备】，选择【myTool】。5、右键选择【myTool】，然后选择
RuntimeWarning: divide by zero encountered in log错误解决
最近在学习《机器学习实战》这本书时，朴素贝叶斯那里遇到了这样的问题。然后运行时出现了下面的问题：虽然不影响最终的结果，但是警告看起来让人不舒服。我们排查原因，是存在数字太小的原因，溢出，计算过程中出现-inf，再做其他运算，结果还是-inf。比如我们展示一下结果：结果如下：探索原因当概率很小时，取对
机器学习实验二 K折交叉验证找最佳K值并可视化分析
一、实验目的：（1）K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以在有限的数据下充分利用数据集，提高模型精度和泛化能力。K折交叉验证将数据集分成K个互不重叠的子集，每次选取其中一个子集作为测试集，剩余K-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的误差，重复该过程K次，最终得到K个误差值的平均数作为模
Py的mglearn库：Python机器学习工具之mglearn库使用指南
mglearn是一个开源的Python库，旨在支持学习和理解机器学习算法。mglearn库包含了一些已经成为机器学习标准工具的数据集和代码，也提供了一些独特的可视化方法，以帮助理解学习模型的工作原理。mglearn是Python中一款非常有用的机器学习库，它提供了一些有用的可视化工具，可用于更好地理
AI人工智能简史
人工智能发展至今,经历了几个起伏。从早期的理论发展，到后来的低谷期,再到近年来的蓬勃发展，人工智能取得了巨大进步。神经网络带来的深度学习浪潮，使机器翻译、图像识别等一个个难题落地生根，AlphaGo的诞生标志着人工智能在博弈游戏领域获胜，GPT-3等语言模型的到来使人工智能在自然语言处理领域大放异彩
【深度学习】GPT系列模型：语言理解能力的革新
大力出奇迹的语言模型！
