人工智能、机器学习、深度学习的区别
人工智能涵盖范围最广，它包含了机器学习；而机器学习是人工智能的重要研究内容，它又包含了深度学习。
连续型随机变量的分布（均匀分布、指数分布、正态分布）
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使用Streamlit创建AutoGen用户界面
我们来对AutoGen进行改造，使用Streamlit创建一个web界面，这样可以让我们更好的与其交互。
相关滤波（一）KCF
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使用Python从零实现多分类SVM
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。
使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
matlab系统辨识工具箱及其反向验证
时，通过对输入输出数据采集，通过数学迭代找到控制对象的近似模型。首先制作输入数据，在simulink中的输入数据需要是实数、整型、浮点数，且第一列为时间数据，因此结合原数据采样时间为0.08s，可得制作数据时间间隔为0.08s，数据量为1000，因此时间为0-0.08*1000s。在上述ARX模型中
【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习
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【AI机器学习入门与实战】训练模型、优化模型、部署模型
弄清楚在机器学习中训练模型、评估优化模型、部署模型上线到底该怎么做？
基于BILSTM时间序列预测 python程序
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使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。
支持向量机SVM（包括线性核、多项式核、高斯核）python手写实现+代码框架说明
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Pytorch版Mask-RCNN图像分割实战（自定义数据集）
Mask R-CNN是一种广泛应用于目标检测和图像分割任务的深度学习模型，它是由Faster R-CNN（一种快速目标检测模型）和Mask R-CNN（一种实例分割模型）组成的。Mask R-CNN将Faster R-CNN中的RPN和RoI Pooling层替换成了RPN和RoI Align层，以
数据抽样技术全面概述
抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法，能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。不同的研究领域采用了不同的抽样技术，每种技术都有其独特的优点和局限性。
RANSAC算法（仅供学习使用）
RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种基于随机采样的迭代算法，用于估计一个数学模型参数。它最初由Fischler和Bolles于1981年提出，主要用于计算机视觉和计算机图形学中的模型拟合和参数估计问题。RANSAC算法的基本思想是通过随机采样一小部分数据来估计模型
【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现
决策树ID3是一种经典的机器学习算法，用于解决分类问题。它通过在特征空间中构建树形结构来进行决策，并以信息增益作为划分标准。ID3算法的关键在于选择最佳的属性进行划分，以最大化信息增益。通过Python实现ID3算法，我们可以构建出一棵高效而准确的决策树模型，用于分类预测和决策分析。参考。
【Python气象处理绘图第七弹–泰勒图绘制】
在进行模式评估的过程中，常常需要评估模式的模拟性能，这通常由空间相关系数（CC）,相对标准差（SD）及其中心化的均方根误差（RMSE）体现，这三者又常常可以由泰勒图具体体现。RMSE越接近0，CC和SD越接近1，模式模拟能力越好泰勒图23.泰勒图以上就是对于泰勒图的绘制。处理核心：数据预处理成一维数
维苏威火山挑战赛 AI 破译火山灰烬中的古代卷轴
最近在接触一些机器学习的内容，从基础理论到具体项目的复现和学习，发现自己已经热衷于机器学习的种种，恰巧这两天碰到了这样的一个瓜：AI破译烧焦古卷
深度学习中训练时经常碰到的train、val、test有啥区别？
train是训练集，val是训练过程中的测试集，是为了让你在边训练边看到训练的结果，及时判断学习状态。test就是训练模型结束后，用于评价模型结果的测试集。只有train就可以训练，val不是必须的，比例也可以设置很小。test对于model训练也不是必须的，但是一般都要预留一些用来检测，通常推荐比
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。
