过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比
本文详细探讨了在不平衡数据集上进行分类任务时常用的过采样和欠采样技术。通过二维数据可视化示例,直观展现了各类采样方法的原理和效果差异。
人工智能和机器学习之线性代数（一）
介绍向量和矩阵的基础知识以及开源的机器学习框架PyTorch。
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十）：令牌分类（token-classification）
本文对transformers之pipeline的令牌分类（token-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的令牌分类（token-classificati
《AI系统：原理与架构》于华为HC大会2024正式发布
（ZOMI 酱, 苏统华编著. 北京 : 科学出版社, 2024. 9）主要围绕AI 系统的理论基础与技术基础知识展开，结合实例进行介绍，旨在让读者了解AI 系统的来龙去脉，形成对AI 系统的系统化与层次化的初步理解，掌握AI 系统基本理论、技术、实际应用及研究方向，为后续从事具体的学习研究工作和项
用GPT打造一个专门写网文小说的AI智能体！轻松掌控故事发展
它可以根据你提供的输入（prompt）生成符合逻辑的内容，而训练一个AI智能体就是定制和优化这个能力，使其更符合你的个人需求，比如专门为你撰写某种风格或类型的网文小说。通过训练，你可以让AI根据指定的角色、剧情线、写作风格等，自动生成大量文本，极大地提升写作效率，同时还可以为你提供不同的灵感。你可以
11种经典时间序列预测方法：理论、Python实现与应用
本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。
金融信用评分卡建模项目：AI辅助
（Weight of Evidence）转换是一种将分类变量的每个类别映射到一个连续的数值的方法，这个数值反映了该类别相对于参考类别（通常是目标事件发生率最低的类别）对目标事件发生概率的影响强度。这是此项目唯一的亮点和创新性，将llm融入评分卡建模的过程，目前市场上是不多见的。这是评分卡建模最后一
一颗改变视觉AI领域的重磅炸弹——YOLO 11
Ultralytics在2024年YOLO Vision活动上隆重推出全新计算机视觉模型——YOLO 11。YOLO 11于今日正式开源，为广大开发者带来更高效、更精准的视觉识别体验。YOLO 11标志着YOLO系列模型翻开新的篇章，它带来了一系列强大的功能和优化，使其更快，更准确，并且功能多样。
【AI知识点】交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）
交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism） 是一种在深度学习中广泛使用的技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）模型和Transformer 模型中被大量应用。它主要用于不同输入之间的信息交互，使模型能够有效地将来自不同来源的上下文进行对齐和关注，
【Python机器学习】Logistic回归——从疝气病症预测病马的死亡率
数据中的缺失值是个非常棘手的问题
sheng的学习笔记-AI-归纳逻辑程序设计（ILP）
归纳逻辑程序设计采用自底向上的规则生成策略，直接将一个或多个正例所对应的具体事实(grounded fact)作为初始规则，再对规则逐步进行泛化以增加其对样例的覆盖率。泛化操作可以是将规则中的常量替换为逻辑变量，也可以是删除规则体中的某个文字。为简便起见，暂且假定“更好(X,Y)”仅决定于(X,Y)
机器学习中空间和时间自相关的分析：从理论基础到实践应用
空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。
【AI知识点】残差网络（ResNet，Residual Networks）
残差网络（ResNet，Residual Networks） 是由微软研究院的何凯明等人在 2015 年提出的一种深度神经网络架构，在深度学习领域取得了巨大的成功。它通过引入残差连接（Residual Connection） 解决了深层神经网络中的梯度消失（Vanishing Gradient） 问
智能工厂的设计软件 中的AI操作系统的“三维时间”（历时/共时/等时）构建的“能力成熟度-时间规模”平面
三套设计 “三维度时间”的维度【数】/“三向度空间”的向度量【量】和“双深度时空值”的【值】分别为 程序的三种变点 （程序横切点（表面构造类Class的 切点）/程序竖分点（ 内建类型Type的埋点）/程序纵插点（外创方法Method的插点））给出了它们全部的 符号学意义(符号学本身的sign 意义
【AI大模型】深入Transformer架构：解码器部分的实现与解析
由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机
特征工程在营销组合建模中的应用：基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架，使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。
人工智能【AI】：未来的驱动力
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。这包括诸如语音识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等领域。人工智能可以定义为使计算机系统执行通常需要人类智能的任务的技术，如视觉识别、语言理解、决策和学习。AI的历史可以追溯到20世纪40
lintsampler：高效从任意概率分布生成随机样本的新方法
``` lintsampler ``` 是一个纯Python实现的库，能够高效地从任意概率分布中生成随机样本。
物理 + 人工智能 = 2024年诺贝尔物理学奖
近日，2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者，这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家，如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能够深刻影响我们生活和未来的突出成果。机器学习和神经网络凭借其高效、准确
【增量学习】7种典型场景
所有训练样本属于同一个任务，并分批到达。
