人工智能-10种机器学习常见算法
机器学习是目前行业的一个创新且重要的领域。今天，给大家介绍机器学习中的10种常见的算法，希望可以帮助大家适应机器学习的世界。1、线性回归线性回归(Linear Regression)是目前机器学习算法中最流行的一种，线性回归算法就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过
gma 教程 | 气候气象 | 计算标准化降水指数（SPI）
【基于 Excel 降水和蒸散数据计算 SPI】【基于 GTiff 栅格降水和蒸散数据计算 SPI】
Softmax分类器及交叉熵损失（通俗易懂）
简单的说,softmax函数会将输出结果缩小到0到1的一个值，并且所有值相加为1，cross-entropy一般再softmax函数求得结果后再用，
深度学习：根据 loss曲线，对模型调参
深度学习模型调参笔记train loss 下降，val loss下降，说明网络仍在学习； 奈斯，继续训练train loss 下降，val loss上升，说明网络开始过拟合了；赶紧停止，然后数据增强、正则train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；调小学习率或批量数目trai
GAN(生成对抗网络)Matlab代码详解
这篇博客主要是对GAN网络的代码进行一个详细的讲解：首先是预定义：clear; clc; %%%clc是清除当前command区域的命令,表示清空,看着舒服些 。而clear用于清空环境变量。两者是不同的。%%%装载数据集train_x=load('Normalization_wbc.txt');%
深度学习：交叉验证（Cross Validation）
将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。好处：处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可坏处：但没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的
周志华《机器学习》第三章课后习题
目录3.1 试析在什么情形下式(3.2) 中不必考虑偏置项 b.3.2、试证明，对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的. 3.3、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.3.4 选择两个 UCI 数据集，比较 10 折交叉验证法和留一法所估
GPT4来了，多模态模型上线
如此火的GPT-4是源于支持多模态，那到底什么是多模态呢？什么是模态?模态是一种社会性、文化性的资源，是物质媒体经过时间塑造而形成的意义潜势。从社会符号学的角度上对模态的认知可以是声音、文字和图像等。人类通过眼睛、耳朵、触觉等各种感觉器官接触世界，每种信息的来源或形式都可以称之为模态。同时，模态也可
计算机视觉方面的三大顶级会议：ICCV,CVPR,ECCV（统称ICE）
ICCV/CVPR/ECCV
深度学习从入门到精通——基于深度学习的地震数据去噪处理
传统机器学习SVM,boosting,bahhing,knn深度学习CNN（典型）,GAN地震应用方向叠前地震数据随机噪声去除，实现噪声分离面波去噪面波作
MATLAB环境下基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断
基于现代信号处理的轴承状态监测和故障诊断。本文主要讲解如何从滚动轴承的振动信号中提取特征、进行状态监测和故障诊断。
LDA(线性判别分析(普通法))详解 —— matlab
前言正题1.LDA的思想2. 瑞利商（Rayleigh quotient）与广义瑞利商（genralized Rayleigh quotient）3. 二类LDA原理4.多类LDA原理5.LDA算法流程二类LDA matlab举例：1.读取数据集2.分离数据集3.求解w4.输出降维后的数据集
提示学习Prompt介绍
关于提示学习的简单介绍
【联邦学习】联邦学习算法分类总结
联邦学习算法总结，从不同的角度对联邦学习方法进行分类。
【机器学习笔记】【随机森林】【乳腺癌数据上的调参】
调整完毕，总结出模型的最佳参数score提升效果#调参后的参数减去调参前的参数在整个调参过程之中，我们首先调整了n_estimators（无论如何都请先走这一步），然后调整max_depth，通过max_depth产生的结果，来判断模型位于复杂度-泛化误差图像的哪一边，从而选择我们应该调整的参数和调
深度学习知识点简单概述【更新中】
人工神经网络(英语:Artificial Neural Network，ANN)，简称神经网络(Neural Network,NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。ps：和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于
深度学习面试基础--BN层
深度学习中BN层的相关介绍
协同过滤算法
目录协同过滤算法相似度的计算方式杰卡德(Jaccard)相似系数杰卡德相似系数杰卡德距离余弦相似度皮尔逊相关系数其他UserCF基于用户的协同过滤算法思想举例说明计算Alice与其他用户的相似度(以余弦相似度为例)根据相似度用户计算出Alice对物品5的最终得分根据用户评分对用户进行推荐缺点数据稀疏
【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT带我入门深度学习
跟着ChatGPT学深度学习第一弹，入门深度学习。本次ChatGPT老师共教我三个知识点，分别是深度学习基础、深度学习的学习资源和深度学习需要掌握的技能和知识。最后，ChatGPT老师还贴心地给深度学习新手和老手总结了一些学习建议。
Python - matplotlib - 决策曲线分析（Decision Curve Analysis）
Python绘制临床预测模型决策曲线，幼儿园级教程！有手就会！
