一、人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析：对历史规律的展现、对未来数据的预测。 机器学习：机器学习是指从一...数据挖掘：综合运用机器学习和人工智能技术来解决生产或生活中的问题，是一个过程，一个解决方案。
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这是一个风险相对较低的偏见例子，但这正是欧盟人工智能法案提出要求在进入市场之前证明模型功效（和控制）的原因。输出影响业务、财务、健康或个人状况的模型必须值得信赖，否则将不会被使用。
编码器-解码器模型作为序列到序列学习的基石，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现了强大...多模态融合：随着人工智能向多模态方向发展，如何在编码器-解码器框架下更好地融合文本、语音、图像等不同模态的信息，
人工智能涵盖了包括机器学习和深度学习在内的各种方法和技术，旨在让计算机能够感知、理解、推理、学习和解决问题。人工智能的目标是模拟和实现人类智能的各个方面，以改善生活、提高效率和解决复杂的问题。机器学习...
气象预报、商品推荐、生物信息、网络检测等，而数据信息处理都是以机器学习 为基础进行研究的。随着科学技术的发展，机器学习算法的应用领域也变得十分 广泛。 本文主要介绍了两种机器学习算法:粒子群算法优化支持...
探索机器学习新里程：《Machine Learning Guide》完全解析 项目地址:https://gitcode.com/mikeroyal/Machine-Learning-Guide 在这数字化的时代，机器学习已成为科技进步的关键驱动力。为了帮助开发者和学习者更好地...
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机器学习在人工智能 中具有非常重要的位置，机器学习通过算法对数据进行学习，然后进行预测和决 策，是实现人工智能的钥匙。机器学习的图像识别是基于图像内容的，机器学习 从图像数据本身出发，从数据中提取底层的...
内容介绍： ①亚洲美食预处理数据集： ②模型构建jupyter notebook代码和ipynb文件 ③构建出来的模型model.onnx ④Web应用文件：index.html
探索AI前沿： Aviraonepiece的机器学习项目详解 项目地址:https://gitcode.com/aviraonepiece/machine_learning 在现代科技领域中，机器学习已经成为推动创新的重要引擎。今天，我们将深入探讨一个由开发者...
我们将介绍不同类型的特征筛选方法，包括基于统计的方法、基于模型的方法和嵌入式方法等，并详细解释每种方法的原理和适用场景。通过特征筛选，我们可以减少数据集的维度，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并...
1 Scikit-learn与特征工程 2 sklearn数据集与机器学习组成 3 Scikit-learn的分类器算法 4 回归算法 5 非监督学习 6 推荐系统 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及...它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
1.AI Studio数据集： 开放数据集-百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区 2.天池数据集：数据集-阿里系唯一对外开放数据分享平台 3.Papers With Code数据集：Machine Learning Datasets | Papers With Code 4....
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机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测 离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数数据，所 有这些数据全部都是整数，而且不能再细分，也不能进一步提高他 ...
机器学习概述、特征工程、机器学习算法 PPT + Python运行代码 + 运行效果截图 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究...
AI 起源于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷，直到 2016 年谷歌旗下的 DeepMind 发布 AlphaGo 程序赢得与世界围棋...在媒体中经常看到词汇：人工智能、机器学习、深度学习和神经网络。那么他们之间的关系是什么？
它是人工智能领域中的一支重要力量。其主要目标是通过计算机系统能够自适应地提高识别性能，使其在遇到新数据时能作出更准确的预测或决策。在机器学习中，我们通过训练模型、学习数据和调整算法，帮助计算机自动地...
1. 人工智能 - 机器学习 - 深度学习 人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景 AI涉及的子领域：机器学习 知识工程 计算机视觉 白然语言处理 语音识别 机器人 数据挖掘 信息检索与推荐 可视化 数据库技术 人...
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：...
在当今数字化时代，人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和数据挖掘（Data Mining）作为科技领域的重要三驾马车，共同推动着技术的飞速发展。这三者之间联系紧密，却又各自拥有独特的定位和功能。理解这些...
系统包括前端，后端，安卓端。 前端包括展示停车数据的可视化，停车收费的统计，停车卡的管理。 安卓端是车牌识别，可以自动识别停入的车辆车牌然后上传后台。 后台架构是SpringBoot+Mybatis+Redis；...
基于机器学习的字体识别系统matlab实现版本，可以直接运行包含数据集
机器学习-深度学习概论
机器学习工程结合了计算机科学、统计学和特定领域知识的原理，构建可以从数据中学习并做出预测或决策的智能系统。然而，您预计将花费至少 1-2 年的时间来学习必要的技能并建立您的作品集。4. 训练模型：使用标记数据...
针对机器学习中损失函数优化问题，引入梯度下降法及其变体算法，用迭代的方 式求解其近似最优解，采用梯度下降法最小化损失函数，在MATLAB等程序实现的基 础上进行研究。对线性回归模型、逻辑斯谛回归模型学习的梯度...
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