A题模型:六自由度刚体模型、多体动力学模型、风速随高度变化的函数模型、随机扰动模型、计算流体动力学(CFD 模型、最优控制模型(如梯度下降法和遗传算法)、飞行模拟器模型、敏感性分析模型(如方差分析和偏微分灵敏度分析)、多准则...
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机器学习 随机森林 数据挖掘 人工智能 2024辽宁省数学建模B题详细思路代码:基于多种数据分析、回归与优化算法
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【机器学习】基于密度的聚类算法:DBSCAN详解
个人主页: 鑫宝Code 热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 个人格言: "如无必要,勿增实体"文章目录基于密度的聚类算法:DBSCAN详解引言DBSCAN的基本概念点的分类聚类过程...
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人工智能 【机器学习】机器学习与语音识别的融合应用与性能优化新探索
文章目录引言第一章:机器学习在语音识别中的应用1.1 数据预处理1.1.1 数据去噪1.1.2 数据归一化1.1.3 特征提取1.2 模型选择1.2.1 隐马尔可夫模型1.2.2 循环神经网络1.2.3 长短期记忆网络1.2...
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机器学习 人工智能 自然语言处理 【NLP-01】文本相似度算法:Cosine Similarity、Levenshtein Distance、Word2Vec等介绍和使用
文本相似度计算的算法是自然语言处理领域中的关键技术,主要用于衡量两段文本在内容、语义或结构上的相似程度。以下是一些常用的文本相似度计算算法:余弦相似度(Cosine Similarity): ...
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ide 展望未来:在【PyCharm】中结合【机器学习】实现高效的图形化处理
欢迎来到 破晓的历程的 博客⛺️不负时光,不负己✈️文章目录引言一、PyCharm简介与配置1.1 PyCharm基础1.2 图形化库配置二、机器学习项目中的数据可视化2.1 数据加载与预处理2.2 数据探索性可视化2.3...
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人工智能 【机器学习之---数学】马尔科夫链
0. 前言马尔科夫1. 概念1.1 引言马尔可夫链在许多领域都有应用,包括物理学、生物学、工程学、经济学和计算机科学等。在计算机科学中,特别是在算法设计、复杂性理论、网络科学和人工智能等领域,马尔可夫链是一个基本的概念。马尔...
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人工智能 探索迁移学习:通过实例深入理解机器学习的强大方法
探索迁移学习:通过实例深入理解机器学习的强大方法1. 迁移学习的概念2. 迁移学习的应用领域2.1 计算机视觉2.2 自然语言处理(NLP)2.3 医学图像分析2.4 语音识别3. 迁移学习的主要步骤4. 示...
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机器学习-数据预处理-聚类-回归-分类-单车数据集
机器学习-数据预处理-聚类-回归-分类-单车数据集前言一、数据预处理1. 导入数据集2. 数据预处理3. 处理缺失值4. 生成特征用于后续进一步的分析二、数据分布可视化1. 骑行时长分布2. 起始站和终点站分布可视化3. 高...
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数据挖掘 机器学习 深度学习 人工智能 A Survey of Deep Graph Clustering: Taxonomy, Challenge, Application, and Open Resource(深度图聚类研究综述)
摘要 图聚类旨在将图中的节点划分为几个不同的簇,这是一个基础但具有挑战性的任务。得益于深度学习强大的表示能力,深度图聚类方法近年来取得了巨大的成功。然而,相应的综述论文相对稀缺,有必要对这一领域进行总结。基于这...
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人工智能 深度学习 小目标检测 车辆检测 机器学习 YOLOv5改进策略|YOLO模型优化|Slowfast 和 YOLOv5 检测器 自动驾驶、车辆识别、车牌识别、车道识别、行人识别
订阅专栏后私信(留下联系方式 获取完整源码+远程部署目录ROAD:多标签、多任务数据集贡献概要相关工作自动驾驶数据集动作检测数据集 在线动作检测数据集多标签基准 数据收集 标注流程任务定量总结基线和挑战3D-RetinaNe...
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人工智能 机器学习 高速自动驾驶智慧匝道(HIC)系统功能规范
智慧匝道功能规范文件状态: 【√】草稿 【】正式发布 【】正在修改 文件起草分工 撰写: 审核:编制: 签名: 日期: 审核: 签名: 日期: 批准: 签名: 日期:版本 更改描述 更改日期 更改人目...
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机器学习 群智能优化算法 Python实现ACO蚁群优化算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO 是一种源于大自然生物...
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信息可视化 算法 机器学习 KMeans 可视化:利用图形展示聚类结果
1.背景介绍K-Means 是一种常用的无监督学习算法,主要用于聚类分析。在大数据时代,K-Means 算法在各个领域得到了广泛应用,例如图像处理、文本摘要、推荐系统等。然而,K-Means 算法的输出结果是一组数据点的聚类...
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numpy 机器学习 Python 计算累积分布函数CDF并绘图
文章目录累积分布函数定义示例说明Python 代码实现需要考虑相等数据吗?累积分布函数定义累积分布函数(cumulative distribution function, 缩写 CDF ,定义如下:F(a =P(X≤a ....
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人工智能 python langchain 服务器 机器学习 深度学习 Tensorflow2.10 完成图像分割任务
前言图像分割在医学成像、自动驾驶汽车和卫星成像等方面有很多应用,本质其实就是图像像素分类任务,也就是使用深度学习模型为输入图像的每个像素分配一个标签(或类)。准备本文的准备如下,使用 pip 安装如下配置:大纲获取数据处理数...
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机器学习 算法 层次聚类,概念+示例,超详细!!!
介绍层次聚类(Hierarchical Clustering 是聚类算法的一种,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类...
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Python 机器学习 回归决策树
决策树是一种常用于分类和回归的机器学习算法。在回归问题中,决策树用于预测连续值的输出,如价格或温度等。回归决策树是一种用于回归问题的决策树模型。与分类决策树(输出离散标签)不同,回归决策树的目标是预测一个连续的数值。回归决策...
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r语言 数据挖掘 人工智能 机器学习 偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=2655此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时,PLSR和PCR都是对因变量建模的...
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人工智能 机器学习实验(逻辑回归)
目录一、逻辑回归介绍1.1算法概述1.2算法原理1.3算法优缺点 1.3.1优点 1.3.2缺点1.4实现流程二、逻辑回归算法实践1.加载数据集2.sigmoid函数及损失函数3.梯度下降法4.训练5.绘...
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人工智能 网络安全 机器学习 【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述
深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器...
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动态规划 【机器学习】——【线性回归模型】——详细【学习路线】
目录1. 引言 2. 线性回归理论基础2.1 线性模型概述 2.2 最小二乘法3. 数学基础3.1 矩阵运算3.2 微积分3.3 统计学4. 实现与应用4.1 使用Scikit-learn实现线性回归4.2 模型评估5. 深...
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人工智能 神经网络 机器学习 「深度学习」dropout 技术
一、工作原理1. 正则化网络dropout 将遍历网络的每一层,并设置消除神经网络中节点的概率。1. 每个节点保留/消除的概率为0.5: 2. 消除节点: 3. 得到一个规模更小的神经网络:2. dropout 技术最常...
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人工智能 机器学习 使用广义神经网络GRNN实现多特征输入、单因变量输出的拟合预测模型——附详细代码注释和数据替换指导
广义神经网络GRNN做多特征输入,单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab。 不会替换数据的可以免费指导替换数据。 想要的加好友我吧。Matlab建模【标题】广义神经网络(...
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机器学习 python 2024年最新数字内容安全期末复习知识点(1)
7.基于文档结构的各种文本水印方法的优缺点①行间距编码方法的容量最小,其鲁棒性相对最好②字间距编码水印方法的不可见性好于行间距编码,但鲁棒性减弱,相应增加了提取的复杂度③特征编码法在水印容量方面有明显的优势,有着非常好的不可...
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人工智能 【机器学习】线性回归:从基础到实践的深度解析
个人主页: 鑫宝Code 热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 个人格言: "如无必要,勿增实体"文章目录线性回归:从基础到实践的深度解析引言一、线性回归基础1.1 定义与目的1.2...
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数据分析 机器学习 【特征工程】 分类变量:使用OrdinalEncoder对序数特征进行编码
Ordinal Encoding:序数特征的编码方法1. Ordinal Encoding是什么?什么是序数特征?:序数特征(Ordinal features) 是分类特征中包含一定顺序的变量(如家属人数、教育程度、财产范围...
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人工智能 深度学习 机器学习 神经网络的异常检测:实时监控与预警
1.背景介绍异常检测是一种常见的数据分析任务,它旨在识别数据中的异常或罕见事件。在过去的几年里,神经网络技术在异常检测领域取得了显著的进展。这篇文章将涵盖神经网络异常检测的基本概念、算法原理、实际应用示例以及未来趋势。异常检...
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机器学习 概率论--数学期望与方差--协方差(详解)
目录数学期望与方差离散型随机变量的数学期望注意连续型随机变量的数学期望 方差常用随机变量服从的分布 二项分布正态分布随机向量与随机变量的独立性随机向量随机变量的独立性协方差协方差的定义协方差的意义协方差矩阵数...
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【算法面经】《百面机器学习 算法工程师带你去面试》笔记
特征工程结构化数据:表非结构化数据:图像、音频、视频2.归一化:梯度下降求解更快Min-max归一化:(x-min)/(max-min)z-score归一化:(x-u)/σ3.类别型特征序号编码:保留相对大小关系独热编码:需...
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开发语言 使用Python进行机器学习:从基础到实践
摘要:本文将详细介绍如何使用Python进行机器学习,包括必要的理论基础、关键的库和工具,以及通过实例展示如何实现和优化机器学习模型。我们将从基础知识讲起,逐步深入到实际应用,最后探讨一些高级技术和未来的发展趋势。第一部分:...
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人工智能 机器学习 自动驾驶数据标注有哪些?
自动驾驶汽车:人工智能(AI 的焦点人工智能驱动汽车解决方案的市场规模预计到 2025年将增长十倍以上,提升车内体验的商机领域以及 AI 模型的无偏见训练数据的重要性。在本篇中,我们将介绍车外体验的关键组成部分,以及自动驾驶...
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人工智能 python 深度学习 自然语言处理 tensorflow chatgpt 【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战
目录一、引言二、模型简介2.1 Qwen1.5 模型概述2.2 Qwen1.5 模型架构三、训练与推理3.1 Qwen1.5 模型训练3.2 Qwen1.5 模型推理四、总结一、引言Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队的大语言...
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语音识别 机器学习 人工智能 真实免费易用!推荐一款AI文本转语音工具:一点红语音合成
一 当你寻找工具时会发生什么?网上充斥着大量的文本转语音工具,但尝试下来大概分为三大类:第一类,微软官方文本转语音工具Azure,但当你想使用的时候却会发现,目前注册需要提供支持VISA的信用卡。。第二类,当你听完各种up主...
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机器学习 数据分析 pandas详细教程(涵盖全部,看这一篇就够了)
pandas认识Pandas(Panel Data的缩写)是一个开源的Python数据处理库,它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具,用于处理和分析结构化数据。Pandas的核心数据结构是DataFrame和Serie...
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支持向量机 人工智能 机器学习——SVM
1. 概述 1.1 SVM概念 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种机器学习算法,用于分类和回归分析。它能够有效地处理线性可分和线性不可分的数据...
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音视频 深度学习 论文笔记 机器学习 Uncovering What, Why and How: A Comprehensive Benchmark for Causation Understanding of Video 论文阅读
Uncovering What, Why and How: A Comprehensive Benchmark for Causation Understanding of Video 论文阅读6. Conclusion总结...
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数据挖掘 机器学习 聚类与分类的绿色革命:利用集成方法优化能源利用
1.背景介绍在当今的高科技时代,人工智能(AI 和大数据技术已经成为许多行业的核心驱动力。随着数据量的不断增加,传统的计算机学习方法已经无法满足需求。因此,需要开发更高效、更智能的算法来处理这些复杂的问题。这篇文章将讨论如何...
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人工智能 机器学习—特征预处理和降维(四)
什么是特征预处理?通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程1包含内容数值型数据的无量纲化:归一化标准化2特征预处理API为什么要进行归一化 or 标准化? 特征的单位或者大小相差较大,或者某特征的方差相...
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目标跟踪 机器学习 【YOLOv8学习记录】——如何构建数据集用于训练(以目标检测为例)
【YOLOv8学习记录】——如何构建数据集用于训练(以目标检测为例)一、数据集及其构建来源1、获取开源的高质量数据集1.1 Open Images Dataset v7简介1.2 如何下载Open Images Datase...
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人工智能 机器学习 自动驾驶大一统?以规划为目标,强可解释性的端到端自动驾驶框架!
3DCV有幸邀请到顶会作者Yihan Hu、Jiazhi Yang、Li Chen等与大家一起分享他们的最新文章,如果您有相关工作需要分享,文末可以联系我们!在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」即可获取pdf或代码。...
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程序人生 创业创新 职场和发展 经验分享 人工智能 深度学习 机器学习 算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”
IT人的工作和生活难平衡这事,到底要怎么解决呢,让我们从神经网络的“剪枝策略”中找点灵感吧!剪枝策略是指训练和优化深度神经网络时采取的一种技术,从名字就知道,它就像修剪树木一样,去除不必要的枝叶,让主干更加清晰,更有利于模型...
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机器学习 人工智能 政安晨:【深度学习神经网络基础】(十四)—— 神经网络剪枝和模型选择
目录简述理解剪枝剪枝连接剪枝神经元改善或降低表现剪枝算法模型选择网格搜索模型选择随机搜索模型选择其他模型选择技术总之政安晨的个人主页:政安晨欢迎 点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 政安晨的机器学习笔记希望政安晨的博客能够对您有所...
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机器学习 算法 深度聚类中ARI、AMI以及ACC指标解析
调整兰德指数,用于度量聚类结果与真实类别之间的相似度。它考虑了随机分配的影响,值越大表示聚类结果与真实类别越相似。ARI的取值范围为-1到1,值越大表示聚类结果越好.计算公式:其中,C(n, k 表示组合数,即从n个元素中选...
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数据挖掘 聚类 【机器学习算法】关联规则-1 关联规则的概念,Apriori算法,实例和优缺点
目录关联规则关联规则的概念:关联规则的评估指标-评估指标也就是支持度和置信度APriori算法Apriori的步骤Apriori算法的实例说明Apriori算法的实例的缺点及瓶颈小结:我的主页:晴天qt01的博客_CSDN博...
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人工智能 机器学习之危险品车辆目标检测
危险品的运输涉及从离开仓库到由车辆运输到目的地的风险。监控事故、车辆运动动态以及车辆通过特定区域的频率对于监督车辆运输危险品的过程至关重要。在线工具推荐:三维数字孪生场景工具GLTF/GLB在线编辑器Three.js AI自...
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机器学习 数据分析 光谱数据集划分(基于python)
引言在进行光谱数据建模前,通常需要将数据集划分为训练集和测试集,以评估模型的性能。本文总结了三种常用的高光谱数据集划分方法:随机划分、SPXY算法划分和Kennard-Stone算法划分,并给出一个整合好的Python代码。...
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机器学习 算法 PRML笔记2-关于回归参数w的先验的理解
接上篇,现在考虑给w加入先验,考虑最简单的假设,也就是w服从均值为0,协方差矩阵为α−1I的高斯分布。p(w∣α =N(w∣0,α−1I =(2πα (M+1 /2exp{−2αwTw}我们一步一步看一下给定(x...
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算法 计算机视觉 人工智能 深度学习 机器学习 CV每日论文--2024.6.26
中文标题:StableNormal:减少扩散方差以实现稳定且锐利的法线简介:本文介绍了一种创新解决方案,旨在优化单目彩色输入(包括静态图片与动态视频)的高精度表面法向量预测,这一领域近期因采纳扩散先验而迎来重大突破。尽管前人...
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python 机器学习 深度学习 Windows 11 安装 pytorch3d可能遇到的问题,以及最终成功安装使用的版本分享(使用RTX3070)
基础教程参考Win10下pytorch3D安装方法 由于pytorch3d对于pytorch、CUDA、CUB的版本对应实在是过于严苛,所以我的建议是直接找别人成功安装的软件版本列表对着抄,pytorch啥的该重装重装,...
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机器学习 【GIS人必学】多维度KMeans聚类分析算法在GIS数据中的实现及分类应用,以矢量面层数据为例~
前面一篇文章给大家详细介绍了KMeans聚类分析算法的原理及代码实现逻辑。 文章链接为:【GIS人必学】GIS+K-Means聚类分析算法实现对数据集的最优分类-CSDN博客 由于文章中进行聚类分析的例子仅...