机器学习

机器学习1

两个变量的线性回归模型，建议使用plotly进行绘图。
2023-07-18 19:04 阅读数 47

机器学习之生成式模型与判别式模型的区别

根本区别在于是否计算了联合分布PXY和是否比较了模型输出的概率大小.
2023-07-18 16:43 阅读数 24

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。
2023-07-18 16:29 阅读数 38

探索 Scikit-learn：Python 机器学习初级篇

Scikit-learn 是 Python 中最著名的机器学习库之一，它提供了大量实用的机器学习算法以及相关的工具，可以方便我们进行数据挖掘和数据分析。在这篇文章中，我们将介绍 Scikit-learn 的基本使用，包括如何导入数据、预处理数据、选择和训练模型，以及评估模型的性能。
2023-07-18 11:19 阅读数 34

只需一个提示词解除GPT-4的字符限制！

ChatGPT的内存有限,GPT-3.5-turbo的限制为4897个令牌,而GPT-4的最大限制为8192。如果您在使用GPT-4进行聊天时超过8192个令牌(约6827个单词),它就会开始遗忘。我想出了一种新的技巧,可以轻松将对话扩展10倍。这种技巧不会将对话中的每个字都保存到内存中。出现...
2023-07-16 15:29 阅读数 187

吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现逻辑回归

下面的代码导入了 scikit-learn 的 Logit模型模型。您可以通过调用 fit 函数将此模型适合于训练数据。使用 scikit-learn 培训 Logit模型模型。您可以通过调用 score 函数来计算这个模型的精度。通过调用预测函数，您可以看到这个模型所做的预测。
2023-07-14 17:03 阅读数 50

吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现线性回归

有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，叫做 scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。
2023-07-13 15:50 阅读数 65

神经网络：正则化

通过在损失函数中添加正则化项，可以限制模型参数的取值范围，使其偏好较小的权重值，从而达到控制模型复杂度的目的。正则化在计算机视觉中的作用是控制模型的复杂度，减少过拟合，提高模型的泛化能力。w)为模型的预测输出，w为模型参数，λ为正则化系数，||w||2为L2范数。正则化通过在损失函数中添加额外...
2023-06-21 23:45 阅读数 31

自动驾驶数据融合

在自动驾驶感知系统中，一个目标（例如其他车辆或行人）的信息一般来自多个不同的传感器，如 LiDAR（激光雷达）、相机、毫米波雷达等。这些传感器提供的数据需要通过传感器融合技术进行整合，以得到目标的详细状态，包括位置、大小、朝向、速度以及其在图像或点云中的边界框（Bounding Box，简称B...
2023-06-20 14:16 阅读数 22

为何AI无法完全理解人类情感？GPT-4能否理解人类的情绪？

在科幻小说和电影里，我们经常看到超级AI人工智能机器人可以理解、感知甚至模拟人类的情感，但在现实世界中，我们距离这个目标还有一段相当长的距离，即使是强大的GPT-4甚至未来的GPT-5。过高夸大AI的体验和性能，往往并不利于科技的发展，元宇宙的教训近在眼前。文章参考：元宇宙败局启示录，数字化要...
2023-05-25 11:09 阅读数 31
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