最新 最热

【机器学习】 特征工程:特征预处理,归一化、标准化、处理缺失值

归一化是在特征(维度)非常多的时候,可以防止某一维或某几维对数据影响过大,也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下,这样比较起来才有意义。其次可以让程序更快地运行。...

2023-11-17
0

【机器学习】线性回归算法:原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降

线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析,其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示,样本点为历史数据,回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势,将误差降到最小。...

2023-11-17
1

有了ChatGPT,读书还有用吗?

上半年ChatGPT横空出世,人工智能的潜能展现,给许多职业带来了一场生存危机的探讨。GPT能够通过律师和工程师资格考试,写的大学论文能不挂科,甚至能够“理解”笑话。它能回答人们的疑问,组织生动的语言结构,模仿各式各样的语...

2023-11-16
1

【机器学习】决策树算法理论:算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

通过不断的划分条件来进行分类,决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件,放到前面。

2023-11-15
0

【机器学习】朴素贝叶斯算法:多项式、高斯、伯努利,实例应用(心脏病预测)

(1)如果特征是离散型数据,比如文本这些,推荐使用多项式模型来实现。该模型常用于文本分类,特别是单词,统计单词出现的次数。

2023-11-15
0

【机器学习】 朴素贝叶斯算法:原理、实例应用(文档分类预测)

条件概率:事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率,记作P(A|B),如果有多个条件,

2023-11-14
0

【机器学习】K近邻算法:原理、实例应用(红酒分类预测)

案例简介:有178个红酒样本,每一款红酒含有13项特征参数,如镁、脯氨酸含量,红酒根据这些特征参数被分成3类。要求是任意输入一组红酒的特征参数,模型需预测出该红酒属于哪一类。...

2023-11-14
0

能跟「猫主子」聊天了!生成式AI带来的全面革命:最快5年内破译第一种动物语言

在《狮子王》、《疯狂动物城》等以动物为中心的作品中,作者经常会将角色拟人化,用人类的思考和交流方式来推进剧情。

2023-11-13
1

PNAS | 蛋白质结构预测屈服于机器学习

今天为大家介绍的是来自James E. Rothman的一篇短文。今年的阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖表彰了AlphaFold的发明,这是蛋白质研究历史上的一项革命性进展,首次提供了凭借序列信息就能够准确预测绝大多数蛋白质的三维...

2023-11-13
0

【机器学习】八、规则学习

命题规则:由”原子命题”和逻辑连接词 与、或、非和蕴含构成的简单陈述句(if-then规则)。

2023-11-13
1