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2024 届本科毕业论文（设计） 基于Hadoop的地震预测的 分析与可视化研究 姓 名：____田伟情_________ 系 别：____信息技术学院___ 专 业：数据科学与大数据技术 学 号：__2011103094________ 指导教师：_____王双喜________ 年 月 日 目 录 1 绪论 2 相关技术与工具 2.1 大数据技术概述 2.2 ...
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潍坊科技学院 本科生毕业设计任务书 核心算法代码分享如下： # -*- codeing = utf-8 -*-# Author: Tesla Tech# XXXX# @Time :2022/2/10 12:57# @Author: Administrator# @File :community.pyimport datetime from sqlalchemy.ext.declar...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十九）—— 利用 KerasNLP 实现语义相似性
目录 简介 数据集 设置 准备数据 配置特征空间 进一步自定义特征空间 根据训练数据调整特征空间 制作模型 训练模型 使用端到端模型对新数据进行推理 本文目标 ：只需几行代码就能对表格数据进行分类。 简介 本例演示了如何从原始 CSV 文件开始进行结构化数据分类（也称为表格数据分类）。 我们的数据包括数字特征、整数分类特征和字符串分类特征。 我们将使用实用程序 keras.utils.FeatureSpa...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 一、简单介绍 二、单变量非线性变换 三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择 四、利用专家知识 附录 一、参考文献 一、简单介...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 一、简单介绍 二、分箱、离散化、线性模型与树 三、交互特征与多项式特征 附录 一、参考文献 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种...
机器学习圣经PRML作者Bishop推出重磅教材
图1 书籍《Pattern Recognition and Machine Learning》 只要学人工智能的人，必然学机器学习。 只要学机器学习的人，必然看PRML。 PRML为何物？ PRML全名《Pattern Recognition and Machine Learning》，一部机器学习领域的内功心法，流行于早期的人工智能江湖。可谓是，天下智林人士无人不知，谁人不晓。 此书一出，谁与争锋！多...
【机器学习】—机器学习和NLP预训练模型探索之旅
枝 2.模型量化 2.1 定点量化 使用PyTorch进行定点量化 3. 知识蒸馏 3.1 知识蒸馏的基本原理 3.2 实例代码：使用知识蒸馏训练学生模型 四、结论 随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。 一.预训练模型的基本概念 预训练模型是...
Python 机器学习 基础 之 监督学习 [决策树集成] 算法 的简单说明
Python 机器学习 基础 之 监督学习 [决策树集成] 算法 的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 监督学习 [决策树集成] 算法 的简单说明 一、简单介绍 二、监督学习 算法 说明前的 数据集 说明 三、监督学习 之 决策树集成 1、随机森林 2、梯度提升回归树（梯度提升机） 3、极端随机树 附录 一、参考文献 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象...
验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键
验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键 目录 一、验证集的作用 二、验证集的划分方法 三、注意事项 四、总结 一、验证集的作用 验证集主要用于在训练过程中评估模型的性能，并帮助我们进行超参数调整和模型选择。与测试集不同，验证集在模型开发阶段是可以多次使用的，以便我们根据验证集上的性能来调整模型。一旦模型在验证集上表现良好，我们再使用测试集来评估模型的最终性能。 二、验证集的划分方法 简单划分：最...
深度学习之机器学习基础
文章目录 第二章 机器学习基础1 基本概念1.1 大话理解机器学习本质1.2 什么是神经网络1.3 各种常见算法图示1.4 计算图的导数计算1.5 理解局部最优与全局最优1.5 大数据与深度学习之间的关系 第二章 机器学习基础 机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习...