【机器学习】在【R语言】中的应用：结合【PostgreSQL数据库】的【金融行业信用评分模型】构建
新 3.数据增强 2.模型过拟合 1.交叉验证 2.正则化 3.增加训练数据 3.业务需求变化 1.模块化设计 2.自动化流程 3.多模型集成 附录 完整代码示例 金融行业由于其高度数据驱动的特点，是机器学习技术应用的理想领域。信用评分作为金融领域的重要应用，通过评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出放贷决策。本文将详细介绍如何使用R语言结合PostgreSQL数据库，基于公开数据集构建一个信用评分模型。...
【机器学习】使用Python实现图神经网络（GNN）：图结构数据的分析与应用
交通系统中的道路和交叉口等。传统的数据分析方法在处理这些复杂的图结构数据时常常力不从心，难以充分挖掘其中的潜在信息。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为一种新兴的机器学习方法，能够有效地处理和分析图结构数据。GNNs通过传播机制（message passing）在图的节点和边之间传播信息，捕捉复杂的节点间关系和图的全局结构，从而实现对图数据的深层次理解和高效处理。近年...
【机器学习】自然语言处理的新前沿：GPT-4与Beyond
📝个人主页：哈__ 期待您的关注 目录 🔥引言 背景介绍 文章目的 一、GPT-4简介 GPT-4概述 主要特性 局限性和挑战 二、自监督学习的新进展 自监督学习的原理 代表性模型和技术 三、少样本学习和零样本学习 少样本学习的挑战 先进方法 四、跨模态学习 跨模态学习的概念 代表性技术 应用场景 第五部分：可解释性和透明性 AI的可解释性问题 最新研究进展 应用与影响 🔥引言 一、GPT-4简介...
智能听觉：从任务特定的机器学习到基础模型
是深度神经网络（DNN），使用音频及其相应的注释示例进行训练，以学习将呈现给它的声学信息（以声学特征的形式）与要识别的目标类别之间的映射。 2.1.1 基本原理 使用已标记的音频数据和对应的标签来训练机器学习模型。模型学习将音频特征映射到目标类别。通过特征提取和分类器等模块进行训练。常用的特征提取方法包括短时傅里叶变换 (STFT) 和梅尔频率倒谱系数 (MFCC)。 2.1.2 优缺点 2.1.2.1 ...
CUDA 在机器学习中的应用 - 直观而全面的解释
在本文中,我们将使用 CUDA 在 GPU 上训练一个 AI 模型,基本上是从头实现 AI,假设几乎没有任何先验知识。 1. 现代计算机的组成 现代计算机主要由以下几个部分组成: 主板:连接所有计算机组件的电路板CPU(中央处理器):执行计算的核心RAM(随机存取内存):CPU 的工作内存GPU(图形处理器):用于加速某些类型的计算 CPU 和 RAM 通常被称为"主机",而 GPU 被称为"设备"。G...
【机器学习】深入理解损失函数(Loss Functions)
尽力写一篇关于损失函数(Loss Functions)的文章,内容大约在2500字左右,使用Markdown格式,并尽量条理清晰。以下是文章内容: 深入理解损失函数(Loss Functions) 在机器学习和深度学习领域,损失函数(Loss Function)扮演着至关重要的角色。它是用于衡量模型预测值与真实值之间差距的一种度量标准,也是优化算法最小化的目标函数。选择合适的损失函数对于训练出高质量的模型...
新时代【机器学习】与【Pycharm】：【随机数据生成】与智能【股票市场分析】
工作 1.1 安装必要的库 小李的理解： 在开始之前，需要安装一些工具，类似于做饭前要准备好各种食材。这里，需要安装pandas、scikit-learn和matplotlib，它们分别用于数据处理、机器学习和数据可视化。 在Pycharm中打开终端，并运行以下命令： pip install pandas scikit-learn matplotlib 这些库的作用如下： 1.2 导入库 小李的理解： 在...
Python Cleanlab库：提升机器学习数据质量
更多Python学习内容：ipengtao.com 在机器学习和数据科学中，数据质量对模型的性能和可靠性有着至关重要的影响。清洗和纠正标签错误的数据是确保模型准确性和泛化能力的关键步骤。Python的Cleanlab库提供了一种便捷且强大的方式来检测和纠正数据中的标签错误，从而提高数据质量和模型性能。本文将详细介绍Cleanlab库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。 Cle...
【机器学习】主成分分析（PCA）：数据降维的艺术
差矩阵特征值分解主成分的选择数据投影 PCA的应用场景1. 数据可视化2. 数据压缩3. 异常检测4. 特征提取 PCA的优缺点优点缺点 结论 主成分分析（PCA）：数据降维的艺术 引言 在数据科学和机器学习领域，处理高维数据是一项挑战。随着维度的增加，数据的复杂性和计算成本也随之上升，这便是所谓的“维度灾难”。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）作为一种经典的数...
【机器学习】机器学习与时间序列分析的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言第一章：机器学习在时间序列分析中的应用1.1 数据预处理1.1.1 数据清洗1.1.2 数据归一化1.1.3 数据增强 1.2 模型选择1.2.1 自回归模型1.2.2 移动平均模型1.2.3 长短期记忆网络1.2.4 卷积神经网络 1.3 模型训练1.3.1 梯度下降1.3.2 随机梯度下降1.3.3 Adam优化器 1.4 模型评估与性能优化1.4.1 模型评估指标1.4.2 超参数调...