计算机毕业设计Flask+Vue.js知识图谱音乐推荐系统 音乐爬虫可视化 音乐数据分析 大数据毕设 大数据毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
开发技术 协同过滤算法、机器学习、LSTM、vue.js、echarts、django、Python、MySQL 创新点 协同过滤推荐算法、爬虫、数据可视化、LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论 音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】 深度学习之LSTM 音乐评论情感分析 交互式协同过...
人工智能技术概述_3.机器学习
1.机器学习定义 广义上来说，机器学习指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的组织结构并不断改善自身的性能。更加精确地说，一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而便得更好。 2.机器学习分类 首先，按照学习模式的不同，机器学习可分为监督学习、无监督...
生存分析机器学习
发生的变化的方法，可广泛应用于金融、医疗、保险、交通等领域，比如预测疾病复发风险、评估投资产品收益、估算保险赔付概率等。通过挖掘数据背后的价值，可以帮助我们更好地理解现象、优化决策，实现效益最大化。 机器学习：让数据焕发生机 💡 机器学习则已经渗透到我们生活的方方面面，例如：推荐系统、图像识别、语音识别等。极大地提高了数据处理效率和准确性，将机器学习应用到生存分析中，将让数据分析变得更加高效、智能。 学习...
数据挖掘与机器学习
一. 机器学习的种类 1. 有监督的机器学习 : 分类 : KNN 最近邻 逻辑回归 - 朴素贝叶斯估计 SVM 线性 或 非线性 优化模型 决策树模型 - 随机森林 - 其它集成模型 lightGBM - XGBOOST ...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（一）—— 利用类 U-Net 架构进行图像分割
目录 下载数据 准备输入图像的路径和目标分割掩码 一幅输入图像和相应的分割掩码是什么样子的？ 准备数据集，以加载和矢量化成批数据 准备 U-Net Xception 风格模型 预留验证分割 训练模型 可视化预测 本文目标：在宠物数据集上从头开始训练的图像分割模型。 下载数据 !!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar....
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）。在Boosting中，每个弱学习器都在之前学习器的基础上进行训练，以弥补前一个模型的不足，最终形成一个具有较强泛化能力的模型。 2. 基本流程 Boosting算法的基本流程如下：...
ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写
熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络...
R语言: mlr3机器学习--生存分析
在mlr3vers中，还可以进行生存分析。关于生存分析的理论内容请参考以前的推文。 1、加载R包 library("mlr3verse")library("mlr3proba")library("survival") 2、设定任务 task = as_task_surv(survival::rats, time = "time", event = "status", id = "rats") task...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（二十九）—— 半监督图像分类使用具有SimCLR对比性预训练的方法
监督微调 与基准线的比较 进一步改进 架构 超参数 相关工作 本文目标：使用SimCLR的对比预训练方法进行STL-10数据集的半监督图像分类。 介绍 半监督学习 半监督学习是一种处理部分标记数据集的机器学习范式。在实际应用深度学习时，通常需要收集大量数据集以使其良好运行。然而，标记成本与数据集大小成线性关系（标记每个示例的时间是恒定的），而模型性能只与数据集大小成亚线性关系。这意味着标记越来越多的样本成...
机器学习——模型评价
概述 在机器学习中，模型评价是评估和比较不同模型性能的关键步骤之一。它是通过对模型的预测结果与真实标签进行比较，从而量化模型的预测能力、泛化能力和稳定性。模型评价旨在选择最佳的模型，理解模型的行为，并为模型的改进提供指导。 本文将介绍机器学习中常用的模型评价方法，包括基本流程、常见的评价指标以及这些评价方法的优缺点。此外，将使用Python实现这些模型评价方法，并通过可视化展示评价结果。 基本流程 机器...