代码编织梦想

【理解机器学习算法】之clustering算法(agglomerative clustering)-爱代码爱编程

聚合聚类(Agglomerative Clustering)是一种层次聚类算法,通过逐步合并或“聚集”它们来构建嵌套聚类。这种方法采用自底向上的方式构建聚类层次:它从将每个数据点作为单个聚类开始,然后迭代合并最接近的聚类对,直到所有数据点合并为一个聚类,或直到达到指定的聚类数量。以下是更详细的概述: 聚合聚类的工作原理 初始化:开始时,将每个数据点视为

【jupyter添加虚拟环境内核(pytorch、tensorflow)-爱代码爱编程

jupyter添加虚拟环境内核(pytorch、tensorflow)- 实操可行 1、查看当前状态(win+R,cmd进入之后)2、激活虚拟环境并进入3、安装ipykernel5、完整步骤代码总结6、进入ju

gpt 4 正式发布_gtp4通用数据传输平台在哪发布-爱代码爱编程

3 月 14 日上午的旧金山,伴着呼啸的阵风和万里晴空翻滚的白云,GPT 4 在万众瞩目中如期而至。 和前一代 ChatGPT(GPT 3.5)相比,GPT 4 支持多模式(Multimodal),有三处重大改进: 输入输出支持图像,可以理解和解释图像。例如根据冰箱内食物照片,自动识别食物,并且推荐食谱;内核提升非常大,在各种专业和学术基准测试中表现已

自动机器学习automl-爱代码爱编程

自动机器学习AutoML AutoMLAuto-SklearnAutoKerasAutoGluonGoogle AutoMLAzure自动机器学习 AutoML 模型的选择和超参数的调节等等任

机器学习算法应用场景与评价指标-爱代码爱编程

类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视

从零开始的python机器学习指南(二)——监督学习之ols回归_python中ols-爱代码爱编程

介绍 本博客将结合样例介绍监督学习/Supervised Learning/SL下的第一大分支:回归/Regression。 开始前的准备 开始前,请先确保你的python环境中有以下包: pandas,numpy,s

study notes for anomaly detection_anomaly detection as a service-爱代码爱编程

Introduction Assume we have a data set including vast normal examples and only small anomalies. To detect these anomalies, we need to train a probabilistic model to determine

准确率,精确率,召回率,f1,auc_西瓜数据集准确率-爱代码爱编程

以西瓜数据集为例,我们来详细解释一下什么是TP、TN、FP以及FN。 一、基础概念 TP:被模型预测为正类的正样本 TN:被模型预测为负类的负样本 FP:被模型预测为正类的负样本 FN:被模型预测为负类的正样本 二、通俗理解(以西瓜数据集为例) 以西瓜数据集为例,我们来通俗理解一下什么是TP、TN、FP、FN。 TP:被模型预测为好瓜的好瓜(

t-爱代码爱编程

文章目录 算法原理示例一示例二 算法原理 t-SNE 的基本思想是将高维数据映射到低维空间,同时保留数据间的局部结构。具体而言,给定一个高维数据集

21-爱代码爱编程

【摘要】:老年人的安全问题备受关注。在各种日常活动中,跌倒是老年人尤其是独居老人最危险的事件之一。现有的跌倒检测工作大多基于可穿戴设备,使用不便。一些解决方案只使用粗粒度的Wi-Fi信号信息,其中包含很多偏差,缺乏对环境变化

activation function 激活函数 -爱代码爱编程

Activation Function 饱和与非饱和 右饱和: 当x趋向于正无穷时,函数的导数趋近于0,此时称为右饱和。 左饱和: 当x趋向于负无穷时,函数的导数趋近于0,此时称为左饱和。 饱和函数和非饱和函数:

「nlp主题分析」lda隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation)-爱代码爱编程

是基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法,广泛用于文本聚类,文本分析,文本关键词等场景。LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布,可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。 LDA主题模型不

「iot&云服务」概念整理-爱代码爱编程

物联网 云服务 big data概念 物联网 Internet of Things 物联管理 物联管理基于强大的物联网平台底座,提供丰富的物联应用能力,快速构建多业态、多应用、多场景的业务管理系统。加强人与设备、人与事

【machine learning】22.k-爱代码爱编程

K-means聚类 1.导入2.K-means实现2.1 找到最近的质心练习1 2.2 计算质心Exercise 2 2.3 查看算法工作2.4 随机初始化 3.在图像压缩上应用K-mea

r tutorial 02 -爱代码爱编程

# 林薇薇 鄭大世 林大佑 費顧漫 # 8500   9800   12500  15000 # 採購員 主任   經理   總裁 # 2300   1350   3285   1035 userName <- c("Lam Wei Wei", "Zheng Da Shi", "Lin Da You", "Fei Gu Man") salary

r tutorial 11 -爱代码爱编程

/* 散点圖 月薪和花红的关系。 */ 1. Scatterplots userName <- c("Lam Wei Wei", "Zheng Da Shi", "Lin Da You", "Fei Gu Man", "Chen Kuang", "Wong wei yun") salary <- c(8500, 9800, 12500

r tutorial 16 -爱代码爱编程

/* Multiple Regression 多元回归分析 薪金、花红、褔利与津贴之间的关系。 假设花红是3313.67、褔利是3000、津贴是1050。 经过预测、薪金将会是12256.66。 */ userName <- c("Lam Wei Wei", "Zheng Da Shi", "Lin Da You", "Fei Gu Man", "

r tutorial 06 -爱代码爱编程

1. Dot chart userName <- c("Lam Wei Wei", "Zheng Da Shi", "Lin Da You", "Fei Gu Man", "Chen Kuang", "Wong wei yun") salary <- c(8500, 9800, 12500, 15000, 8700, 7500) jo

r tutorial 18 -爱代码爱编程

/* Logistic Regression 逻辑回归 薪金与房屋补贴的关系。 假设月薪是17150,那预测他会不会同时申请房屋补贴。 逻辑回归用来预测0与1、是与否的模型。 得到的答案会以0~1表示。 Salary = 17150 、预期结果是 = 0.7105441。 */ salary <- c(5500, 5800, 6400, 6700,

21-爱代码爱编程

摘要:不断增长的独立生活的老年人口需要远程健康监测系统。跌倒被认为是反复发生的致命事件,因此已成为全球健康问题。由于难以将跌倒的特征与其他类似活动区分开来,基于 WiFi 射频信号的跌倒检测系统仍然存在局限性。此外,天线方向