大数据-194 数据挖掘 机器学习理论 有监督、无监督、半监督、强化学习
想不想玩个游戏，赢了免费喝酒，输了需要付三倍的酒钱。眼前的十杯红酒，每杯都略有不同，前五杯属于【赤霞珠】，后五杯属于【黑皮诺】，现在重新倒一杯酒，你需要正确的说出属于哪一类？ 我的问题 ： 算法体系 机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的一个分支，旨在通过数据和算法使计算机系统能够像人类一样学习和做出决策，而无需明确编程指令。机器学习的核心是从数据中提取模式，并使用这些模...
机器学习与神经网络：开启未来科技新纪元
一、机器学习与神经网络的发展前景 机器学习和神经网络作为当今科技领域的前沿技术，正以惊人的速度改变着我们的生活。在生产制造领域，它们可以实现智能化的质量检测，通过对大量图像数据的学习，快速准确地识别出产品中的缺陷，大大提高了生产效率和产品质量。在金融领域，机器学习算法能够对海量的金融数据进行分析，预测市场趋势、评估风险，为投资者提供更精准的决策支持。医疗领域更是受益匪浅，神经网络可以辅助医生进行疾病诊断...
【机器学习】股票数据爬取与展示分析（有代码链接）
数据爬取 一、爬取原理二、代码实践2.1 股票列表获取2.1.1 确定待爬取网页2.1.2 向网页发送请求获取页面响应2.1.3 文本转换成JSON2.1.4 将数据保存到csv文件中2.2 股票数据获取 三、结果分析 代码实现链接 一、爬取原理 本文中主要使用的就是Python的request库，这个库基于HTTP请求实现，使用步骤为如下四个： 发起请求： 通过HTTP库向目标站点发起请求，等待目标站...
计算机毕业设计Python动漫视频分析可视化 动漫影视可视化 动漫情感分析 动漫爬虫 机器学习 深度学习 Tensorflow PyTorch LSTM模型
基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台...
机器学习理论系列——线性模型（上）
系列文章目录 文章目录 线性模型 线性是数学中的基本概念，即两个变量按照一定比例增加或减少，用数学符号表达就是 y = a x + b {y = ax+b} y=ax+b。在机器学习中，线性模型（Linear Model）就是试图通过数据学得一个x的线性组合来预测y（下式也称线性模型基本型） y ^ = w 1 x 1 + w 2 x 2 + ⋯ + w d x d + b \hat{y} = w_1x...
闭着眼学机器学习——决策树分类
1. 算法介绍 决策树是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。它通过构建一个树状结构来进行决策,每个内部节点代表一个特征或属性,每个叶节点代表一个类别或预测值。决策树的优点是直观易懂,可解释性强,适用于处理各种类型的数据。 2. 算法原理 决策树的构建过程主要基于以下几个步骤: 特征选择:选择最佳的特征作为当前节点的分裂标准。生成子节点:根据选定的特征将数据集分割为子集。递归构建:对每个子节点重复...
2024年诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络：变革、应用与展望
2024年诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络：变革、应用与展望 一、引言 2024年诺贝尔物理学奖公布，获奖者为约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield)与杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”（for foundational discoveries and inventions that enable machine lea...
机器学习笔记（五）--神经网络
神经元网络：M-P神经元模型 神经元接收来自其他n个神经元传递过来的信号，这些信号通过有权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行对比，通过激活函数的处理产生神经元的输出。 感知机与多层网络 感知机：由两层神经元组成，输入层传递信号给输出层，输出层是M-P神经元。只有输出层进行激活函数处理，拥有一层功能神经元。不能解决异或、非线性可分的问题。 多层网络：隐藏层和输出层均拥有激活函数的功...
机器学习与神经网络：从研究工具到诺贝尔物理学奖的突破
目录 前言1. 诺贝尔物理学奖：从自然世界到数字世界的转变1.1 历史上的诺贝尔物理学奖：传统科学的圣殿1.2 为什么是机器学习与神经网络？ 2. 机器学习与神经网络：为何如此重要？2.1 从科学研究到工业应用2.2 神经网络与大规模数据的融合 3. 机器学习与物理学的融合：未来的无限可能3.1 物理学中的机器学习：从工具到伙伴3.2 神经网络的物理启示：从微观到宏观 4. 未来展望：人类智能与机器智能...
ML 系列：机器学习和深度学习的深层次总结（ 15） — KNN — 第 1 部分
一、说明 K-最近邻 (KNN) 算法是一种流行的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它是非参数惰性学习算法的一个典型例子。KNN 被认为是一种惰性学习算法，因为它在训练阶段不对底层数据分布做出任何假设，也不从训练数据中学习特定模型。相反，它是一种“惰性”或“延迟”学习，它只是记住训练数据集。 二、KNN算法 KNN 也是一种非参数算法，因为它没有在训练过程中确定的固定...