宇宙第一大厂亚马逊云科技AWS人工智能/机器学习证书即将上线，一篇文章教你轻松拿下
大云厂亚马逊云科技的全新人工智能技能认证。 为了帮助开发者和企业用户在生成式AI大热的背景下，快速学习掌握人工智能核心技能，进而加速职场发展，提升薪资。亚马逊云科技AWS在8月即将上线最新的两个专注于机器学习和生成式 AI 的 亚马逊云科技AWS 认证： 1）AWS Certified AI Practitioner 2）AWS Certified Machine Learning Engineer - ...
【机器学习】K-Means算法详解：从原理到实践
选择与优化4. 优缺点分析优点缺点 5. 实际应用案例5.1 客户细分5.2 文档分类5.3 图像分割 6. 结语 K-Means算法详解：从原理到实践 引言 K-Means是一种广泛应用于数据挖掘、机器学习领域的无监督学习算法，主要用于聚类分析。它的核心思想是将数据集划分为K个簇（cluster），每个簇内的数据相似度较高，而不同簇间的数据相似度较低。本文将深入浅出地介绍K-Means算法的基本原理、算...
【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...
【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】机器学习重要方法—— 半监督学习：理论、算法与实践
类 第四章 半监督学习的未来发展与挑战4.1 标签质量与模型鲁棒性4.2 多视角与多模态学习4.3 标注策略与主动学习 结论 引言 半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一类机器学习方法，通过结合少量有标签数据和大量无标签数据来进行学习。相比于纯监督学习，半监督学习在标签数据稀缺的情况下能更有效地利用无标签数据，提高模型的泛化能力和预测准确性。本文将深入探讨半监督学习的基本原理、...
【机器学习】机器学习重要分支——强化学习：从理论到实践
挑战4.1 样本效率与泛化能力4.2 安全性与可靠性4.3 解释性与透明性4.4 多智能体系统 结论 强化学习：从理论到实践 引言 强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的重要分支之一，通过与环境交互、试错学习来优化决策策略，已在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，并提供代码示例和图表以帮...
【机器学习】XGBoost: 强化学习与梯度提升的杰作
.2 特征重要性与模型解释3.3 应用案例 4. 高级话题与挑战4.1 过拟合与正则化策略4.2 大规模数据处理与优化4.3 模型融合与集成 结语 XGBoost: 强化学习与梯度提升的杰作 引言 在机器学习的广阔领域中，集成学习方法因其卓越的预测性能和泛化能力而备受瞩目。其中，XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为梯度提升决策树算法的杰出代表，自其诞生以来，便迅速成为数...
Python 机器学习 基础 之 【实战案例】轮船人员获救预测实战
Python 机器学习 基础 之 【实战案例】轮船人员获救预测实战 目录 Python 机器学习 基础 之 【实战案例】轮船人员获救预测实战 一、简单介绍 二、轮船人员获救预测实战 三、数据处理 1、导入数据 2、对缺失数据的列进行填充 3、属性转换，把某些列的字符串值转换为数字 四、建立模型 1、引入机器学习库 2、实例化模型 3、把数据传入模型，预测结果 五、算法概率计算 六、集成算法，构建多棵分类树...
【机器学习】机器学习与医疗健康在智能诊疗中的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言机器学习与医疗健康的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习 医疗健康概述疾病预测诊断辅助个性化治疗方案制定 机器学习与医疗健康的融合应用实时健康监测数据预处理特征工程 疾病预测与优化模型训练模型评估 诊断辅助与优化深度学习应用 个性化治疗方案制定与优化强化学习应用 性能优化模型压缩与优化分布式训练高效推理 案例研究IBM Watson Health推荐算法个性化推荐 谷歌DeepM...