【Python】在【数据挖掘】与【机器学习】中的应用：从基础到【AI大模型】
目录 💗一、Python在数据挖掘中的应用💕 💖1.1 数据预处理💞 💖1.2 特征工程💕 💗二、Python在机器学习中的应用💕 💖2.1 监督学习💞 💖2.2 非监督学习💞 💗三、Python在深度学习中的应用💕 💖3.1 深度学习框架💞 💗四、Python在AI大模型中的应用💕 💖4.1 大模型简介💞 💖4.2 GPT-4o实例💞 💗五、实例验证💕 💖5.1 数据集介绍💞 💖5.2 模型构建与训练💞...
【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习 大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer 机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译 图像识别自动驾驶医学影像分析 语音识别智能助手语音转文字 大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏 分布式训练数据并行模型并行异步训练 高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件 未来展望跨领域应用...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（五十一）—— 利用广义网络、深度网络和交叉网络进行结构化数据学习
特征编码 实验 1：基线模型 实验 2：广度和深度模型 实验 3：深度和交叉模型 结论 简介 请注意，本示例应在 TensorFlow 2.5 或更高版本上运行。 数据集 本示例使用 UCI 机器学习资料库中的 Covertype 数据集。任务是根据地图变量预测森林覆盖类型。该数据集包含 506 011 个实例和 12 个输入特征：10 个数字特征和 2 个分类特征。每个实例被分为 7 类中的 1...
【机器学习】——驱动智能制造的青春力量，优化生产、预见故障、提升质量
3.1 数据收集 3.2 数据预处理 3.3 模型训练 3.4 质量提升 3.5 示例代码 四.结论 在全球制造业的激烈竞争中，智能制造作为现代工业发展的重要方向，正在快速崛起。而在智能制造的背后，机器学习作为一项关键技术，正在发挥着越来越重要的作用。通过利用机器学习技术，制造企业能够更好地优化生产流程、预测设备故障并提升产品质量，从而在市场中占据有利地位。 一.优化生产流程 1.1 数据收集 在优化生...
探索Python机器学习：从基础到实践
探索Python机器学习：从基础到实践 本文将带您从机器学习的基础知识出发，逐步深入到实际应用，帮助您掌握Python机器学习的核心技能。 一、机器学习概述 1. 什么是机器学习？ 机器学习是一种通过分析数据来自动发现模式并做出预测的技术。它的核心思想是通过训练模型，让计算机能够自主学习和改进，而无需显式编程。 2. 机器学习的类型 监督学习：模型从标注数据中学习，即数据有明确的输入和输出。常见算法包括...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十九）—— 利用 KerasNLP 实现语义相似性
目录 简介 数据集 设置 准备数据 配置特征空间 进一步自定义特征空间 根据训练数据调整特征空间 制作模型 训练模型 使用端到端模型对新数据进行推理 本文目标 ：只需几行代码就能对表格数据进行分类。 简介 本例演示了如何从原始 CSV 文件开始进行结构化数据分类（也称为表格数据分类）。 我们的数据包括数字特征、整数分类特征和字符串分类特征。 我们将使用实用程序 keras.utils.FeatureSpa...
计算机毕业设计python+spark知识图谱房价预测系统 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
潍坊科技学院 本科生毕业设计任务书 核心算法代码分享如下： # -*- codeing = utf-8 -*-# Author: Tesla Tech# XXXX# @Time :2022/2/10 12:57# @Author: Administrator# @File :community.pyimport datetime from sqlalchemy.ext.declar...
计算机毕业设计Hadoop+Hive地震预测系统 地震数据分析可视化 地震爬虫 大数据毕业设计 Spark 机器学习 深度学习 Flink 大数据
2024 届本科毕业论文（设计） 基于Hadoop的地震预测的 分析与可视化研究 姓 名：____田伟情_________ 系 别：____信息技术学院___ 专 业：数据科学与大数据技术 学 号：__2011103094________ 指导教师：_____王双喜________ 年 月 日 目 录 1 绪论 2 相关技术与工具 2.1 大数据技术概述 2.2 ...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 一、简单介绍 二、分箱、离散化、线性模型与树 三、交互特征与多项式特征 附录 一、参考文献 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 一、简单介绍 二、单变量非线性变换 三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择 四、利用专家知识 附录 一、参考文献 一、简单介...