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- 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，数据预处理可以提高模型精度，加快模型收敛速度，提升模型性能，这里主要介绍MindSpore常用的数据预处理方式。 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，数据预处理可以提高模型精度，加快模型收敛速度，提升模型性能，这里主要介绍MindSpore常用的数据预处理方式。
- 智能声音探测预警装置是一款基于华为云智能声音识别技术的安全解决方案，应用于采矿业、隧道开凿等地下工作场所。通过整合Modelarts和OBS的技术优势，利用AI共享和自动学习等功能，提高装置的智能化水平，增强地下工作场所的安全性。这款装置展现了先进技术在解决实际问题中的价值。 智能声音探测预警装置是一款基于华为云智能声音识别技术的安全解决方案，应用于采矿业、隧道开凿等地下工作场所。通过整合Modelarts和OBS的技术优势，利用AI共享和自动学习等功能，提高装置的智能化水平，增强地下工作场所的安全性。这款装置展现了先进技术在解决实际问题中的价值。
- 基于ModelArts和Atlas 200DK的云端协同实现，通过YOLO v3预置算法进行大数据训练，运用强大的智能标注功能完成口罩人脸的检测 基于ModelArts和Atlas 200DK的云端协同实现，通过YOLO v3预置算法进行大数据训练，运用强大的智能标注功能完成口罩人脸的检测
- 1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述3.1 SVM 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的机器学习方法，其原理基于寻找一个最优超平面（或者曲线在非线性... 1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述3.1 SVM 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的机器学习方法，其原理基于寻找一个最优超平面（或者曲线在非线性...
- 🥦引言在机器学习和深度学习中，数据集的加载和处理是一个至关重要的步骤。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来加载、转换和管理数据集。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch加载数据集，以便于后续的模型训练和评估。🥦前期的准备在实战前，我们需要了解三个名词，Epoch、Batch-Size、Iteration下面针对上面，我展开进行说明Epoch（周期）:定义：... 🥦引言在机器学习和深度学习中，数据集的加载和处理是一个至关重要的步骤。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来加载、转换和管理数据集。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch加载数据集，以便于后续的模型训练和评估。🥦前期的准备在实战前，我们需要了解三个名词，Epoch、Batch-Size、Iteration下面针对上面，我展开进行说明Epoch（周期）:定义：...
- 🥦引言当谈到机器学习和深度学习时，逻辑回归是一个非常重要的算法，它通常用于二分类问题。在这篇博客中，我们将使用PyTorch来实现逻辑回归。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建和训练神经网络，适用于各种机器学习任务。在机器学习中已经使用了sklearn库介绍过逻辑回归，这里重点使用pytorch这个深度学习框架🥦什么是逻辑回归？我们首先来回顾一下什么是逻辑回归... 🥦引言当谈到机器学习和深度学习时，逻辑回归是一个非常重要的算法，它通常用于二分类问题。在这篇博客中，我们将使用PyTorch来实现逻辑回归。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建和训练神经网络，适用于各种机器学习任务。在机器学习中已经使用了sklearn库介绍过逻辑回归，这里重点使用pytorch这个深度学习框架🥦什么是逻辑回归？我们首先来回顾一下什么是逻辑回归...
- 🍋引言在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种重要的工具，用于评估分类模型的性能。虽然混淆矩阵在二分类问题中被广泛使用，但它同样适用于多分类问题。本文将深入探讨多分类混淆矩阵的概念、解读方法、应用场景以及提供一个实际示例来帮助您更好地理解和使用它。🍋什么是混淆矩阵？混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能的表格，它将模型的预测结果与实际标签进行比较。对于多... 🍋引言在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种重要的工具，用于评估分类模型的性能。虽然混淆矩阵在二分类问题中被广泛使用，但它同样适用于多分类问题。本文将深入探讨多分类混淆矩阵的概念、解读方法、应用场景以及提供一个实际示例来帮助您更好地理解和使用它。🍋什么是混淆矩阵？混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能的表格，它将模型的预测结果与实际标签进行比较。对于多...
- 🍋什么是多项式回归？多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：其中：y 是因变量（目标）。x 是自变量（特征）。β0,β1,…,βn 是多项式的系数。ϵ 是误差项，表示模型无法完美拟合数据的部分。多项式回归的关键之处在于它允许我们通过增加多项式的阶数（nn... 🍋什么是多项式回归？多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：其中：y 是因变量（目标）。x 是自变量（特征）。β0,β1,…,βn 是多项式的系数。ϵ 是误差项，表示模型无法完美拟合数据的部分。多项式回归的关键之处在于它允许我们通过增加多项式的阶数（nn...
- 🍀引言在机器学习领域，梯度下降是一种核心的优化算法，它被广泛应用于训练神经网络、线性回归和其他机器学习模型中。本文将深入探讨梯度下降的工作原理，并且进行简单的代码实现🍀什么是梯度下降？梯度下降是一种迭代优化算法，旨在寻找函数的局部最小值（或最大值）以最小化（或最大化）一个损失函数。在机器学习中，我们通常使用梯度下降来最小化模型的损失函数，以便训练模型的参数。这里顺便提一嘴，与梯度下降齐名... 🍀引言在机器学习领域，梯度下降是一种核心的优化算法，它被广泛应用于训练神经网络、线性回归和其他机器学习模型中。本文将深入探讨梯度下降的工作原理，并且进行简单的代码实现🍀什么是梯度下降？梯度下降是一种迭代优化算法，旨在寻找函数的局部最小值（或最大值）以最小化（或最大化）一个损失函数。在机器学习中，我们通常使用梯度下降来最小化模型的损失函数，以便训练模型的参数。这里顺便提一嘴，与梯度下降齐名...
- 🍀引言当谈到回归分析时，多元线性回归是一个非常强大且常用的工具。它允许我们探索多个自变量与一个因变量之间的关系，并用一条线性方程来表示这种关系。在本文中，我们将深入探讨多元线性回归的概念、应用和解释，以及如何使用统计工具来进行模型的建立和评估。🍀什么是多元线性回归？多元线性回归是一种统计方法，用于研究多个自变量与一个连续因变量之间的关系。它基于线性方程的概念，即假设自变量与因变量之间存在... 🍀引言当谈到回归分析时，多元线性回归是一个非常强大且常用的工具。它允许我们探索多个自变量与一个因变量之间的关系，并用一条线性方程来表示这种关系。在本文中，我们将深入探讨多元线性回归的概念、应用和解释，以及如何使用统计工具来进行模型的建立和评估。🍀什么是多元线性回归？多元线性回归是一种统计方法，用于研究多个自变量与一个连续因变量之间的关系。它基于线性方程的概念，即假设自变量与因变量之间存在...
- 在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。通过对技术和应用的深度剖析，旨在帮助读者对这一令人兴奋的领域有更全面的认识。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员... 在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。通过对技术和应用的深度剖析，旨在帮助读者对这一令人兴奋的领域有更全面的认识。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员...
- 情感分析是自然语言处理的核心领域，专注于挖掘文本的主观情感。本文深入探讨了从篇章到属性级的情感分析技术，强调了上下文的重要性，并展示了Python和PyTorch的实践应用。通过深入了解这些技术背后的原理，我们揭示了深度学习在情感分析中的强大潜力和实际价值。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实... 情感分析是自然语言处理的核心领域，专注于挖掘文本的主观情感。本文深入探讨了从篇章到属性级的情感分析技术，强调了上下文的重要性，并展示了Python和PyTorch的实践应用。通过深入了解这些技术背后的原理，我们揭示了深度学习在情感分析中的强大潜力和实际价值。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实...
- 这是之前关于去除遥感影像条带的另一篇文章，因为出版商推迟了一年发布，所以让大家久等了。这篇文章的主要目的是对Landsat系列卫星因为条带拼接或者镶嵌产生的条带来进行的一种在线修复方式。之前在《remote sensing》上发表过一篇修复水体的，这一片是关于NDVI影像修复的，两者都是同一时间段的成果，只是这次《光谱学与光谱分析》期刊等了很长时间（一年）：Yan X, Li J, Yang... 这是之前关于去除遥感影像条带的另一篇文章，因为出版商推迟了一年发布，所以让大家久等了。这篇文章的主要目的是对Landsat系列卫星因为条带拼接或者镶嵌产生的条带来进行的一种在线修复方式。之前在《remote sensing》上发表过一篇修复水体的，这一片是关于NDVI影像修复的，两者都是同一时间段的成果，只是这次《光谱学与光谱分析》期刊等了很长时间（一年）：Yan X, Li J, Yang...
- sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。而常常使用到的数据预处理方法之一就是特征缩放。特征缩放是将不同特征的取值范围映射到相同的尺度上，以确保不同特征对模型的影响具有相同的权重。 在scikit-learn库的preprocessing模块中，有一个非常常用的函数StandardScaler，它可以... sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。而常常使用到的数据预处理方法之一就是特征缩放。特征缩放是将不同特征的取值范围映射到相同的尺度上，以确保不同特征对模型的影响具有相同的权重。 在scikit-learn库的preprocessing模块中，有一个非常常用的函数StandardScaler，它可以...
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