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多模态大模型技术原理与实战(2)

原理神经网络模型苹果数据

原始 Transformer 模型以编码器 ( Encoder )-解码器( Decoder )架构

2024-09-10

1310

《阿里测试之道》第一章笔记

单元测试腾讯云测试服务机器学习神经网络深度学习

可以延期，每次延期24h（newExpTime=now+24h and not newExpTime=currentRxpTime+24h）

2022-09-23

8790

快速入门Python机器学习（32）

脑神经元的抽象模型，被称为M-P 模型(McCulloch-Pitts neuron，MCP)：1943年，美国神经解剖学家沃伦麦克洛奇(Warren McCulloch)神经网络和数学家沃尔特皮茨(Walter Pitts)。

2022-09-23

4080

快速入门Python机器学习（20）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。

2022-09-23

2890

快速入门Python机器学习（19）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

不管是决策树分类还是决策树回归，过拟合现象是决策树算法的最大问题，但是从“9.4.2分析有噪音make_regression数据”可以看到，决策树还是一种非常有效的方法，解决过拟合现象有以下两种方法：

2022-09-23

2840

快速入门Python机器学习（18）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

信息熵(约翰·香农 1948《通信的数学原理》，一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小)

2022-09-23

3100

快速入门Python机器学习（17）

机器学习神经网络深度学习人工智能 node.js

class sklearn.svm.LinearSVR(*, epsilon=0.0, tol=0.0001, C=1.0, loss='epsilon_insensitive', fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, dual=True, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)

2022-09-23

1700

快速入门Python机器学习（16）

神经网络机器学习深度学习人工智能 kernel

可见，除了linear，预处理后的得分远远高于处理前。scaler = StandardScaler()我们以前介绍过。

2022-09-23

2260

快速入门Python机器学习（13）

分类算法编程算法 kernel 机器学习神经网络

为两条平行，位于y两侧，与y距离相等的两条直线，我们如果可以通过一种算法把需要进行二分法的事件映射到y1上侧与y2下侧，就达到二分类目的了。

2022-09-23

2150

快速入门Python机器学习（12）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

看来，对三组数据高斯贝叶斯算法在三个数据中最好，我们让他与以前学习过的分类算法做个比较。

2022-09-23

2580

快速入门Python机器学习（11）

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务

朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。

2022-09-23

3860

快速入门Python机器学习（十）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

天气预报有雨P(A)：50%、堵车概率P(B): 80%、下雨后堵车概率P(A|B): 40%；那么堵车后下雨的概率P(B|A)是多少，根据朴素贝叶斯定律：

2022-09-23

2670

快速入门Python机器学习

腾讯云测试服务无监督学习机器学习监督学习神经网络

有监督学习：预先定义好的一组标签（比如禾本科植物：小麦、玉米、水稻、高粱、高羊茅、剪股颖、早熟禾、燕麦、稗、茅、狗尾巴草），通过机器学习后获得的结果是在预先定义好的标签内（比如：燕麦）。

2022-05-22

2980

腾讯云测试服务自动化测试 devops 机器学习神经网络

1．对自动化测试有了理性的认识。前几年，无论参加什么测试会议，都是提及自动化测试的。虽然没有说自动化测试是万能的，但是许多人都感觉到好像只要企业上了自动化测试，软件的质量就得到了保障，就不会有Bug出现。从2020年开始，我就发现人们对自动化测试有了理性的认识，深切的感觉到了以功能为主的自动化测试目的在于新版本发布，验证回归测试用例是否能够正确地运行；手工测试仍然是发现缺陷的主力军，对于新功能，新老功能结合的功能，还是需要大量的手工测试；以性能为主测试必须依赖于自动化测试工具，比如LoadRunner、JMeter、Gatling、Locust；以安全为主测试同时依赖于工具和手工，手工测试主要处理与业务相关的安全测试；而工具主要处理与业务无关的安全测试，比如XSS攻击、SQL注入等等。

2022-01-05

4170

机器学习测试笔记（21）——朴素贝叶斯算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

那么，小明已经告知他不来我家，下暴雨的概率P(A|B) = 90%*60%/80%=67.5%

2021-01-28

4770

机器学习测试笔记（15）——神经网络

卷积神经网络神经网络 node.js

上面这个图是动物神经的解刨图，由于神经仅有兴奋与抑制两种状态，这与计算机仅有“0” “1”两种状态相吻合，这也就是神经网络可以应用于计算机的原因。神经网络的发展历史如下：

2021-01-18

4740

机器学习测试笔记（13）——支持向量机

机器学习神经网络深度学习人工智能

上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。

2021-01-18

4450

机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。

2021-01-18

9720

机器学习测试笔记（14）——支持向量机

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。

2021-01-18

5790

机器学习测试笔记（13）——决策树与随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。

2021-01-18

9000

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