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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
顾翔
2024-09-10
131
0
《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)
顾翔
2022-09-23
879
0
快速入门Python机器学习(32)
神经网络
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)。
顾翔
2022-09-23
408
0
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。
顾翔
2022-09-23
289
0
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:
顾翔
2022-09-23
284
0
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)
顾翔
2022-09-23
310
0
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)
顾翔
2022-09-23
170
0
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。
顾翔
2022-09-23
226
0
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。
顾翔
2022-09-23
215
0
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。
顾翔
2022-09-23
258
0
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)。
顾翔
2022-09-23
386
0
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:
顾翔
2022-09-23
267
0
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)。
顾翔
2022-05-22
298
0
回顾2021
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。
顾翔
2022-01-05
417
0
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%
顾翔
2021-01-28
477
0
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:
顾翔
2021-01-18
474
0
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。
顾翔
2021-01-18
445
0
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。
顾翔
2021-01-18
972
0
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。
顾翔
2021-01-18
579
0
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。
顾翔
2021-01-18
900
0
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