时间序列预测是一个过程，获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!
“回归”这个词，既是Regression算法的名称，也代表了不同的计算结果。当然结果也是由算法决定的。 不同于前面讲过的多个分类算法，回归模型的结果是一个连续的值。 实际上我们第一篇的房价预测就属于回归算法，如果把这个模型用于预测，结果是一个连续值而不是有限的分类。 从代码上讲，那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路，我不想在这个系列的第一篇就给大家印象，TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西。在TensorFlow 2.0中，有更方便的方法可以解决类似问题。 回归算法在大多数机器学习课程中，也都是最早会学习的算法。所以对这个算法，我们都不陌生。 因此本篇的重点不在算法本身，也不在油耗的预测，而是通过油耗预测这样简单的例子，介绍在TensorFlow 2.0中，如何更好的对训练过程进行监控和管理，还有其它一些方便有效的小技巧。
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、Ryan（西安理工大学）、申影（山东大学）、邺调（江苏科技大学）、Loing（华中科技大学）
最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
【导语】TensorFlow 1.8.0 近日正式发布，新版本主要有以下改进内容，AI科技大本营对其编译如下。 ▌主要特点及改进 可以将 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() 传递给 tf.estimator.RunConfig() ，能够在一台有多个 GPU 的机器上运行评估器 （Estimator） 模型。 添加 tf.contrib.data.prefetch_to_device() ，支持预取 GPU 内存。 添加梯度提升树作为预先制作的评估器（Esti
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。研究人员通过扫描图像，对目标进行分割，然后用计算机视觉算法描述分割对象，从而获得了这一数据集。
通常认为评估器因为内置的紧密结合，运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架，除了支持TensorFlow作为后端，还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度，不过本人并未实际对比测试。我觉的，对于大量数据导致的长时间训练来说，这点效率上的差异不应当成为大问题，否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。 在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
决策树可能会受到高度变化的影响，使得结果对所使用的特定训练数据而言变得脆弱。
元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法，从而可以完全控制此评估的复杂性。但是，大多数在线可用的代码都有以下限制：
PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具，简单实用，可识别中文语音，可部署在服务器、Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。
本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE，PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型，PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%，在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为208.3FPS。其中还包含了X/L/M/S四种模型类型，适合部署在多种多样的硬件上，在手机上部署，推理速度也是极快的。
XGBoost 模型可以在训练期间评估和报告模型的测试集上的表现。 它通过在训练模型和指定详细输出（verbose=True）时调用 **model.fit（）**时指定测试数据集和评估指标来支持此功能。 例如，我们可以在训练XGBoost模型时报告独立测试集（eval_set ）上的二进制分类错误率（错误），如下所示：
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
而且，Python 还有很多模块和程序库供我们选择，从而针对一个任务能有很多个解决方案。怎么样，听起来还是很厉害的吧？
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
本文介绍了利用深度学习对空气污染进行预测的方法。首先介绍了数据集和深度学习模型的搭建，然后通过具体实例介绍了模型的预测过程。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
我们都知道用于时序分析和预测的ARIMA模型可能很难配置。
本文介绍全转录组数据分析方法，我们将以拟南芥测序数据为例，在 UseGalaxy.cn 云平台进行数据分析实践。
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： 我们的示例模型 为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的，方便训练中文自定义数据集。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一，示例程序 改代码可以直接粘贴复制到你自己的工程，只需要导入Flink的相关依赖，具体工程构建方法，请参考。 object WordCount { def main(arg
Keras是Python中一个的强大而易用的库，主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时，需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决，并在真实的数据上进行评估。因此，有一个可靠的方
文档理解是文档处理和提取中最重要的步骤。这是从非结构化或半结构化文档中提取信息并将其转换为结构化形式的过程。提取后的结构化表示可以支持各种下游任务，例如信息检索，汇总，分类等。有许多不同的方法可以理解文档，但它们都有一个共同的目标:创建文档内容的结构化表示，以便用于进一步的处理。
一夜之间，全新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消息，在网上引起轩然大波。
选自Machine Learning Mastery 机器之心编译 参与：蒋思源 很多机器学习入门者对测试集和验证集的概念有所混淆，甚至很多机器学习开发工程师常常都会混淆这两个概念。因为当我们采用验证集的时候，测试集好像和验证集实际上并没有多大区别，所以本文从学界定义到实践中的具体影响探讨验证集和测试集间的区别。 验证数据集（validation dataset）是模型训练过程中留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和评估模型的能力。但测试数据集（test dataset）不同，虽然同是模型训练过程中留
创建一个新的文件,命名为 keras_first_network.py ,然后将教程的代码一步步复制进去。
近来，来自耶鲁和交大的研究者借鉴并受医院专家会诊模式的启发，提出了一个名为多学科协作 (Multi-disciplinary Collaboration, MC) 的临床领域框架，目标是以无需训练、具有可解释性的方式来揭示医学智能模型的内在临床知识并提升其推理能力。
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
尽管数据集得到了有效的解决，但它可以作为学习和实践如何开发、评估和使用卷积深度学习神经网络从头开始进行图像分类的基础。这包括如何开发一个用于评估模型性能的强大测试工具，如何探索模型的改进，以及如何保存模型，然后加载它以对新数据进行预测。
OpenAttack是一款专为文本对抗攻击设计的开源工具套件，该工具基于Python开发，可以处理文本对抗攻击的整个过程，包括预处理文本、访问目标用户模型、生成对抗示例和评估攻击模型等等。
摘要： 在这篇文章中，我们将看到一个使用了最新高级构件的例子，包括Estimator（估算器）、Experiment（实验）和Dataset（数据集）。值得注意的是，你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且
决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。 在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库
JRC Monthly Water History产品，是利用1984至2020年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像，生成的一套30米分辨率的全球地表水覆盖的月度地表水监测地图集。该数据集共有442景数据，包含1984年3月至2020年12月间的月度水体检测情况，用户可以在全球尺度上按地区回溯某月份水体检测情况。前言 – 人工智能教程
原创干货文章第一时间送达！ 推荐阅读时间：8min~15min 主要内容：机器学习的实用技巧 在目前数据集中拟合得非常好的算法不一定在新数据集中也能work，极有可能发生了overfitting，所以需要一个评估的方法来判断这个算法是否在新的数据集中可行。 1 Evaluating a Learning Algorithm 首先第一步要做的，就是将目前已有的数据集随机打乱，然后分成training set和test set，一般70%的training set，30%作为test set。随即打乱是为了保持
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据
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