在地图制图中对道路的处理是一个很重要的方面,如何在小比例尺下清晰展现道路的概貌是一个经常遇到的问题。ArcGIS制图技术中的简化道路网功能可以轻松实现对道路的抽稀显示目的。
模型可解释性是当今机器学习中最重要的问题之一。通常某些“黑匣子”模型(例如深度神经网络)已部署到生产中,并且正在运行从工作场所安全摄像头到智能手机的所有关键系统。令人恐惧的是,甚至这些算法的开发人员都无法理解为什么正是这些算法真正做出了自己的决定,甚至更糟的是,如何防止对手利用它们。
支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,可用于分类和回归问题。支持向量机是最常用也是大家最熟悉的算法,你可能不懂其算法原理,但你绝对听说过这种算法。今天算法研习第三节就来说说关于向量机的基本思想,具体有以下五个问题。
Python 编码规范重要性的原因用一句话来概括就是:统一的编码规范可以提高开发效率。
随机森林是一种灵活,易于使用的机器学习算法,即使没有超参数调整,也能在大多数情况下产生出色的结果。它也是最常用的算法之一,因为它简单,并且可以用于分类和回归任务。在这篇文章中,您将学习随机森林算法如何工作以及其他几个重要的事情。
当有今越来越多的企业希望通过精益生产流程优化起到提高工作质量和效率、降低成本、降低劳动强度、节约能耗、保证安全生产等作用,但如何实现又是个大问题。本文天行健认为精益生产流程优化可以通过以下三个步骤来完成:
多继承少修改,OCP(Open-closed Principle),使用继承来改变,来体现个性
Python使用类(class)和对象(object),进行面向对象(object-oriented programming,简称OOP)的编程。 面向对象的最主要目的是提高程序的重复使用性。我们这么早切入面向对象编程的原因是,Python的整个概念是基于对象的。了解OOP是进一步学习Python的关键。 下面是对面向对象的一种理解,基于分类。 相近对象,归为类 在人类认知中,会根据属性相近把东西归类,并且给类别命名。比如说,鸟类的共同属性是有羽毛,通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都在鸟类的原型基础上的。
将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
1结构性思维的定义 在面临任务和问题时能够紧紧地围绕核心,从多个维度、多个层次全面地进行思考,并能够重点突出、条理分明、有理有据地进行表达。 2表达三要素 表达三要素为:1.思想;2结构;3.修辞。在三要素中,思想永远是表达的核心,是通过日积月累的学习和经验形成,而修辞是我们每个人从小学就开始学习的方法,所以要想短时间做到“思考更清晰,表达更准确”,就必须从结构出发,通过短时间的结构性思维训练,不仅可以帮助组织提升思考能力,并且还可以帮助个人形成严谨的思维习惯。使企业具有统一的和共识的思维、语言、交流和行
今年4月,国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)批准245项推荐性国家标准和2项国家标准修改单,与信息安全相关标准共10项,均在2022年11月1日开始实施,其中包括《信息安全技术 信息安全风险评估方法》(GB/T 20984-2022),代替《信息安全技术 信息安全风险评估规范》(GB/T 20984-2007)版标准,并于2022年11月1日正式实施。 经过15年时间,和2007版相比,新版《信息安全风险评估方法》(以下简称“风评”)有了较大的变化。本人旨在说明新版风评中的一些主要变化,并根据标准
理解产品用户体验的 – 五大要素别 – 五大元素包含的内容 – 五大要素包含内容的实际应用 1、学习用户体验要素的重要性 第十五课,我们用了六页PPT来讲用户体验的分类 – 感官体验– 交互体验– 浏览体验– 情感体验– 价值体验– 信任体验 但是包罗万象变数很大的用户体验应该如何来拿捏把握? – 产品经理怎么样保证产品最后的用户体验符合用户需求? – 产品经理怎么样保证产品最后的用户体验符合产品目标? – 当团队在因用户体验设计过程中发生争吵喋喋不休时,产品经理应该怎么样去做最后的决策? – 等等…..
深度学习算法在过去几年里取得了巨大的进展,成为了计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的重要技术。其中,基于注意力机制的神经网络是一种强大的工具,它在深度学习算法中发挥着重要的作用。本文将介绍基于注意力机制的神经网络在深度学习算法中的应用,并讨论其优势和局限性。
目的:本文的目的是从头到尾构建一个管道,以便在合成数据集上访问18个机器学习模型的预测性能。
本文从单棵决策树讲起,然后逐步解释了随机森林的工作原理,并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
其实,关于这个问题,有一种比较形象的说法是——数据是新的石油。然而,4 月 9 日,伴随着中央决策层下发的一个重要文件,这个问题有了来自官方的权威答案:它与土地、劳动力、资本、技术等一样,都是可市场化配置的生产要素。数据,已经成为国家所定义的 "生产要素",这是史无前例的。
把客观事物封装成抽象的类,并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作,对不可信的进行信息隐藏。
class 类 object 对象 object-oriented programming 面向对象,简称OOP attribute 属性 method 方法 inheritance 继承
本周,我们为您带来Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman撰写的《统计学习的要素》。该统计(和机器)学习领域的开创性著作的第一版最初于近20年前出版,并迅速巩固了自身地位,成为该领域的领先著作之一。然而,在过去的几年中,统计学习的要素并没有保持一成不变,因此该书的第二版于2009年出版。这是我们今天讨论的第二版,尤其是2017年的第12版。
注释的最大作用是提高程序的可读性,向用户提示或解释某些代码的作用和功能 在调试(Debug)程序的过程中,注释可以用来临时移除无用的代码 一般情况下,合理的代码注释应该占源代码的 1/3 左右
在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 XGBoost,而且获得非常好的表现,今天就来看看 XGBoost到底是什么以及如何应用。 本文结构: 什么是XGBoost? 为什么要用它? 怎么应用? 学习资源 什么是 XGBoost? XGBoost :eXtreme Gradient Boosting 项目地址:https://github.com/dmlc/xgboost 是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.edu/~tqc
在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践(上)”一文中,我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景,讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。
1、内置类属性,Python类中有各种内置属性。比如_dict_,_doc_,_name_等等。
模块化思维是指我们需要把工作分门别类,根据自己的工作职责和内容的特点,把工作内容切成相对独立的一些模块,然后根据模块的特点和重要性来采用不同的处理方式,高效地把工作做好,同时节约出宝贵时间。
随机森林对多元公线性不敏感,结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。
CatBoost是一个强大的梯度提升算法,它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中,对模型进行解释和调试是非常重要的,可以帮助我们理解模型的决策过程、识别模型的不足之处,并进一步优化模型。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试,并提供相应的代码示例。
我发现我不适合看视频学习,看书看文字觉得更舒服,看大神的博客教程:Python快速教程——这是大神的第一篇博客,点击下一篇,一篇篇看下去,都很通俗易懂,坐看看大神是如何成长的,可以利用碎片时间看,收获很多,不再迷茫。
Feature Selection For Machine Learning in Python 原文作者:Jason Brownlee 原文地址:https://machinelearningmastery.com/feature-selection-machine-learning-python/ 译者微博:@从流域到海域 译者博客:blog.csdn.net/solo95 Python机器学习中的特征选择 您用来训练机器学习模型的数据特征(data features)对最终实现时能达到的性能
原文地址:https://machinelearningmastery.com/feature-selection-machine-learning-python/
我们介绍了 DisCoPy,这是一个用于计算幺半群类别的开源工具箱。这个库提供了一个直观的语法来定义字符串图表和幺正函子。它的模块化允许在范畴理论的各种应用中有效地实现计算实验,在这些应用中,图已经成为通用语言。作为一个例子,我们首次使用 DisCoPy 在量子硬件上进行自然语言处理。
在自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域,“词”构成了语言的基础单位。与此同时,它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题,如机器翻译、情感分析、问答系统等方面,对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法,还能加深我们对语言本质的认识。
本教程介绍了用于分类的决策树,即分类树,包括分类树的结构,分类树如何进行预测,使用scikit-learn构造分类树,以及超参数的调整。
作者:平章大人 全文共 2582 字 7 图,阅读需要 7 分钟 ———— / BEGIN / ———— 研究了这么久的营销和运营,我越发深刻地认可一句话:“上帝不掷骰子。”这是来自爱因斯坦的一句名言。 我是一个极度相信科学的人,我相信好的运营模型、指标、策略对于实践一定有重要作用,火爆的产品、活动背后绝不是随机地做做推广可以带来的。 海盗模型、漏斗分析法、马斯洛的需求层次理论……,我相信大多数运营人在日常工作中都或多或少运用过这些方法。 我平常总爱琢磨自己的工作,喜欢从中总结出一些道理理论,可能是因为
由惑而生,所以我打算总结一下深度学习模型中常用的激活函数的一些特性,方便大家日后为模型选择合适的激活函数。 说到激活函数,就不能不提神经网络或者深度学习,从一个新手入门深度学习领域,我觉得首先需要理解三个基本的构成要素:
生成式人工智能在获取、存储和共享确定事件严重程度、根本原因分析和事后总结所需的背景信息方面表现出色。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/introducing-work/
在当今快速发展的数字经济中,数据资产化和数据要素化已成为企业提升竞争力的关键策略。这些过程不仅涉及将数据转换为有形的经济价值,还关乎如何利用数据驱动决策、创新和业务增长。
“机器学习”一词的火爆程度无需多言,今年ChatGPT的火爆让每一个都了解到了“人工智能”的巨大潜力。虽然你或多或少接触到“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”这些概念,但是依旧会觉得很模糊,容易混淆。
对网络编辑来说,做专题是经常的事情,也是网站编辑们必须掌握的技能之一。网络编辑如何做专题。网络专题的具体定义,网络专题的形成,网络专题分类,好的网络编辑应具备编辑思路、栏目设置、专题构架、标题制作、版式设计、跟进维护等。专题构思到制作流程,一个好的专题必备的要素。下面,我和大家一起来分享网络编辑如何做专题。
党的十九届四中全会首次将数据作为新的生产要素,十九届五中全会再次确立了数据要素的市场地位。2022年1月12日,国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》(国发〔2021〕29号),对数据要素作出专章部署,提出强化高质量数据要素供给、加快数据要素市场化流通、创新数据要素开发利用机制等重点任务举措,对于加快形成数据要素市场体系、促进数字经济高质量发展具有重要意义。
理解风险管理的背景建立,风险处理,批准监督,监控审查和沟通咨询六个方面的工作目标及内容。
T客汇官网:tikehui.com 撰文 | 杨丽 既然协同办公产品仍有施展拳脚之地,那么厂商还对协同办公就应该留有希望,持续关注用户所想、满足用户所需,还应该了解企业用户在产品实践选型阶段关注的因
经过几个月富有挑战性但是受益良多的学习,我最近从Udacity的Python Nanodegree program AI编程专业毕业。最后一个项目是用PyTorch创建一个102种不同类型的花的图像分类器。
info: Green,P,Jr.An Introduction to Network Architectures and Protocols[J].Communications, IEEE Transactions on, 1980, 28(4):413-424.DOI:10.1109/TCOM.1980.1094703.
最近写了些和函数式编程的文章,有读者和我讨论函数式编程和面向对象编程的优劣。二者都是很好的编程思想,都在着力解决代码重用的问题,也彼此吸收对方的优点,所以大可不必去分个高下。然而, 我面试过许多号称精通面向对象编程(比如:Python / Ruby / C++)的工程师,随便问几个问题,就可以看出这个人对面向对象的理解: 你觉得在面向对象编程中,最重要的思想是什么? 如果有人提及「继承」,我会让她写个她在工作中使用继承的例子。 如果有人提及「多态」,我会让她解释一下多态,并让她写个她在工作中使用多态的例子。
固定资产对于企业的重要性不言而喻,它是企业的重要生产要素。对固定资产的有效管理,不仅关系到企业的经营效益,还关系到企业的合规性和风险控制。然而,在实际固定资产管理工作中,很多企业面临着以下固定资产管理的难题:
很多人不理解“元编程”是个什么东西,关于它也没有一个十分准确的定义。这篇文章要说的是Python里的元编程,实际上也不一定就真的符合“元编程”的定义。只不过我无法找到一个更准确的名字来代表这篇文章的主题,所以就借了这么一个名号。 副标题是控制你想控制的一切,实际上这篇文章讲的都是一个东西,利用Python提供给我们的特性,尽可能的使代码优雅简洁。具体而言,通过编程的方法,在更高的抽象层次上对一种层次的抽象的特性进行修改。 首先说,Python中一切皆对象,老生常谈。还有,Python提供了许多特殊方法、
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