今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。

随着机器学习和深度学习技术的发展，人脸识别的准确性和应用范围得到了极大提升。本文将介绍人脸识别技术的发展历程，并展示如何使用Python和dlib库实现简单的人...

下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出，随着数据量的增加，深度学习算法的性能也随之提升。

最近出的两个小册子PDF版手机阅读起来太费劲了，也试着制作了适合手机端阅读的epub版。

描述：前面我们已经在机器学习工作站（Ubuntu 24.04 Desktop + Geforce RTX 4070Ti SUPER）中安装 Anaconda 工...

描述：在《#AIGC学习之路》专栏中，我们介绍了机器学习相关环境的搭建部署，本章将作为机器学习筑基期的最后一篇，主要介绍在工作站中进行 Anaconda 工具包...

描述：NVIDIA Container Toolkit(容器工具包)使用户能够构建和运行 GPU 加速的容器，该工具包括一个容器运行时库和实用程序，用于自动配置...

描述：说到机器学习，人工智能，深度学习不免会提到Python这一门编程语言（人生苦短，及时Python），Python是一门解释型、面向对象、动态数据类型的高级...

描述：虽然在之前我们安装了VScode，但是其对于使用Python来写大型项目以及各类配置还是比较复杂的，所以这里我们还是推荐使用PyCharm来编写构建Pyt...

今天为大家介绍的是来自多伦多大学的Alán Aspuru-Guzik团队的一篇论文。计算化学是理解分子和预测化学性质的重要工具。然而，由于求解薛定谔方程的困难以...

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，通过分析和理解图像中的内容，自动将图像归类到预定义的类别中。随着深度学习技术的发展，机器学习在图像分类中的应用取得了显著...

ML.NET 允许开发人员在其 .NET 应用程序中轻松构建、训练、部署和使用自定义模型，而无需具备开发机器学习模型的专业知识或使用 Python 或 R 等其...

IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI)是计算机视觉与...

在当今的数据驱动世界中，机器学习算法扮演着至关重要的角色，它们在图像分类、面部识别、在线内容审核、零售目录优化和推荐系统等多个领域发挥着重要作用。这些算法的核心...

在腾讯云 ES 中，支持选用专用的机器学习节点，可以将推理与读写进行资源性的隔离，满足生产环境业务所需的稳定性和易运维性。当然，在测试验证阶段，或要求不高的业务...

推荐系统是机器学习领域的重要应用之一，广泛应用于电商、社交媒体、在线广告和内容推荐等领域。推荐系统通过分析用户行为和商品特征，向用户推荐可能感兴趣的商品或内容，...

时间序列分析是统计学和机器学习中的一个重要领域，旨在对时间序列数据进行建模和预测。时间序列数据在金融市场预测、气象预报、经济指标分析和工业设备监测等领域广泛存在...

图像识别是计算机视觉领域的一项重要任务，通过分析和理解图像中的内容，使计算机能够自动识别和分类物体、场景和行为。随着深度学习技术的发展，机器学习在图像识别中的应...