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曼城周杰伦

表格不同类型的数据如何向量化？在进行机器学习项目时，首先需要获取数据，这些数据可以来自数据库、API、网络抓取，或从CSV、Excel等文件中读取。数据可能包含数值、文本和类别等多种特征，但原始数据通常无法直接用于训练模型。

菜鸟小码农的博客

昇思MindSpore第四课---GPT实现情感分类GPT 系列是 OpenAI 的一系列预训练模型，GPT 的全称是 Generative Pre-Trained Transformer，顾名思义，GPT 的目标是通过Transformer，使用预训练技术得到通用的语言模型。和BERT类似，GPT-1同样采取pre-train +fine-tune的思路：先基于大量未标注语料数据进行预训练，后基于少量标注数据进行微调。

AI 赋能电商的未来：购物推荐、会员分类与智能定价的创新实践随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的电商平台开始尝试运用 AI 来提升销售效率和用户体验。从购物推荐到会员分类，再到商品的智能定价，AI 正在深刻地改变电子商务行业的运行方式。AI 的加持不仅让电商平台更加智能化，同时也推动了行业整体的数字化转型。本文将详细探讨如何运用 AI 技术来创新实现购物推荐、会员分类、商品定价等关键业务，全面提升电商平台的运营效率与用户体验。

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get_dumines() 函数,用于将分类变量转换为哑变量get_dummies() 函数可以将DataFrame中的分类变量（通常是字符串类型）转换为哑变量，每个类别对应一个哑变量列，其中包含1和0的值，表示该类别是否出现。

机器学习-朴素贝叶斯今天和大家聊一个机器学习算法-朴素贝叶斯,它的基于概率统计思想的一种机器学习算法常用于分类任务。先验概率：基于统计的概率，根据以往历史经验和分析得到的结果，不需要依赖当前发生的条件。

sagemaker中使用pytorch框架的DLC训练和部署cifar图像分类任务参考资料显示加载的数据脚本同时用来进行训练和推理任务，推理部分的实现为model_fn，没有实现input_fn等函数

[论文阅读] 异常检测 Deep Learning for Anomaly Detection: A Review （四）三种分类方法对比

乘风而来的思绪

【西瓜书】对数几率回归（逻辑回归）的概念与表示

【机器学习】Lesson 5 - K近邻（KNN）分类/回归K近邻（KNN）是一种常见的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。在前文《L4 垃圾邮件数据集分类延申 - NB/KNN/SVC/随机森林》中，已经有涉及到适用 KNN 进行自然语言的分类处理。在本文中，将详细介绍 KNN 的模型原理、使用方法等，并且分为分类与回归分别选取数据集进行模型训练。

基于Pytorch实现图像分类——基于jupyterMnist_NN( (hidden1): Linear(in_features=784, out_features=128, bias=True) (hidden2): Linear(in_features=128, out_features=256, bias=True) (out): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) )

【第4章 | 分类与逻辑回归】(python机器学习）二项逻辑回归• Binomial logistic regression model是一种分类模型• 由条件概率P(Y|X)表示的分类模型

使用 TensorFlow 实现 ZFNet 进行 MNIST 图像分类ZFNet（ZF-Net）是由 Matthew Zeiler 和 Rob Fergus 提出的卷积神经网络架构，它在图像分类任务中取得了显著的效果。它在标准卷积神经网络（CNN）的基础上做了一些创新，例如优化了卷积核大小和池化策略，使得网络在处理图像时表现得更加高效。

【LeetCode】每日一题 2024_11_16 最少翻转次数使二进制矩阵回文 II（矩阵，分类讨论）每天和你一起刷 LeetCode 每日一题~本期看点：究极分类讨论今天发现力扣多了一个新功能，在题目右下角可以看到同时在线刷题的有几个人：

【大语言模型】ACL2024论文-13 透过分裂投票的镜头：探索法律案例结果分类中的分歧、难度和校准透过分裂投票的镜头：探索法律案例结果分类中的分歧、难度和校准在法律决策中，当法官们无法达成一致意见时，就会出现分裂投票（SV），这给必须理解多样化法律论点和观点的律师带来了困难。在高风险领域，理解人类与人工智能系统之间感知难度的一致性对于建立信任至关重要。然而，现有的自然语言处理（NLP）校准方法专注于分类器对其预测性能的认识，这是以人类多数类为衡量标准的，忽视了固有的人类标签变异（HLV）。本文探索了分裂投票作为自然可观察的人类分歧和价值多元性。我们从欧洲人权法院（ECHR）收集了法官的投票分布，并提出

机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论、统计学、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时地模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。在机器学习领域，决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）是两种非常流行且强大的分类和回归算法。它们通过模拟人类决策过程，将复杂的数据集分割成易于理解和处理的子集，从而实现对新数据的准确预测。

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李沐《动手学深度学习》kaggle树叶分类(ResNet18无预训练)python代码实现在尝试这个树叶分类之前，作者仅仅看完了ResNet残差网络一章，并没有看后面关于数据增强的部分，这导致在第一次使用最原始的ResNet18直接跑完训练数据之后的效果十分的差，提交kaggle后的准确仅有20%左右。本文最后依然使用未经预训练的手写ResNet18网络，但做了一定的数据增强，最终在较少的迭代次数下在kaggle精度能达到80%。

Python图像识别-1

基于yolov8、yolov5的鸟类分类系统（含UI界面、训练好的模型、Python代码、数据集）项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov8、yolov8 + SE注意力机制或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制，直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。

24.11.14 朴素贝叶斯分类决策树-分类

昇思大模型平台打卡体验活动：项目2基于MindSpore通过GPT实现情感分类在情感分类任务中，我们使用了IMDB数据集，首先需要对数据进行加载和处理。由于原数据集没有验证集，我们将训练集重新划分为训练集和验证集，以确保训练和验证过程中模型的性能得到充分评估。

机器学习基础04_朴素贝叶斯分类&决策树分类目录一、朴素贝叶斯分类理论1、贝叶斯分类理论2、条件概率3、全概率公式4、贝叶斯推断5、朴素贝叶斯推断