机器学习
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如何搭建自己的chatgpt
搭建自己的ChatGPT需要进行以下步骤： 收集语料库：ChatGPT需要大量的语料库来进行训练，可通过爬虫技术收集互联网上的聊天记录、社交媒体上的对话等。 数据清洗和预处理：对收…
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安装scikit-learn的详细过程
1. 打开命令终端,检查Python和pip的版本. scikit-learn支持的Python版本是3.6及以上,pip版本最低为9.0.1. 2. 升级pip版本(可选).使…
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Python Sympy：解方程利器
用程序来解决数学问题是非常普遍的，将数学的定理或公式封装成程序中的函数， 只要传入相应的参数，就能让计算机帮我们计算出最终的结果。 不过，今天介绍的这个库：Sympy，它的最大特点…
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查看yolov5/lite各层参数量和各层FLOPs
我会简述如何得到v5模型中各层的参数量和计算量（烂大街的参量表），然后再将如何得到各层的计算量FLOPs（基本没人教怎么获得各层FLOPs，花我一番功夫，其实特别简单，轮子U神都造…
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机器学习可解释性一（LIME）
随着深度学习的发展，越来越多的模型诞生，并且在训练集和测试集上的表现甚至于高于人类，但是深度学习一直被认为是一个黑盒模型，我们通俗的认为，经过训练后，机器学习到了数据中的特征，进而…
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小波变换中的多贝西小波（DB小波函数）概述
内容均来源于维基百科对db小波函数的介绍 多贝西小波（英语：Daubechies Wavelet），是以比利时女性物理暨数学家英格丽·多贝西（Ingrid Daubechies）的…
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训练AI：从数据收集到模型部署的完整指南
训练AI：从数据收集到模型部署的完整指南 随着人工智能的迅速发展，越来越多的企业、学术机构和开发者开始尝试训练自己的AI模型并将其应用于实际应用。但是，训练AI是一项复杂的工作，需…
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ChatGPT 各类 Prompt 整理
前言 如果你对这篇文章感兴趣，可以点击「【访客必读 – 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。 文章写作 修正 【论文修正】Proofre…
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我们是如何测试人工智能的（一）基础效果篇
前言 这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这8年里一直在AI领域里做测试，涉及到的场景有些多， 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些…
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基于Bayes、决策树和SVM的图像分类
基于Bayes、决策树和SVM的图像分类 一、数据集描述 二、 使用Bayes进行图像分类 三、 使用决策树进行图像分类 四、 使用SVM进行图像分类 五、 分类算法对比 一、数据…
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[机器学习、Spark]Spark MLlib实现数据基本统计
👨🎓👨🎓博主：发量不足 📑📑本期更新内容：Spark MLlib基本统计 &#x…
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人类大脑与机器学习的对话：认知过程在人工智能中的应用
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。智能可以被定义为能够处理复杂问题、学习新知识以及适应新环境的…
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one-hot编码
one-hot编码 什么是one-hot编码 one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任…
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【数字电子技术基础】逻辑代数的基本公式和常用公式
逻辑代数运算的基本公式和常用公式 一、基本公式 变量和常量的逻辑加 变量和常量的逻辑乘 变量和反变量的逻辑加和逻辑乘 复合逻辑运算 二、基本定律 1．交换律 2．结合律 3．分配律…
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Sinkhorn-Knopp算法
Sinkhorn-Knopp是为了解决最优传输问题所提出的。 Sinkhorn算法原理 最优运输问题的目标就是以最小的成本将一个概率分布转换为另一个概率分布。即将概率分布 c 以最…
![[机器学习、Spark]Spark MLlib实现数据基本统计](/img/6a/4e90faccccfc6fbee05942c06ac7487e.jpeg)
