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有问题为什么不去深度学习呢

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    huanggingface点进去是介绍参数,想要复写函数 多个输入 多个预测 多个loss单独
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    斯坦福大学的CS229机器学习课程是非常著名的公开课,这是一门研究生课程,更偏重数学理论,不满足调包而想深入理解算法本质的同学可以学习这门课程。 即使不想看课程视频或者不想做作业,我也非常推荐这门课程的讲义(网站上的notes)。虽然仅有200多页,但是写得非常严谨和专业,需要有一定的数学功底。 课程网站:http://cs229.stanford.edu/
    skcp3 12-22
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    快该期末了,有什么题库推荐吗,题书也行,得做做题,
    skcp3 12-22
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    本人算了半天都是1.6左右,和2.06相差甚远,不知问题出自哪里。做不出来,难受死了qwq。大佬们救命呀
    犹狩熙 12-21
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    论文的选题是,通过历史财报数据预测企业借贷违约的概率 我的研究思路是,数据集选取一些有违约记录的企业当年的财报数据作为违约,再选取一些没有违约的企业的随机年报数据作为不违约。通过算法找出对是否违约影响较大的因素,再运用一些算法进行预测。问题如下 1.这种数据选取是合理的吗 2.运用什么算法筛选数据和预测,目前考虑用线性回归筛选数据,预测还没想好,什么会简单一点,只是专业选修课论文,刚入门
    skcp3 12-21
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    这段时间通过和一些学弟学妹的聊天,给我的感受非常深刻,今天有空我就想写下这篇文章来聊一些我的想法和观点。希望能帮助到迷茫的你们。 距离本科毕业也有快3个年头了,回顾过往,本科时候的科研经历也算丰富,数学建模国赛国二,美赛国二,数维杯省三。计算机设计大赛国二,计算机博弈国二,国家级大创项目结题。本科毕业论文关于生成对抗网络,获优秀毕业论文,备发ccfb。计算机垂直领域粉丝2w+。也进了实验室与研究生,老师多次参
    MrRoose 12-18
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    如题,对每个k我已经1000次随机选取初始点
    卡雷特斯 12-16
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    申请人:@sk-cp3 申请感言:认真履行吧主的责任,普及机器学习理论和应用
    skcp3 12-16
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    红外小目标检测(infrared small target detection,简称IRST)真的是一个容易发论文的好方向。 数据集小,神经网络小,一张3090就能跑实验,而且也能发到TIP和CVPR这些顶级的期刊和会议上。
    skcp3 12-14
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    台湾大学李宏毅老师的课程应该是中文机器学习课程中最好的。课程视频全部公开,讲课严谨细致,课程材料完整公开。 上课之前把李航老师的《机器学习方法》相关章节看一遍,然后认真地把李宏毅老师的课听完,把作业做了。 基础打牢以后,剩下的就可以开始做实验、看论文了。
    skcp3 12-14
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    请问各位大哥nndl 这个库是在哪里。我怎么也找不到
    skcp3 12-14
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    想要掌握如何运用析易科研平台来进行数据分析吗?现在,就让我们一起详细探究构建分类模型的整个流程。 分类模型是数据分析中的一种重要工具,它能帮助我们根据已有的特征将数据分为不同的类别。通过析易科研平台,我们可以便捷地进行数据预处理、特征选择、模型训练、评估和优化。这个平台提供了丰富的算法库和用户友好的操作界面,使得从数据载入到模型部署的每一步都变得简单明了。我们将一步步学习如何利用析易科研平台的强大
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    如题,用mamba 安装Tensorflow 之后出现此问题
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    机器学习在聚合物及其复合材料中的应用与实践 研究背景与机器学习基础模型介绍 实例:展示不同的机器学习算法(如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF)在复合材料性能预测中的应用,以及如何利用机器学习模型预测复合材料在不同温度下的力学性能 材料力学性能研究中应用机器学习模型 实例:以PBO为例,讲解如何进行有效的数据清洗和预处理,以提高模型的预测准确性。 实例:以POM为例,讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用,以及如何
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    最近在学习李沐《动手学深度学习pytorch版》的时候遇到一个问题,就是from d2l import paddle as d2l无法执行,然后发现百度AIStudio用0.17.6版本的d2l,1.21.5版的numpy可以import,但是我在本地环境安装d2l的0.17.6版本失败,显示numpy版本不兼容,但是想安装numpy旧版的时候卡在Building wheel for numpy(pyproject.toml)这一步失败。我想在本地跑沐神paddle版的代码,兄弟姐妹们谁知道我应该怎么做?能向谁反映?(pip install d2l装的1.0.3版简介里好像没有paddle,vscode用Ctrl+左键点d2l
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    自动化专业大三,没什么好的竞赛和项目,想在大作业上下功夫,认真做一个,包装一下,以备考研之需,求大佬指点一个比较好的方向
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    请问各位大佬,为什么我的模型在A100上训练这么慢?甚至不如A40,和A800。这是为什么?a100卡的TF32算力不是很高吗?按理说和A800差不多啊,但是训练速度是A800的40%
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    有做这方面的大佬吗可以互相交流学习一下
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    数据如图 每一列都是以1-10的整数 共十列 如果以列单位 挑个好的区间 在500数据以内 也许能有一些规律 主要是整体分布太随机了 局部分布有可能有不错的规律 预测未来的数据 为什么要在500以内 我们研究过 一旦超过500 数据就没有规律了 各个值的占比都会在10%左右 求大佬帮忙 必有重谢 价格美丽 数据下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1pKuxJahwI0N7PyB_5xwqyw?pwd=qazx 提取码:qazx
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    基于MATLAB的神经网络回归和分类,机器学习,深度学习
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    在网上找数据集,看到跨象乘云这个公司有个数据集很好,他是倒闭了嘛,公众号都注销了
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    人工智能大模型是指拥有超大规模参数(通常在十亿个以上)、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数据,完成各种复杂任务,如自然语言处理、图像识别等。 2024年政府工作报告提出“发展新质生产力”,并将其列为年度十大工作任务之首。新质生产力正在重塑社会生产运行的方式,为企业开辟一条通向高质量发展的道路。新质生产力的提出加速了企业数字化转型步伐,人工智能技术作为核心新质技术,正在赋能企业数字化转型。从2
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    RT,torch,cuda的相关库都安装好了,也没有报错,但训练进度一直为零
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    本人双非材料研二,准备做一个机器学习的材料性能预测
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    本人硕士刚毕业,信号处理和模式识别方向,两篇SCI2区,一篇发明专利和一件软著。熟悉实验设计流程,以及各种时、频分析的信号处理方法(CWT\WPT\EMD\VMD)和基于人工智能(机器学习\深度学习)的模式识别算法,也包括一些迁移学习方法和一些多源信息融合策略等等。读研三年,深知老师放养的无奈与无助,故在此立贴,希望能给需要帮助的学弟、学妹提供一些辅导和助攻(视情况有偿或无偿)。我知道本吧大佬数不胜数,我也只是个小菜鸡,所以太难的
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    令θ=θn的话不该是似然函数这一整个表达式的θ都被换掉了么,不理解为什么只有q(Z)里的θ被换掉了
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    临床随机性研究,通常指的是随机对照试验(Randomized Controlled Trial, RCT),这是一种研究设计,旨在通过随机分配受试者到不同的研究组(如治疗组和对照组)来比较一种或多种医疗干预措施的效果。随机化是这种研究设计的核心,它有助于消除选择偏倚和混杂因素的影响,从而提高研究结果的内部有效性。 随机化的方法有多种,包括: 简单随机化:这是一种非限制性的随机方法,可以通过抛硬币、抽签、使用随机数字表或计算机生成的随机数来进
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    探索机器学习基础知识:了解基本概念、学习算法、实践项目。
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    删掉#之后应该怎么改
    TLM22160 12-5
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    我己窥探部分灵魂,你也能理解,因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单,因人人多有个大脑,人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知,然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如:好的感受,就像打了鸡血,人很爽。坏的感受,就像累,苦,饿,的感受。感受好,那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析,系统告知好坏因果,你会认为自己判断的没
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    有几道题目不会,这是其中之一,学临床的被要求写这种东西
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    假设我们有以下数据集,其中A、B、C分别是输入的二进制随机变量并且相互独立,y是二进制输出变量。 请采用伯努利贝叶斯分类器训练模型,并预测新样本(1,0,1)的类别标签,并给出计算过程。(12分)
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    双非院校材料研二,准备做一个机器学习的材料性能预测。我现在有加了1-5份改性剂的改性材料,加上原材料一共六组样品,然后测了他们的五项性能,后期可能会加,手上现有的就是这些数据,我不知道我这些能不能和机器学习做一个交叉啊?我本来想的是多用几种机器学习的模型,再拿出来几份实验数据做训练和检测,然后再预测最后一份实验样品的性能,用预测的结果和我现在的数据对比一下。不知道这个可行性高了不?我之前也没有计算机专
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    工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播具体课程内容:1. 人工智能与机器学习概述2. 深度学习简介与经典网络结构介绍3. 经典深度网络结构介绍与图像分类4. 深度学习-网络结构-Transformer5. 生成对抗网络-GAN6. 图像分割算法7. 目标检测算法8. 视觉迁移学习基础9.深度视觉迁移学习10.红外与可见光视频转换方法研究实操【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测1.1环境配置1.2Python基础1.3OpenCV
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    工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播具体课程内容:1. 人工智能与机器学习概述2. 深度学习简介与经典网络结构介绍3. 经典深度网络结构介绍与图像分类4. 深度学习-网络结构-Transformer5. 生成对抗网络-GAN6. 图像分割算法7. 目标检测算法8. 视觉迁移学习基础9.深度视觉迁移学习10.红外与可见光视频转换方法研究实操【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测1.1环境配置1.2Python基础1.3OpenCV
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    工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播具体课程内容:1. 人工智能与机器学习概述2. 深度学习简介与经典网络结构介绍3. 经典深度网络结构介绍与图像分类4. 深度学习-网络结构-Transformer5. 生成对抗网络-GAN6. 图像分割算法7. 目标检测算法8. 视觉迁移学习基础9.深度视觉迁移学习10.红外与可见光视频转换方法研究实操【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测1.1环境配置1.2Python基础1.3OpenCV
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    工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发 2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播 具体课程内容: 1. 人工智能与机器学习概述 2. 深度学习简介与经典网络结构介绍 3. 经典深度网络结构介绍与图像分类 4. 深度学习-网络结构-Transformer 5. 生成对抗网络-GAN 6. 图像分割算法 7. 目标检测算法 8. 视觉迁移学习基础 9.深度视觉迁移学习 10.红外与可见光视频转换方法研究 实操 【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测 1.1环境配置 1.2Pytho

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