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250我一直在
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0有大佬接机器学习作业吗
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0检查过了路径也对之后也能自动跳转到浏览器这jupyter notebook我也重新安装过了。
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4rt，现在学完线性回归的原理及代码实现，但发现我花这么久时间学的这些 其实都有现成的包代替(比如sklearn)，再如后面的决策树，随机森林等等，这些都只要一句import就搞定了，我所要学的只是如何使用包里的方法。 所以一下就显得机器学习的内容单薄许多(还是说本就如此)：就是学习怎么调用包。这就有了一个方向性的问题，了解完每个机器学习的类别，学习完怎么用对应的包，然后怎么走？就只能不断锻炼自己找到正确模型的能力了？
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0想问下Option Lab用到tensorflow numpy pandas 等包的版本是谁什么。导入包时报错，chatgpt说是因为版本不兼容导致的，求一个稳定运行的环境
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1吴恩达老师的optional lab里有很多用了交互界面widget,但是我无法显示,请问怎么解决啊
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0有没有大佬给点学习建议
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021有问题问我就对辣！0请问大佬们，机器学习模型对比，混合优化模型的训练集和原模型一样大小吗？比如混合优化模型是采用优化算法对模型超参数进行优化，需要一个验证集，数据集划分比例为6:2:2；那请问原模型的训练集是多少？它的超参数采用默认值，不需要调参2大学生期末作业不会写，问题太多了，有没有大佬可以帮忙解答一下吗20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，老师多次参16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0比如用nsight或者nvidia-smi这些指令啥的，要查看所有sm的利用率。比如我的rtx4090有128个sm，如何查看这128个sm每个利用率是多少？0Python代做，本人985硕在读，可接python,matlab,html等多种语言代码，程序开发，调试。 包括但不限于：机器学习，深度学习，数据分析，前端后端，留学生辅导，模型修改，模型创新，数据库，Anaconda，Jupyter，强化学习，金融数据分析等。 算法包括但不限于：线性回归，逻辑回归，贝叶斯，knn，LSTM，支持向量机，决策树，随机森林，xgboost，ARIMA，CNN，RNN，GAN，transformer等 python代码编写，python代做，python解答python作业辅导，python数据处理python代码修改，pyt0这是YoloV3-tiny的模型结构，00和05都是卷积核参数，中间的4个4维数组是做什么的呀，求大佬解答8基于YOLO-World的工业产品质量检测系统 本研究开发了一种基于YOLO-World的工业产品质量检测系统，利用高清摄像头捕获生产线上的产品质量图像，并结合深度学习算法进行缺陷检测。研究内容包括缺陷检测算法的优化、模型的迁移学习、以及实时检测系统的集成。 数据集获取链接：MVTec AD数据集和Kaggle工业检测数据集2快该期末了，有什么题库推荐吗，题书也行，得做做题，sk
cp3
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28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
0如题，对每个k我已经1000次随机选取初始点0课程已完结5请问各位大哥nndl 这个库是在哪里。我怎么也找不到skcp3
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03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共 9 张3如题，用mamba 安装Tensorflow 之后出现此问题0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4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d2l3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02有做这方面的大佬吗可以互相交流学习一下9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：qazx6大海96
2024-09
基于MATLAB的神经网络回归和分类，机器学习，深度学习06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1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23RT,torch，cuda的相关库都安装好了，也没有报错，但训练进度一直为零7本人双非材料研二，准备做一个机器学习的材料性能预测0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2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
cp3
天之川
