📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.157000        🧑  作者: Mango

股票趋势烛台模式烛台是代表股票价格图表的一种类型。它有助于发现模式和预测股票的未来走势。它由3部分组成：Body：代表开到关的范围威克：表示日内高点和低点颜色：绿色或红色，取决于价格是上涨还是下跌烛台图案：烛台形态可分为 3 种类型：看涨：预测价格将上涨的模式中性：预测价格将继续趋势的模式。看跌：预测价格将下跌的模式看涨烛台形态：看涨锤：当主体较短而灯芯较长时形成。这表明买家能够主导卖家，价格将上...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.160000        🧑  作者: Mango

用 WEKA 构建朴素贝叶斯分类器本文演示了在 Weka 中使用朴素贝叶斯分类器。本实验中使用的“天气标称”数据集以 ARFF 格式提供。本文假设数据已经过适当的预处理。贝叶斯定理用于构建一组称为朴素贝叶斯分类器的分类算法。它是一系列算法，它们共享一个共同的概念，即被分类的每对特征都相互独立。应遵循的步骤：最初，我们必须使用选择文件选项在 weka 工具中加载所需的数据集。在这里，我们选择要执行的...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.164000        🧑  作者: Mango

FastText 工作和实现什么是快速文本？FastText 是Facebook AI Research (FAIR) 的一个开源免费库，用于学习词嵌入和词分类。该模型允许创建无监督学习或监督学习算法来获得单词的向量表示。它还评估这些模型。 FastText支持 CBOW 和 Skip-gram 模型。FastText 的用途：它用于查找语义相似性它还可以用于文本分类（例如：垃圾邮件过滤）。它可以...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.169000        🧑  作者: Mango

数据科学家应该知道的 7 大聚类算法聚类主要关注基于数据点之间的各种相似性或不同性对数据点进行分组的过程。它广泛用于机器学习和数据科学，通常被认为是一种无监督学习方法。随后，有各种标准的聚类算法被用来对这些数据点进行分组。根据聚类要求，由输入数据点形成的聚类是分离的，在这里，开始了数据科学家需要玩的主要游戏。这是因为现在，他们需要对任何聚类算法进行选择，以便可用的数据集可以以聚类的形式很好地表示同...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.174000        🧑  作者: Mango

约束三次样条三次样条插值三次样条插值是一种查找连接度数为 3 或更少的数据点的曲线的方法。样条曲线是多项式，在给定图上是平滑且连续的，并且在它们连接处也是连续的一阶和二阶导数。对于函数y = f(x)，我们为 i = 0, 1, ..., n 取一组点 [xi, yi]。三次样条插值是一条分段连续曲线，通过表中的每个值。以下是 K=3 次样条的条件：s 的域在 [a, b] 的区间内。S, S',...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.178000        🧑  作者: Mango

Omniglot 分类任务在深入分类任务之前，让我们先定义 Omniglot 的含义。Omniglot 数据集：这是一个包含来自 50 个不同字母表的 1623 个字符的数据集，每个字符由一组 20 个不同的人手绘。创建此数据集是为了研究人类和机器如何适应一次性学习，即仅从一个示例中学习一项任务。来源：https://paperswithcode.com/dataset/omniglot-1omn...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.181000        🧑  作者: Mango

梯度下降算法及其变体梯度下降是一种优化算法，用于在各种机器学习算法中最小化成本函数。它主要用于更新学习模型的参数。梯度下降的类型：批量梯度下降：这是一种梯度下降，它处理梯度下降每次迭代的所有训练样本。但是如果训练样本的数量很大，那么批量梯度下降在计算上非常昂贵。因此，如果训练样本的数量很大，那么批量梯度下降不是首选。相反，我们更喜欢使用随机梯度下降或小批量梯度下降。随机梯度下降：这是一种梯度下降，...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.185000        🧑  作者: Mango

使用 K-means 聚类进行图像压缩先决条件：K-means聚类互联网上充斥着大量图像形式的数据。人们每天在 Instagram、Facebook 等社交媒体网站和 google drive 等云存储平台上上传数百万张图片。面对如此大量的数据，图像压缩技术对于压缩图像和减少存储空间变得非常重要。在本文中，我们将研究使用 K-means 聚类算法进行图像压缩，这是一种无监督学习算法。图像由多个称为...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.188000        🧑  作者: Mango

爱沙尼亚的应用人工智能：初创企业的全球跳板今天，爱沙尼亚已成为初创公司和人工智能应用的全球跳板。它在欧洲人工智能生态系统中获得了如此突出的地位，以至于来自亚马逊、谷歌、微软、Netflix和Spotify等科技巨头的许多代表参加了在该国首都塔林举行的会议，讨论资源有限的组织和初创公司如何可以从数据和人工智能的采用中受益。通过相信互联网和人工智能的力量，该国成为技术领域的全球领导者。今天，技术对国家...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.191000        🧑  作者: Mango

Pearson 积矩相关性Pearson 积矩相关系数（或 Pearson 相关系数）是衡量两个变量之间线性关联强度的指标，用r表示。基本上，Pearson 积矩相关性试图通过两个变量的数据绘制一条最佳拟合线，而 Pearson 相关系数r表示所有这些数据点与这条最佳拟合线的距离（即，以及数据点适合这个新模型/最佳拟合线）。相关系数：相关系数可以计算为协方差除以变量的标准偏差。以下公式用于计算 P...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.194000        🧑  作者: Mango

决策的重要性当我们谈论决策时，您实际上并没有意识到您在日常生活中每天都在做决定。从早上醒来，在舒适的床垫后面离开，直到我们一天退休，我们所做的选择是让我们蓬勃发展的动力。据估计，一个普通人每天进行大约 35,000 次选择。高质量决策的关键是确定可行的结果，考虑它们以获得优秀的结果。随着人工智能的向上推力，无论是发现获得工作的最短途径还是做出复杂的商业企业选择，我们的大多数理性选择都更接近于它。使...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.197000        🧑  作者: Mango

数字图像处理链模拟人类视觉系统（HVS）的主要功能，构成数码相机图像处理链。上图解释了链条。相机传感器产生一个“原始”滤色器阵列 (CFA)，它是该链的输入。自动对焦、自动曝光和自动白平衡算法统称为A*。A*感知场景边缘内容、亮度等级、光源颜色，并在按下快门按钮之前调整相应的相机拍摄参数。这与模拟 HVS 参数的适应性调整相同，例如眼睛的瞳孔和晶状体厚度，以及视网膜内的增益。从设备传感器读取 CF...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.200000        🧑  作者: Mango

Goldfeld-Quantt 检验Goldfeld-Quandt 检验– 此检验用于检验给定数据中是否存在异方差性。该测试由 Stephen M Goldfeld 和 Richard E Quandt 提供。如果误差方差与解释变量之一 (Xi) 呈正相关，则可以使用此检验。在数学上它被给出为 -如果回归模型是：其中 ui是残差/误差项。并且误差方差与 Xi2正相关，即，如果我们理解异方差的概念，...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.204000        🧑  作者: Mango

分辨率定理证明先决条件：人工智能 |证明命题定理的证明和推论Wumpus 人工智能世界在本文中，我们将讨论使用推理规则的推理算法。迭代深化搜索是一种完整的搜索算法，它可以定位任何可实现的目标。然而，如果可用的推理规则不充分，则无法达到目标——不存在仅使用这些推理规则的证据。例如，如果消除了双条件消除规则，则上一节中的证明将失败。本部分介绍分辨率，一个单一的推理规则，当与任何完全搜索算法结合时，它会...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:09.207000        🧑  作者: Mango

基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤是一种用于根据与目标用户具有相似品味的其他用户对该项目给出的评分来预测用户可能喜欢的项目的技术。许多网站使用协同过滤来构建他们的推荐系统。基于用户的协同过滤步骤：步骤1：寻找用户与目标用户U的相似度。可以从给定的公式计算任意两个用户“a”和“b”的相似度，第 2 步：预测项目的缺失评分现在，目标用户可能与某些用户非常相似，而与其他用户可能不太相似。因此，更相似的...