📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.418000        🧑  作者: Mango

Kaggle 入门：初学者的快速指南Kaggle 是Google旗下的数据科学家和机器学习工程师的在线社区。机器学习和数据科学领域的初学者对网站的普遍感觉是犹豫不决。这种感觉主要是因为外界对网站的误解。这里是其中的一些 -Kaggle 是一个机器学习竞赛主办网站——这种误解很普遍，因为许多组织举办机器学习竞赛要么是为了招募数据科学家，要么是为了解决面临的问题。拥有最佳解决方案的用户和团队通常会获得...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.426000        🧑  作者: Mango

人工智能的危险在开始谈论人工智能之前，我们必须知道什么是智能？好吧，当一个物体能够回忆起它的经历并利用这些经历在当前函数时，它就会在一个物体中产生智能。但这是一个有点哲学的定义。当谈到纯技术定义时，智力被定义为“获取和应用知识和技能的能力”。现在，有许多类型的人工智能。但我们主要只讨论两种类型的智能，因为所有其他类型的人工智能都是这两种主要类型之一的子集。这两种类型的智能是：狭义人工智能通用人工智...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.433000        🧑  作者: Mango

双直方图简介直方图：直方图就像条形图，使用分箱显示数据的频率（计数）。下面是一个直方图示例[图 1]，显示了月薪在特定范围内的员工数量。 （或在特定的垃圾箱中）图 1：直方图双直方图：双直方图本质上是一个双(=2) 直方图或一对直方图，一个在x 轴上方，一个在x 轴下方，即相反方向。【如图2所示】图 2：双直方图它用于观察两个数据子组中发生的任何变化：位置（在执行 t 检验时观察到）变化（在执行 ...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.441000        🧑  作者: Mango

结合物联网和机器学习让我们的未来更智能物联网 (IoT)一直是人们的热门话题一段时间以来。虽然它现在还没有内爆，但它肯定正在朝着那个方向发展。正如 Judith Dayhoff 博士所说，它赋予了我们无生命的物理世界“一个数字神经系统”。但这项技术在目前的状态下还远非完美。从智能咖啡机到智能可穿戴设备的所有当前应用至少有一个共同的缺点。所有这些设备都需要手动输入才能获得最佳函数。乍一看，这似乎不是...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.448000        🧑  作者: Mango

人类智能的类型在本文中，我们将讨论人类智能的概述和人类智能的类型，在继续之前，您可以阅读这篇文章，例如 AI 与人类智能之间的区别，这将使您了解为什么智能是技术的重要组成部分.让我们一一讨论。先决条件——人工智能和人类智能之间的区别。人类智能：人类智能是一种从经验中学习、适应新情况和利用知识操纵环境的心理素质。它是感知、解决问题、推理、记忆、学习的有效绘图。人类智力的类型：人类智能有以下 9 种类...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.456000        🧑  作者: Mango

强化学习的遗传算法： Python实现大多数机器学习初学者都是从学习监督学习技术开始的，例如分类和回归。然而，机器学习中最重要的范式之一是强化学习 (RL)，它能够解决许多具有挑战性的任务。它是机器学习的一个方面，代理通过执行某些动作并观察从这些动作中获得的奖励（结果）来学习在环境中的行为。在强化学习中，我们给机器一些输入和动作，然后根据输出奖励它们。奖励最大化是最终目标。就像一个一开始什么都不懂...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.467000        🧑  作者: Mango

线性映射线性映射设 V 和 W 是域 K 上的向量空间。函数f: V-> W 被称为两个向量 v,u 的线性映射和一个标量 c \克：如果转换本质上是加法的：如果它们在标量方面本质上是乘法的。零/身份转换线性变换从向量空间到自身称为线性运算符：零转换：对于转换如果满足以下条件，则称为零变换：身份转换：对于转换如果满足以下条件，则称为身份转换：线性变换的性质令 T: V \rightarrow W ...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.477000        🧑  作者: Mango

Beta 变分自动编码器中的解缠结Beta Variational Autoencoders 由 Deepmind 的研究人员于 2017 年提出。它在 2017 年国际学习表示会议 (ICLR) 上被接受。在学习 Beta-variational autoencoder 之前，请查看这篇关于变分自动编码器的文章。如果在变分自编码器中，如果每个变量只对数据集的一个特征/属性敏感，而对另一个属性相对...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.487000        🧑  作者: Mango

逐步预测分析——机器学习预测分析涉及对现有数据集中的数据进行某些操作，目的是确定一些新的趋势和模式。然后使用这些趋势和模式来预测未来的结果和趋势。通过执行预测分析，我们可以预测未来的趋势和性能。它也被定义为预后分析，词预后意味着预测。预测分析使用数据、统计算法和机器学习技术，根据历史数据确定未来结果的概率。为什么预测分析很重要？在预测分析中，我们使用历史数据来预测未来的结果。因此，预测分析在各个领...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.497000        🧑  作者: Mango

Power BI – 交互式 BI 仪表板仪表板包括各种交互式可视化，可帮助获取信息并做出重要的商业智能决策。本文讨论了在 Power BI 中创建交互式仪表板的各种概念。主题包括：填充地图饼状图箱分布树状图使用的数据集使用的数据集是BankCustomers。在 Power BI 中上传数据集并参考数据集以跟随本文下面给出的部分。您可以从这里下载数据集：Dataset填充地图：填充地图使用阴影或...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.507000        🧑  作者: Mango

里程计里程计里程计是使用运动传感器来确定机器人相对于某个已知位置的位置变化。其背后的想法是随着时间的推移位置的增量变化。我们称为相对于地板的线性位移的位置变化可以根据车轮的转数来测量。这种方法为短期测量提供了良好的精度，但在进行大位移时会导致很多误差。里程计的使用可与位置估计器一起使用以提供更好的估计。在某些没有其他参考可用的情况下，里程计是唯一可用的导航信息。机器人可以具有足够的稳定性，以便它们...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.516000        🧑  作者: Mango

亨利气体溶解度优化在考虑最低可行成本的同时，为满足所有设计目标的特定过程的特定参数确定最佳设置的方法称为优化。在所有科学领域都可以看到优化问题，因此设计新的优化算法至关重要。否则，标准优化算法有几个约束，包括单基解、局部优化和未知搜索空间问题。为了克服这些限制，许多科学家和研究人员创建了许多元启发式来处理这些限制，以便处理问题/已解决的优化。元启发式算法通过模仿行为学、生物或物理方面的现象来解决优...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.526000        🧑  作者: Mango

解决数据分析问题的概念框架数据科学是一个跨学科领域，专注于从通常数量巨大的数据集中提取知识。该领域包括分析、准备用于分析的数据以及呈现结果以告知组织的高层决策。因此，它融合了计算机科学、数学、静力学、信息可视化、图形和商业方面的技能。现在在很多情况下，就数据分析问题而言，通常从一个非常不明确的问题开始，例如，人们会说在典型的工业场景中，有一种感觉，周围有很多数据，并且每个人似乎都在建议，一个人应该...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.535000        🧑  作者: Mango

神经网络的应用神经网络是一种处理设备，可以是一种算法，也可以是真正的硬件，它试图通过模拟人脑运作方式的过程来识别一组数据中的潜在关系。计算世界可以从神经网络（也称为人工神经网络或神经网络）中获得大量知识。神经网络具有通过实例学习的能力，这使得它们非常灵活、完全适应性强且功能强大。对于神经网络，它们可以适应不断变化的输入；因此，网络因此可以在不重新设计输出标准的情况下产生最佳结果。神经网络在以下领域...

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:07.545000        🧑  作者: Mango

自关联神经网络自关联神经网络是输入和输出向量相同的神经网络类型。这些是用于模拟和探索关联过程的特殊类型的神经网络。该架构中的关联来自一组称为单元的简单处理元素的指令，这些元素通过加权连接连接。在这些网络中，我们进行了训练以存储双极或二元向量。如果输入与其相似，则可以从失真或有噪声的向量中检索存储的向量。建筑学AANN 包含五层感知器前馈网络，可分为两个 3 层的神经网络，每层串联连接（类似于自动编...