机器学习
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目标检测标注的时代已经终结？
在快速发展的机器学习领域，有一个方面一直保持不变：繁琐和耗时的数据标注任务。无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 然而，由于一个创新性的工具 …
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无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类
在机器学习中，术语ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 在监督学习领域，已经广泛研究和应用了这种方法，尤其是在分类问题上，像Ran…
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在少样本学习中，用SetFit进行文本分类
译者 | 陈峻 审校 | 重楼 在本文中，我将向您介绍“少样本（few-shot）学习”的相关概念，并重点讨论被广泛应用于文本分类的setfit方法。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 传统的机器学习（ML） 在监督（Super…
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常用的回归算法及其特点在机器学习中的应用
回归是统计学中最有力的工具之一，机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种。回归算法用于连续型分布预测，可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。 回归分析在机器学习领域得到广泛应用，例如预测商品销量、交通流量、房价以及天气情况等 回归算法是一种常用的机器学习算法，用于建立自变量X和因变量Y之…
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九种聚类算法，探索无监督机器学习
今天，我想和大家分享一下机器学习中常见的无监督学习聚类方法 在无监督学习中，我们的数据并不带有任何标签，因此在无监督学习中要做的就是将这一系列无标签的数据输入到算法中，然后让算法找到一些隐含在数据中的结构，通过下图中的数据，可以找到的一个结构就是数据集中的点可以分成两组分开的点集（簇），能够圈出这些…
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如何利用外包数据注释服务提升人工智能模型的能力？
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 在人工智能(ai)和机器学习(ml)领域，基础在于数据，数据的质量、准确性和深度直接影响人工智能系统的学习和决策能力。数据有助于丰富机器学习算法数据集的数据注释服务，对于教导ai系统识别模式、做…
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确定数据分布正态性的11种基本方法
在数据科学和机器学习领域，许多模型都假设数据呈现正态分布，或者假设数据在正态分布下表现更好。例如，线性回归假设残差呈正态分布，线性判别分析（lda）基于正态分布等假设进行推导。因此，了解如何测试数据正态性的方法对于数据科学家和机器学习从业者至关重要 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索…
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现代仓储正在为第五次工业革命让路
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 作为一个整体，世界正在看到技术的进步和越来越多的接受。仓储也不例外。随着现代仓储实践融入创新技术，该行业正在向第五次工业革命过渡。自动化、新兴趋势和变革性技术的进步正在导致人类与技术或机器之间的…
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一文读懂分类模型评估指标
模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和f1分数 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 混淆矩阵 混淆矩阵用于评估模型在分类问题中的性能，它是一个展示模…
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OLS回归的定义及应用
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 普通最小二乘法（OLS）回归是一种优化策略，旨在在线性回归模型中找到与数据点最接近的直线。OLS被广泛认为是线性回归模型中最有效的优化方法，因为它能够提供关于alpha和beta的无偏估计值。通…
