1.机器学习算法:10种常用算法及其实现机器学习算法是人工智能和数据科学领域的核心技术,它们能够从数据中学习规律和模式,并用于预测和决策。本文将介绍10种常用的机器学习算法,探讨它们的原理、应用场景以及Python实现方法。我们将结合开源项目MLAlgorithms,深入了解这些算法的内部工作机制。 为什么要学习机器学习算法? https://blog.csdn.net/helloaiworld/article/details/142791048

2.智能降管理——开启降领域新时代瞪羚云长城战略咨询方式:依托机器学习算法及其他技术建立糖尿病精准模型。 案例:健安华夏建立了基于血糖预测/营养建议的精确糖尿病模型,可预测血糖数据及影响因素,提供个性化控糖方案,实现对糖尿病患者持续、高效管理。 (三)数据库技术与健康要素检测(人工智能+基因型+健康管理) https://www.chinagazelle.cn/news/detail/45e80a28ed074d97b8a56b4ffba42e6d

3.你应该知道的十种机器学习算法机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 毫无疑问,机器学习/人工智能领域在将来是越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势,机器学习https://www.wokahui.com/article/industry/2578.html

4.机器学习大概的介绍让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习接着,我们将这些 数据通过机器学习算法进行处理,这个过程在机器学习中叫做“训练”,处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测,这个结果一般称之为“模型”。对新数据 的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程,“模型”则是过程的中间输出结果,“训练”产生“模型”,“模型https://www.elecfans.com/d/685637.html

5.宋旭光:司法裁判的人工智能化及其限度最新文选与人工智能算法和司法裁判理论相对应,下文将分两种进路进行分析:一种是显式编码、封闭规则的算法,即法律专家系统;另一种是机器学习算法,依靠大数据分析实现对判决的预测。前一种进路已经有了数十年的讨论,虽然成果颇丰,但终未显露胜利的迹象,目前也是疲态已显。后一种进路则方兴未艾,野心勃勃。本文讨论的重点就放在http://fxcxw.mzyfz.com/dyna/content.php?id=14711

6.科学网—[转载]联邦学习算法综述摘要:近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析;最后分别从通信https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1280769.html

7.30了,程序员中的老司机们,30后的路该开向哪里?有一个很有意思的问题,我面试的大部分工程师,哪怕比较资深的,对机器学习都没什么概念,别说 DNN,CNN,LSTM 等,对决策树,SVM,CRF 也完全陌生。相反很多北大清华的应届生,对这些目前热门的机器学习算法都比较熟悉,不少在相关的领域中,使用这些算法发表过论文。换句话说,年轻人搞新算法更有优势。 https://36kr.com/p/1721857474561

8.17个机器学习的常用算法在企业数据应用的场景下, 人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域,由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据, 目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。 https://aidc.shisu.edu.cn/78/aa/c13626a161962/page.htm

9.进化计算机器学习进化计算的四种算法进化计算机器学习 进化计算的四种算法 一、遗传算法 进化计算(Evolutionary Computation)包括遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、进化策略(Evolutionary Strategies,ES)和基因编程(Genetic Programming)。进化进算是受进化生物学启发而发展起来的计算模型,其实现过程基于达尔文的物竞天择、适者生存的生物进化原理,通过将现实问题https://blog.51cto.com/u_16213577/8939331

10.机器学习决策树算法实战——理论+详细的Python3代码实现作者简介:莫尘,学生一枚,努力学习机器学习,深度学习的相关知识,目前正在研究自然语言处理方向。文本选自莫尘的CSDN博客。 一、前言 本篇讨论决策树的原理和决策树构建的准备工作,机器学习决策树的原理,以及如何选择最优特征作为分类特征,决策树构建,决策树可视化,使用决策树进行分类预测,决策树的存储和读取以及sklearn实战https://dy.163.com/article/DT9SBK1C05198NMR.html

11.台风科学研究为防灾减灾强支撑台风尺度估算研究采用了静止气象卫星红外观测数据、中国气象局和联合台风警报中心(JTWC)的最佳路径资料,以及少量的台风中心和外围飞机观测报数据;选用多层感知器(MLP)、广义回归神经网络(GRNN)等5种典型的机器学习算法,建立卫星观测及台风本体物理属性信息与台风特征大风半径之间的非线性关系。 https://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/202305/t20230531_5541701.html

12.AlphaZero加强版AlphaTensor问世,发现史上最快矩阵乘法算法大量研究利用ML技术进行大脑相关研究,例如将高维非线性模式分类方法应用于功能磁共振成像图像,以区分与谎言和真相相关的大脑活动的空间模式;一种结合常规和灌注磁共振的计算机辅助分类方法,用于鉴别诊断脑瘤类型和分级;利用SVM通过分析头皮EEG,通过构建特定于患者的分类器来检测癫痫发作;各种机器学习算法(如SVM、NN和随机森https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=97c6e419443f

13.用反向传播算法解释大脑学习过程?Hinton等人新研究登上Nature子刊机器之心报道 魔王、Jamin、杜伟 反向传播可以解释大脑学习吗?近日 Hinton 等人的研究认为,尽管大脑可能未实现字面形式的反向传播,但是反向传播的部分特征与理解大脑中的学习具备很强的关联性。该研究将之前的相关研究置于「NGRAD」框架下,NGRAD 算法利用活动状态的差异驱动突触更新,这与反向传播类似。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_7047242

14.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算因为机器学习计算中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断的联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习计算关注可以实现的、行之有效的学习算法,很多推论问题具有无程序可循的难度,所以部分的机器学习研究是开发简单、处理容易的近似算法。http://www.kepu.net/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html