1.第四范式申请图机器学习任务处理专利,无需用户关注底层代码实现逻辑金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,第四范式(北京)技术有限公司申请一项名为“图机器学习任务的处理方法、装置、设备及存储介质”的专利,公开号CN 118798268 A,申请日期为2023年9月。 专利摘要显示,本公开涉及一种图机器学习任务的处理方法、装置、设备及存储介质。响应于用户输入的图机器学习任务描述https://www.163.com/dy/article/JF90M85S0519QIKK.html

2.传统机器学习算法总结和整理传统机器学习算法基础知识和公式推导 专栏作者 naruto? 一个深耕风控领域的算法工程师 知乎影响力 获得933 次赞同 · 322 次喜欢 · 2542 次收藏 已更内容 · 20 frudar算法理解 该算法是kdd2016年的最佳论文,主要解决的是从两类结点组成的关系网络图(二部图)中找出内部联系密切和外部联系稀疏的密集https://www.zhihu.com/column/c_1489372446931718144

3.机器学习基础:案例研究法Coursera机器学习基础:案例研究法https://www.coursera.org/learn/ml-foundations

4.机器学习核心概念完全解析(建议收藏)刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 A https://blog.51cto.com/u_15343816/3695919

5.机器学习方法(豆瓣)机器学习是以概率论、统计学、信息论、最优化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。 《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机https://book.douban.com/isbn/978-7-302-59730-8/

6.浅析现有专利价值评估方法存在问题及优化机制近年来机器学习被大力推广并得到迅速发展,更多的机器学习方法也被应用到专利价值评估中。目前机器学习法主要有决策树、神经网络、支持向量机等方法,在选择评估指标和构建评估指标价值体系时可以运用。在专利价值评估过程中存在人为主观性判断等问题,基于分类回归树模型构建专利价值评估体系可以弥补以上不足,这一算法相比基于https://www.yuannuoip.com.cn/page37?article_id=130

7.机器学习已经与政策评估方法,例如事件研究法结合起来识别政策1.机器学习之KNN分类算法介绍: Stata和R同步实现(附数据和代码),2.机器学习对经济学研究的影响研究进展综述,3.陈硕: 回顾与展望经济学研究中的机器学习,4.最新: 运用机器学习和合成控制法研究武汉封城对空气污染和健康的影响!5.Top, 机器学习是一种应用的计量经济学方法, 不懂将来面临淘汰危险!6.Top前沿: 农业http://www.360doc.com/content/21/0507/01/45289182_975931520.shtml

8.《机器学习》第10章降维与度量分析样本的特征数称为维数(dimensionality),当维数非常大时,也就是现在所说的“维数灾难”,具体表现在:在高维情形下,数据样本将变得十分稀疏,因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字,训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱,从而消减了学习器的泛化能力;同时当维数很高时,计https://www.jianshu.com/p/db8f15c3fe56

9.图像预处理之图像去重2.图像比对法:通过对图像的直方图或灰度共生矩阵等特征进行比对来识别重复图像。 3.机器学习法:通过训练机器学习模型来识别重复图像,例如使用卷积神经网络(CNN)。 4.特征提取法:通过提取图像的特征,例如 SIFT 等,并将其映射到一个空间中,以识别重复图像。 https://developer.aliyun.com/article/1268209

10.用于对抗体进行分类的系统和方法与流程在一些实施例中,本文提供的方法将定向进化与机器学习相组合以基于输入氨基酸序列开发新蛋白质。在一些实施例中,所提供的方法可以鉴定改善所述结合蛋白的一种或多种性质的氨基酸序列,例如,抗体与抗原或两种或更多种抗原(例如,多特异性)结合的亲和力或特异性的增加。https://www.xjishu.com/zhuanli/05/202080036250.html

11.2018年医疗保险学术论文评选结果公示2. 人工智能集成机器学习方法对医疗保险基金费用控制的探索 作者:吴静 陈信桢 王振刚 熊光练 华中科技大学同济医学院公共卫生学院 华中科技大学同济医学院附属同济医院 3. 城乡居民医保整合背景下的基金可持续性研究 作者:张心洁 周绿林 江苏大学管理学院 4. 基于精算模型测算下的生育保险与职工医疗基本保险整合路径探索https://www.mohrss.gov.cn/SYrlzyhshbzb/zwgk/gggs/tg/201905/t20190516_317940.html

12.万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好方法词表穷举法,规则解析法,机器学习方法 1.1.1.4 意图识别的难点 输入不规范,不同的用户对同一诉求的表达存在差异。 多意图,“苹果” 可以是产品词,也可以是品牌词;可以是手机,也可以是水果。 数据冷启动。当用户行为数据较少时,很难获取准确的意图。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1491647480&efid=3et1sa5sE1zd64aDT-YEwg

13.总结:Bootstrap(自助法),Bagging,Boosting(提升)简书.pdf在小样本数据集上,Bootstrap方法可以有效地利用有限的信息,提高模型的准确性。对于集成学习而言,理解Bootstrap、Bagging、Boosting等概念,对于设计和实现有效的机器学习系统至关重要。 展开 资源推荐 资源详情 资源评论 Boosting算法简介 浏览:101 Boosting算法简介笔记 Boosting算法简介笔记 Boosting算法简介笔记 统计https://download.csdn.net/download/qq_15141977/11859590

14.数据挖掘的定义及算法今日头条数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘的对象 数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的,也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、https://www.elecfans.com/news/1704976.html