智友科研资源&推荐MIT《数据科学与统计学专题:回归模型与贝叶斯统计及Python数据处理方法综合研究》算法mit人工智能python

本科研项目由智友团队老师亲自严格筛选。

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项目简介

大数据的本质是海量的、多维度、多形式的数据。所以,在大数据面前,以往的数据处理方式无法快速、高效的达成既定目标,而人工智能技术借助机器学习与深度学习算法,更加灵活,并且可以根据不同的训练数据拥有自优化能力,从而使运算量显著增加。

“人工智能”与“大数据”的完美结合将改变我们的日常生活,也即将成为各领域研究发展方向的变革工具。项目旨在介绍常用统计学、机器学习和数据科学理论,以及当下最受欢迎的Python编程语言,引导学生探讨不同的数据分析理论和实际应用,为高阶学习打下坚实基础。

学生将在项目中学习数据科学、统计学及机器学习的理论和方法,了解并且掌握Python在数据科学和统计学中的应用。学生将在项目结束时,自选框架和问题,使用Python开发数据分析应用,提交项目报告,进行成果展示。

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教授介绍

Mark

麻省理工学院(MIT)

终身正教授

美国斯隆研究奖

HubbleFellow

WebofScience高被引学者称号

Mark导师的研究兴趣聚焦机器学习、数据科学、人工智能、宇宙物理等,善于利用高性能超级计算机强大的数据处理能力进行数值模拟,训练机器学习和深度学习模型,借助机器学习与数据科学技术分析模拟数据

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适合人群

1、适合专业:数据科学、数据处理、统计学、机器学习、深度学习等专业的学生;

2、学生需要具备线性代数及概率论与数理统计基础,至少会熟练使用一门编程语言并修读算法与数据结构,有过机器学习项目开发经验的申请者优先;建议预修专业基础课程:《Python编程与数据处理》、《机器学习的数学基础:线性代数》、《高等数学微积分与应用》、《概率论与数理统计基础》;

3、建议选修:Python数据处理及其数学原理

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项目收获

智友深谙每个科研项目所承载的独特价值,因此,我们根据每位同学的个人兴趣、学术目标和背景,精心定制个性化的科研计划。

智友专业顾问团队具有丰富的行业经验和深厚的专业知识,能够准确评估每个项目的教学质量、师资力量、课程设置和学术氛围,从而确保同学们能够在适合的环境中学习和成长。

THE END
1.社区在实际应用中,京东利用强化学习优化了物流系统,尤其是在仓储管理和配送路径优化中,使用 RL 算法来动态调整库存和配送策略,从而提升了仓储效率和配送准确性。此外,腾讯在云计算资源调度中也应用了强化学习,通过预测负载并动态调节资源配置,提高了云服务的稳定性和性能。 https://open.alipay.com/portal/forum/post/192201027
2.网安风采我院赵晨老师课题组成果在中科院一区Top期刊课题组在联邦少样本学习方面取得了相关进展,相关研究成果以题为“FedFM: A federated few-shot learning method by comparison network and model calibration”的论文于2024年12月发表在中科院一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》(IF=7.2)。 联邦学习通过交换加密模型参数的方式来实现分布式模型协同训练。然而,当前联https://cse.nbut.edu.cn/info/1046/1835.htm
3.跟大模型对话时prompt越礼貌越容易出好结果吗?为什么?以及如何将这些发现应用于更广泛的任务和模型。来源| 深度学习自然语言处理 https://www.zhihu.com/question/627891044/answer/55891403260
4.NatureMethods:用于专家指导行为发现的数据学习平台ASOiD针对识别和提取自然行为的问题,近期发表在Nature Methods的一项研究,提出了一种新型计算平台A-SOiD(Active Supervision-optimized identification),旨在通过结合监督学习和非监督学习的元素,高效地发现和标注行为数据。该平台利用主动学习策略,只需少量的标注数据即可开始训练模型,然后系统会自动识别并请求用户标注那些最能帮助https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26483708
5.Python机器学习下图展示的是creme已经支持的函数和算法: 总而言之,creme目前还是一个探索性的项目,在实际生产方面可能会有性能问题,不过是一个很好地了解Online Learning的材料。 参考文献 1.刘成昊.在线学习算法研究与应用.浙江大学博士学位论文,2017. 2.潘志松等.在线学习算法综述,数据采集与处理,2016.https://blog.csdn.net/qq_43214331/article/details/121830926
6.面向流数据分类的在线学习综述?缺乏对演化流数据在线算法的调查,因此本文的工作与 Hoi 等人的工作 互相补充.在国内,李志杰等人[28]和潘志松等人[29]分别在 2015 年和 2016 年对在线学习算法进行了综述,两篇综 述均从在线算法的学习特点对算法进行分类,既没有考虑在线算法所适用的流数据特点,也没有区分在线学习 的两种不同的学习设置——完全https://jos.org.cn/jos/article/pdf/5916
7.复杂嘲下的人群计数算法研究(如何获取全文?欢迎:购买知网充值卡、在线充值、在线咨询) CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式 【相似文献】 中国期刊全文数据库前30条 1陈薪羽;刘明哲;任俊;汤影;基于多列卷积神经网络的参数异步更新算法[J];计算机应用;2022年02期 2余鹰;朱慧琳;钱进;潘诚;苗夺谦;基于深度学习的人群计数研究综述[J];计算机研究与https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10295-1021755602.htm
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10.复杂网络社团发现综述复杂网络社团发现综述 潘雨, 王帅辉, 张磊, 胡谷雨, 邹军华, 王田丰, 潘志松 引用本文 潘雨, 王帅辉, 张磊, 胡谷雨, 邹军华, 王田丰, 潘志松复.此外, Zhang等 提[77] 出了基于生成对抗性学习的启发式社团发现 算法 SEAL,算法使用判别器来预测一个社团是否真实,并 210800144G5 ComputerScience 计算机https://www.jsjkx.com/CN/PDF/10.11896/jsjkx.210800144
11.陆军工程大学2024年第二批博士研究生招生简章考生对所报考学科研究方向(或与导师提前商定的研究方向或考生自选)的国内外研究状况进行综述,并列出参考文献。汇报时间10分钟,专家提问及考生答辩5-10分钟。专家组根据考生对报考研究方向论述的意义、思考深度、以及考生对该研究方向状况的理解程度、对博士学习阶段的规划等方面打分。对军人考生选取的研究方向还应考察其https://www.kaoyan.cn/news/231109