1.培训人工智能Python机器学习与深度学习实战随着人工智能、机器学习与深度学习领域的快速进展,近年来AI技术的更新换代加速,带来了诸多值得学习的新技术。各单位及高校日益寻求更强大的机器学习与深度学习能力,以推动科研与项目工作的深入发展。为此,我们特邀国内顶尖的人工智能专家,将举办一期专注于Python在人https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NzI1NjE0Nw==&mid=2649813828&idx=5&sn=5aad49e8201516e38bbe6766e4b0303c&chksm=893bbff0ad6ab1a71d215934a167c3acd5fed77b49e0def4cb75154f968a56137acc93e434de&scene=27
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3.人工智能51CTO.COM51CTO-聚合人工智能话题下,包括 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用案例。https://ai.51cto.com/
4.《机器学习实战指南:CSDN经验集成》腾讯云开发者社区自然语言处理是机器学习的一个重要应用领域,涵盖文本分类、情感分析和聊天机器人等。在文本分类方面,机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯等被广泛应用于文本分类任务,如新闻文章分类、垃圾邮件过滤等。情感分析中,递归神经网络、长短期记忆网络等在处理情感分析任务时表现出色,能够准确识别出文本中的情感倾向。信息检索领https://cloud.tencent.com/developer/article/2478542
5.大数据文摘深度学习对抗海洋赤潮危机!浙大GIS实验室提出ChloroFormer模型,可提前预警海洋藻类爆发 2024-09-18 19:08 实测| GPT-o1:学会了思考,也学会了偷懒 2024-09-17 14:08 概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例 2024-09-16 14:03 GPT 未竟的革命,由 o1 接棒:或是 LLM 研究最重要的发现 https://www.163.com/dy/media/T1425880425836.html
6.数据挖掘与机器学习好用的网站Data.gov启动于2009年,目的是使公众可以更加方便地访问政府数据。一旦政府的某份数据公开,他们就将该数据发布,该网站提供的数据主要包含一些被召回的产品和破产的银行信息。 机器学习网站 kaggle https://www.kaggle.com/ 天池数据 https://tianchi.aliyun.com/https://www.jianshu.com/p/1a5f92f37909
7.机器学习与深度学习值得关注的几个网站小飞的学习笔记最近在学习Python机器学习和深度学习相关的内容,看到一些不错的视频和网站,在此记录: 1. Medium上的一个专栏:Data Science Bootcamp 例如其中对SoftMax 函数和交叉熵损失的介绍 Softmax的主要功能就是把数字转化为概率。 交叉熵损失的目的就是对比Softmax输出的概率分布与真实分类的one-hot编码的相似程度。 https://www.cnblogs.com/yunxiaofei/p/11182509.html
8.机器学习初学者机器学习初学者 本网站是一个公益性网站,致力于人工智能(AI)方面的课程的翻译、笔记分享等。 知识在于分享, 赠人玫瑰,手有余香! 你不是一个人在战斗! 知乎专栏 为了将分散的社群聚集在一起,高效整理信息,近期在知识星球开通了付费社群:知识星球优惠入口http://www.ai-start.com/
9.机器学习CDA网校数据分析在线学习官方网站CDA数据分析就业班试听课——机器学习算法与应用案例 470 0 人工智能工程师(体验课) 81 0 Python零基础快速入门 117 0 授课教师 菊安酱 python爱好者 课程特色 视频(259) 下载资料(14) 最新学员 学员动态 北辰十六 开始学习 4.3.3 案例:现实数据上的 mxzer 开始学习 2.1.1 二元逻辑回归的损失https://edu.cda.cn/course/2033
10.机器学习实验室学生至西南财大参加可信联邦学习冬令营活动2023-11-15 实验室至阿德莱德参加ICMLC国际会议2023-07-20 Smale实验室2020级成员毕业快乐2023-06-16 Smale博士生开题答辩圆满举行2023-05-30 More··· CGCKD 2018 About Fan Min Fan Min Attended conferences Selected Publications (2003 - )Lasthttp://www.fansmale.com/
11.地学智能感知与机器学习研究组SIGMA课题组十篇论文被CCF A类会议NeurIPS录用 9月26日,中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议NeurIPS 2024论文接收结果公布。武汉大学计算机学院智能感知与机器学习研究组师生有10篇论文被录用。神经信息处理更多 2024-09-18SIGMA课题组四篇论文被CCF A类会议/期刊录用 https://sigma.whu.edu.cn/
12.kaggle机器学习和数据科学社区Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.https://www.kaggle.com/
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14.Python机器学习基础教程你可能会从年龄、性别、账号创建时间、在你的购物网站上的购买频率等方面来描述用户。你可能会用每一个像素的灰度值来描述肿瘤图像,也可能利用肿瘤的大小、形状和颜色进行描述。 在机器学习中,这里的每个实体或每一行被称为一个样本(sample)或数据点,而每一列(用来描述这些实体的属性)则被称为特征(feature)。 本https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/19667
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23.机器学习机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件https://wuli.wiki/assets/sogou/1157.%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%20-%20%E6%90%9C%E7%8B%97%E7%A7%91%E5%AD%A6%E7%99%BE%E7%A7%91.html
