Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.2线性回归的应用2.逻辑回归2.1原理2.2使用方法3.K近邻方法(KNN)3.1KNN分类原理3.2KNN分类应用4.神经网络方法的原理4.1神经网络原理4.2神经网络分类4.3神经网络回归实操内容1.线性回归方法的实现与初步应用(包括L1和L2正则项的使用方法)2.逻辑回归的实现与初步应用3.KNN方法的实现与...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...
聊聊自动驾驶离不开的感知硬件
为了将这些数据转化为有用的信息,自动驾驶系统会应用多种数据处理算法,如点云滤波、聚类、分类和识别等。此外,激光雷达数据通常会与摄像头、毫米波雷达等其他传感器的数据融合,以提高整体的感知精度。1.3激光雷达的局限性在自动驾驶技术中,激光雷达被广泛应用于环境感知、定位导航和安全冗余等关键任务,是现阶段很多...
详解C++ 实现K-means算法
K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。二、K-means算法的基本原理K-means算法的基本原理相对简单直观。算法接受两个输入参数:一是数据集,二是...
朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径
技术原理:首先,通过自然语言处理技术和语料库,将案件中的事实和证据进行分析和归纳,提取出案件中的关键词和主题。然后,基于机器学习算法,对已有的法律文书、量刑指南等相关文本进行训练和学习,并建立量刑模型。其次,将生成式人工智能引入辅助量刑领域。生成式人工智能采用深度学习、神经网络等技术,根据案件事实和证据,自动...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
gmm可用于各种机器学习应用,包括聚类、密度估计和模式识别(www.e993.com)2024年10月1日。在本文中,将首先探讨混合模型,重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数,并提供在Python中从头开始实现它。最后将演示如何使用Scikit-Learn库使用GMM执行聚类。
新质互融,算力共振:玻色量子发布新一代550计算量子比特相干光量子...
当前,玻色量子通过为期一年的量子计算实用化的商业实践,发现了量子计算在组合优化和人工智能两大场景上发挥了巨大的计算优势。同时,玻色量子已联合生态合作伙伴在算力调度、分子对接、虚拟电厂、量子图聚类算法、量子深度学习训练等行业场景实现了一系列重要成果突破。
从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法
可行的方法有利用标的物的metadata信息,采用TF-IDF、LDA、Word2vec等方式获得标的物的向量表示,再利用Kmeans聚类。具体的实现细节这里不介绍,感兴趣的读者可以自行搜索相关材料做深入学习,作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中也做了比较详细的介绍。另外,也可以基于用户的历史操作行为,获得标的物的嵌入表示(矩阵...
今日头条公布算法原理,承认机器理解有限需引入更多人工
强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。这是头条A/BTest实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后...
客群聚类画像的克星,看这十种分群方法及其分布可视化的实现技巧
在具体介绍过程中,为了便于大家的深入理解,我们会对每类算法的原理逻辑进行简要描述,同时结合实例样本数据,依次采用各种聚类算法,实现样本数据的簇类划分,并将模型聚类结果的样本分布情况通过图表形式实现可视化展示。首先,我们来构建一份样本数据,采用随机方式生成一份包含1000条样本和2个特征的数据,同时赋予真实的类别...