德赢Vwin官网 网报道（文/李弯弯）AI
算法是人工智能领域中使用的
算法，用于模拟、延伸和扩展人的智能。这些
算法可以通过
机器
学习、深度
学习、强化
学习等技术
实现，并被广泛应用于语音识别、自然语言处理、计算机
2024-02-07 00:07:00
4433
David Bourgin 表示他一直在慢慢写或收集不同
模型与模块的纯 NumPy
实现，它们跑起来可能没那么快，但是
模型的具体过程一定足够直观。每当我们想了解
模型API 背后的
实现，却又不想看复杂的框架代码，那么它可以作为快速的参考。
2024-01-17 12:36:25
102
这篇文章我们将为 AMD
KriaKR260 在 AMD Vitis 上创建硬件
加速平台。 我们将从 KR260 预设文件开始，添加平台所需的外设并对其进行配置。 一切设置完毕后，我们将把硬件设计导出到 XSA。
2024-01-12 09:36:15
457
在这篇文章中，我将逐步讲解如何使用 TensorFlow 创建一个简单的
机器
学习
模型。
2024-01-08 09:25:34
272
深度
学习在科学计算中获得了广泛的普及，其
算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有深度
学习
算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。
2024-01-03 10:28:21
460
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度
学习
模型训练
实现工件切割点位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估
模型在自定义的数据集上训练，生成一个工件切割分离点预测
模型
2023-12-22 11:07:46
258
空间的轨迹构造方法，包括直线、圆弧、NURBS自由曲线等轨迹的构造方程。
模型
机器人测试与仿真：通过LabVIEW编程，项目在PC端
实现了
算法和运动仿真。六轴
模型
机器人被用作实体测试对象，通过模块化方法
2023-12-21 20:03:18
自主
学习能力的提升，即不断地与环境交互和从大量的数据中
学习，不断优化自己的
模型和
算法，提高自己的性能和适应性，这将使得
机器人能够适应不同的任务和环境，并能够不断改进自己的表现
2023-12-06 09:41:25
100
本文将继续修炼回归
模型
算法，并总结了一些常用的除线性回归
模型之外的
模型，其中包括一些单
模型及集成
学习器。 保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归
2023-11-03 10:39:49
251
几乎所有的
机器
学习
算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督
学习，我们要找到一个最佳的映射函数f (x)，使得对训练样本的损失函数最小化（最小化经验风险或结构风险）。
2023-11-02 10:18:52
231
为了进行
机器
学习和数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种
模型，在众多的数据挖掘
模型中，国际权威的学术组织 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的
算法。
2023-10-31 11:30:55
445
。 想要在 不同的环境中
加速运行
机器
学习。 想要更容易
实现或试验新的
机器
学习
算法的研究员或数据科学家，包括：超参调优
算法，神经网络搜索
算法以及
模型压缩
算法。 它支持的框架有： PyTorch
2023-10-30 10:28:02
1661
作者：Karan Kantharia AMD
Kria
SOM产品营销经理 无论是电动汽车（ EV ）充电站的逆变器控制，还是手持式医疗设备的传感器融合，抑或是发电系统、公共交通、自动化多轴工业
2023-10-25 16:15:02
239
想在STM32 MCU上部署
机器
学习
模型？这份入门教程，让你一学就会~
2023-10-18 17:45:56
2610
https://www.xilinx.com/products/
som/
kria/kv260-vision-starter-kit.html 中，介绍了一步步的如何组装开发套件应用，如何给开发套件配上
2023-10-17 08:39:59
加速应用程序参考基于 Linux 操作系统构建。入门网页提供了一个预构建的参考映像，可以将其写入 microSD 卡以
实现开箱即用的功能。如果要自定义操作系统，也可以使用
SOM板支持包 （BSP
2023-10-17 08:28:19
AMD
KriaK24
SOM是一款颠覆性的模块化解决方案，为电机控制领域带来了更多可能性。其先进的特性、灵活的配置和易用的开发环境使其成为控制平台的理想选择。
2023-10-10 12:43:05
197
STM8可以
实现从SRAM启动程序吗
2023-10-09 07:38:29
。 从
KriaKV260资料上看该开发板的ReID
加速应用的AI Box能够执行可扩展的分布式多流的跟踪与识别。基于ReiD的应用不仅可利用
机器
学习来跟踪行人并解码多个摄像头数据流，而且还可
2023-10-09 01:32:12
，能集成
到SDK 框架的高效的定制
加速内核。无 论是否使用定制
加速内核，一般的嵌入式开发者都能简便轻松地装配定制
加速流水线。 2.3、
加速应用
加速应用是
Kria
SOM解决方案的基本构建块
2023-09-26 15:17:29
K24
SOM和 KD240 套件支持为电机控制和数字信号处理应用设计高能效量产就绪型解决方案，并
加速上市进程— 2023 年 9 月 19 日，加利福尼亚州圣克拉拉讯 —— AMD今日宣布
2023-09-25 09:41:26
123
设计，提供各种速度能力，而电机驱动使得电机扭矩、转速更大的同时功耗更低。专家表示，提高电机的效率将对全球用电量产生显著的积极影响。 最近，AMD推出K24
SOM扩展
Kria自适应系统模块（
SOM）产品组合，同时推出的还有KD240驱动器
2023-09-22 17:28:52
437
机器
学习
算法是数据挖掘、数据能力分析和数学建模必不可少的一部分，而随机森林
算法和决策树
算法是其中较为常用的两种
算法，本文将会对随机森林
算法的Python
实现进行保姆级教学。
2023-09-21 11:17:28
560
SOM基于 Zynq UltraScale+ MPSoC EV 架构并配备风扇和散热器的主动散热解决方案用于
加速工业级
机器人解决方案的开发，维护和商业化，同时使用自适应计算。 2.高达4 GB
2023-09-18 14:56:59
德赢Vwin官网 网站提供《用赛灵思FPGA
加速
机器
学习推断.pdf》资料免费下载
2023-09-15 15:02:17
1
德赢Vwin官网 网站提供《
Kria
机器人堆栈.pdf》资料免费下载
2023-09-14 11:36:59
0
德赢Vwin官网 网站提供《借助
Kria
SOM
实现嵌入式设计简化.pdf》资料免费下载
2023-09-14 11:35:06
0
德赢Vwin官网 网站提供《
KriaKR260
机器人入门套件：通过硬件
加速释放
机器人.pdf》资料免费下载
2023-09-14 10:16:38
4
德赢Vwin官网 网站提供《
KriaK26
SOM热设计指南.pdf》资料免费下载
2023-09-14 10:15:28
0
德赢Vwin官网 网站提供《
KriaK26
SOM：边缘视觉AI的理想平台.pdf》资料免费下载
2023-09-13 17:04:58
0
先了解生物神经元
模型。 >>>点击查看下载资料 2.Python编程：从入门
到实践 如何
学习编写第一个程序，每个程序员都有不同的故事。我还是个孩子时就开始
学习
2023-09-13 16:41:18
机器
学习
模型指标在
机器
学习建模过程中，针对不同的问题，需采用不同的
模型评估指标。
2023-09-06 12:51:50
409
深度
学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度
学习其主要还是属于
机器
学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠
机器
学习和深度
学习的
算法流程区别。
2023-09-06 12:48:40
1174
一、全系资料汇总 1.1、
KriaK26
SOM可用的相关信息和链接 https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages
2023-09-05 13:57:51
机器
学习按照
模型类型分为监督
学习
模型、无监督
学习
模型两大类。 1. 有监督
学习有监督
学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，
学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射
2023-09-05 11:45:06
1159
，具有自学能力，能够自动从大量数据中提取并
学习规律，从而
实现人工智能的基础。 盘古AI大
模型采用了GPU（图形处理器）
加速技术，GPU优化的
算法使其在短时间内能够完成非常庞大的数据集的
学习和处理。GPU的基本原理是通过并行处理来加
2023-08-31 09:01:40
2004
提供给数学数据
模型,可以分为监督、不受监督和强化
学习。
机器
学习的想法几乎可以在每一个领域
实现;社交媒体特写、互联网产品建议、图像识别和语言翻译都是
机器
学习的范例。 与支持
机器
学习网络的DNN(深
2023-08-29 06:46:48
机器
学习和深度
学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主
学习和改进预测
模型。本文将探讨
机器
学习和深度
学习的概念以及二者之间的区别。
2023-08-28 17:31:09
885
谓八仙过海各显神通了。 本次
机器
学习
算法专题分享包括:
机器视觉介绍与异常检测、ChatGPT 原理介绍 、MediaPipe 介绍、用 TensorFlow
实现GPT
模型。对
机器
学习感兴趣的您一定
2023-08-24 17:40:10
322
OceanStor A310深度
学习数据湖存储，主要面向基础/行业大
模型数据湖场景，
实现从数据归集、预处理到
模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理。
2023-08-23 14:34:32
232
谓八仙过海各显神通了。 本次
机器
学习
算法专题分享包括:
机器视觉介绍与异常检测、ChatGPT 原理介绍 、MediaPipe 介绍、用 TensorFlow
实现GPT
模型。对
机器
学习感兴趣的您一定
2023-08-22 19:25:01
251
随着计算能力和大数据的崛起，
机器
学习
算法正迎来快速发展的时期。在研究层面上，
机器
学习和深度
学习是当前最主要的热点。在计算能力的推动下，
机器
学习
算法取得了许多重大突破，如AlphaGo战胜人类棋手
2023-08-22 17:49:27
1654
机器
学习是人工智能的一个分支，它是一种让计算机通过大量的数据分析和
学习，以便自主预测和决策的技术。它利用
算法和统计学的方法，让计算机从数据中“
学习”到模式，并使用这些模式来进行自主决策，在没有人
2023-08-22 17:40:54
791
深度
学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的
机器
学习
算法，其主要特点是
模型由多个隐层组成，可以自动地
学习特征，并进行预测或分类。该
算法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统和数据挖掘等领域被广泛应用，成为
机器
学习领域的一种重要分支。
2023-08-21 18:22:53
923
机器
学习技术是什么？
机器
学习技术在新型电力系统安全稳定中的应用
机器
学习技术是指从大量的数据和经验中，利用计算机
算法
实现自动
学习的一种技术。这种技术强调数据驱动，通过对数据进行分析和处理，从而得到
2023-08-17 16:30:21
745
机器
学习发展历程：
机器
学习发展现状、
机器
学习发展前景和
机器
学习发展历史 随着科技的快速发展，全球各个行业都在
加速数字化转型，从而
加速了人工智能和
机器
学习的发展。
机器
学习已经成为许多公司和组织
实现商业
2023-08-17 16:30:15
1038
机器
学习有哪些
算法？
机器
学习分类
算法有哪些？
机器
学习预判有哪些
算法？
机器
学习是一种人工智能技术，通过对数据的分析和
学习，为计算机提供智能决策。
机器
学习
算法是
实现
机器
学习的基础。常见的
机器
学习
算法
2023-08-17 16:30:11
1243
解一下theta。在
机器
学习中，theta通常表示
模型的参数。在回归问题中，theta可能表示线性回归的斜率和截距；在分类问题中，theta可能表示多项式
模型的各项系数。这些参数通常是通过训练数据自动
学习得到的，而不是手工设置的。 在
机器
学习中，优化theta是一
2023-08-17 16:30:08
1013
机器
学习是什么意思？
机器
学习属于什么分支？
机器
学习是什么有什么用处？
机器
学习是指让计算机通过经验来不断优化和改进自身的
算法和
模型的过程。因此，
机器
学习可以被理解为是一种从数据中自动获取规律和知识
2023-08-17 16:30:04
1143
机器
学习vsm
算法随着
机器
学习技术的不断发展，相似性计算是
机器
学习中的重要组成部分。在信息检索、文本挖掘、
机器翻译等领域中，相似性计算是必不可少的一项技术。在这些领域中，我们通常使用向量空间
模型
2023-08-17 16:29:35
529
机器
学习
算法入门
机器
学习
算法介绍
机器
学习
算法对比
机器
学习
算法入门、介绍和对比 随着
机器
学习的普及，越来越多的人想要了解和
学习机器
学习
算法。在这篇文章中，我们将会简单介绍
机器
学习
算法的基本概念
2023-08-17 16:27:15
568
机器
学习
算法总结
机器
学习
算法是什么?
机器
学习
算法优缺点?
机器
学习
算法总结
机器
学习
算法是一种能够从数据中自动
学习的
算法。它能够从训练数据中
学习特征，进而对未知数据进行分类、回归、聚类等任务。通过
2023-08-17 16:11:50
937
机器
学习
算法汇总
机器
学习
算法分类
机器
学习
算法
模型
机器
学习是人工智能的分支之一，它通过分析和识别数据模式，
学习从中提取规律，并用于未来的决策和预测。在
机器
学习中，
算法是最基本的组成部分之一。
算法
2023-08-17 16:11:48
632
机器
学习
算法的5种基本算子
机器
学习是一种重要的人工智能技术，它是为了让计算机能够通过数据自主的
学习和提升能力而发明的。
机器
学习
算法是
机器
学习的核心，它是指让计算机从数据中进行自主
学习并且可以
实现
2023-08-17 16:11:46
1244
的区别。 1.
机器
学习
机器
学习是指通过数据使
机器能够自动地
学习和改进性能的
算法。
机器
学习是人工智能的一个重要分支，它通过一系列的训练样本，让
机器从数据中
学习规律，从而得出预测或决策。
机器
学习
算法可以分为有监督
学习
2023-08-17 16:11:40
2718
了基于神经网络的
机器
学习方法。 深度
学习
算法可以分为两大类：监督
学习和无监督
学习。监督
学习的基本任务是训练
模型去
学习输入数据的特征和其对应的标签，然后用于新数据的预测。而无监督
学习通常用于聚类、降维和生成
模型等任务中
2023-08-17 16:11:26
637
计算，深度
学习
模型可以自动
学习输入数据的内在特征表示，从而
实现各种计算任务。 MLP的本质是一种前馈（feedforward）神经网络
模型，由多个神经元层组成。网络的输入层接受原始数据向量，该向量经过隐藏层的一些工程操作后，最终输出到输出层上形成预测。 在
机器
学习任务
2023-08-17 16:11:11
2288
深度
学习
算法库框架
学习深度
学习是一种非常强大的
机器
学习方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，
实现深度
学习技术需要使用一些
算法库框架。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:11:07
411
什么是深度
学习
算法？深度
学习
算法的应用 深度
学习
算法被认为是人工智能的核心，它是一种模仿人类大脑神经元的计算
模型。深度
学习是
机器
学习的一种变体，主要通过变换各种架构来对大量数据进行
学习以及分类处理
2023-08-17 16:03:04
1299
深度
学习
算法工程师是做什么 深度
学习
算法工程师是一种高级技术人才，是数据科学中创新的推动者，也是
实现人工智能应用的重要人才。他们致力于开发和
实现深度
机器
学习
算法来解决各种现实问题，应用于各个领域
2023-08-17 16:03:01
723
深度
学习
算法简介 深度
学习
算法是什么?深度
学习
算法有哪些? 作为一种现代化、前沿化的技术，深度
学习已经在很多领域得到了广泛的应用，其能够不断地从数据中提取最基本的特征，从而对大量的信息进行
机器
学习
2023-08-17 16:02:56
5989
对于
机器
学习而言，编程语言是非常重要的，因为
机器
学习的
实现需要大量的
算法和
模型。而编程语言的选择，除了开发效率上的因素外，还会影响到
模型的速度和精度等方面，从而直接影响到
机器
学习的效果和应用价值。
2023-08-14 14:40:41
464
人工智能
算法通常使用
机器
学习和深度
学习技术来训练
模型，这些技术基于统计学原理和模式识别。其目的是根据现有的数据，通过
学习
模型中的参数，从而使该
模型能够准确地预测新数据。
2023-08-13 14:13:51
2384
智智能数字辨识水表-基于
机器
学习
算法
2023-08-10 11:26:40
371
非常重要。本文将详细探讨AI
算法和
模型的区别，并解释它们在AI应用中的作用。 AI
算法人工智能
算法是一组定义和
实现任务的计算机指令。例如，许多AI
算法用于分类和预测。这些
算法可以从数据中提取有用的信息，并根据其他变量预测结果。AI
算法适用于处
2023-08-08 17:35:39
2250
自定义。 AI大
模型的开源
算法简单来说就是用于训练AI大
模型的
算法，并且是开源的。 现阶段随着计算能力的不断提升和数据量的不断攀升，越来越多的
机器
学习
算法开始涌现出来。其中一个趋势就是AI大
模型的兴起，大
模型指的是参数量非常
2023-08-08 17:25:01
1223
随着人工智能的不断发展和应用，
机器
学习
模型的大小越来越成为一个重要的问题。在
机器
学习中，我们通常将
模型分为两类：大
模型和小
模型。本文将介绍AI大
模型和小
模型是什么，并分析它们各自的优缺点以及区别。
2023-08-08 16:55:33
4534
机器
学习是一种方法，利用
算法来让
机器可以自我
学习和适应，而且不需要明确地编程。在许多应用中，需要
机器使用历史数据训练
模型，然后使用该
模型来对新数据进行预测或分类
2023-08-02 17:36:34
332
通常，当开发人员谈论
机器
学习(ML)时，他们指的是神经网络(nn)。 神经网络的巨大优势在于，你不需要成为一个领域专家，而且可以迅速找到一个可行的解决方案。神经网络的缺点是它们通常需要无数的记忆
2023-08-02 07:12:59
的神经网络结构，掌握如何从零开始设计一个能用、好用的产品级
加速器。通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度
学习相关的
机器
学习
算法及其
实现学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握
加速器运算子系统和存储子系统
2023-07-28 10:50:51
OceanStor A310深度
学习数据湖存储，面向基础/行业大
模型数据湖场景，
实现从数据归集、预处理到
模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理。
2023-07-21 14:51:46
363
KriaKV260 视觉 AI 入门套件官方介绍主页： https://china.xilinx.com/products/
som/
kria
2023-07-15 22:00:25
1957年，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）从数学角度考察MP
模型，并提出可以通过若干成对的输入输出数据和
机器
学习方法获得ω和b的值，罗森布拉特依此提出感知机
算法（Perceptron Algorithm）。
2023-07-15 12:56:48
294
监控生产中的
机器
学习
模型指南
2023-07-05 16:30:38
249
实践中的
机器
学习：构建 ML
模型
2023-07-05 16:30:36
412
德赢Vwin官网 网站提供《
机器
学习
模型:用于使用边缘脉冲软件预测大象的行为.zip》资料免费下载
2023-06-29 14:47:35
0
基于
机器
学习
算法的校准优化方案
2023-06-29 12:35:49
236
德赢Vwin官网 网站提供《创建自定义
KriaKV260
加速ML应用程序.zip》资料免费下载
2023-06-26 10:20:05
0
了对 HLS 的理解，开始初步掌握使用 HLS 进行并行性编程的方法。我们
学习了 PYNQ 框架，在 PYNQ-Z2 上
实现神经网络
加速电路，有了软硬件协同开发的经历。除此之外，我们还
学习了
2023-06-20 19:45:12
优化
算法一直以来是
机器
学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化
算法可以大大提高
学习速度，加快
算法的收敛速度和效果。该论文从浅层
模型到深度
模型纵览监督
学习中常用的优化
算法，并指出了每一种优化
算法
2023-06-15 11:20:22
395
德赢Vwin官网 网站提供《使用
机器
学习
模型(AI)进行预测是否安全.zip》资料免费下载
2023-06-14 11:04:24
0
KNN(k-Nearest Neighbors)思想简单，应用的数学知识几乎为0，所以作为
机器
学习的入门非常实用、可以解释
机器
学习
算法使用过程中的很多细节问题。能够更加完整地刻画
机器
学习应用的流程。
2023-06-06 11:15:02
392
优化是
机器
学习中的关键步骤。在这个
机器
学习系列中，我们将简要介绍优化问题，然后探讨两种特定的优化方法，即拉格朗日乘子和对偶分解。这两种方法在
机器
学习、强化
学习和图
模型中非常流行。
2023-05-30 16:47:17
1333
从 加载数据到部署训练
模型的整个开发流程。对于每个训练阶段，我们将 演示取得精确
模型的关键技术，帮助您掌握更具挑战性的训练任务，包 括选择
算法、优化
模型参数和避免过拟合。 在本电子书中，您还将
学习如何将
模型转变成预测工具，具体包括在
2023-05-29 09:14:53
0
一、
机器
学习基础概念 关于数据
机器
学习就是喂入
算法和数据，让
算法从数据中寻找一种相应的关系。 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计
学习和
机器
学习领域都经常被用作示例。数据
2023-05-28 11:29:41
649
本文介绍了支持 ChatGPT 的
机器
学习
模型的概况，文章将从大型语言
模型的介绍开始，深入探讨用来训练 GPT-3 的革命性自我注意机制，然后深入研究由人类反馈的强化
学习机制这项让 ChatGPT 与众不同的新技术。
2023-05-26 11:44:32
541
机器
学习（ML）是解决涉及模式识别问题的一个非常好的工具，ML
算法能将杂乱的原始数据转化为可用信号。其基本流程是基于数据产生
模型，然后利用
模型预测输出，从而
实现无需人工交互即可完成
学习、推理和决策
2023-05-19 09:55:33
1397
分类是
机器
学习最常见的应用之一。 分类技术可预测离散的响应 — 例如，电子邮件是不是垃圾邮件，肿瘤是恶性还是良性的。 分类
模型可将输入数据划分成不同类别。 典型的应用包括医学成像、语音识别和信用评估。
2023-05-11 09:53:08
669
熟悉
机器
学习领域的经典
算法、
模型及
实现的任务等，同时
学习搭建和配置
机器
学习环境，并学会用 线性回归 解决一个实际问题。
2023-05-10 14:42:30
432
人工智能 (AI)、
机器
学习(ML) 和
算法这几个词经常出现误用、混淆和误解。尽管它们都有各自的固定含义，但是人们常常会将这几个概念互换使用。遗憾的是，如果没有领会这些含义，它们可能会让本已
2023-05-09 10:55:18
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来源：DeepNoMind对于初学者来说，
机器
学习相当复杂，可能很容易迷失在细节的海洋里。本文通过将
机器
学习
算法分为三个类别，梳理出一条相对清晰的路线，帮助初学者理解
机器
学习
算法的基本原理，从而更高
2023-05-08 10:24:39
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从数据提取和预处理到
模型训练和调优，
模型和部署的分析将在主流设计中的单个实体中运行。这意味着将使用相同的脚本提取、清理、准备、建模和部署数据。由于
机器
学习
模型通常比其他软件应用程序包含的代码少得多，因此将所有资源保存在一个地方非常有意义。由于深度
学习和神经网络
算法的进步，全球市场有望获得牵引力。
2023-05-04 09:55:56
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特征工程是
机器
学习过程中的关键步骤，涉及将原始数据转换为
机器
学习
算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我们介绍了各种特征工程技术，包括特征选择和提取、编码分类变量、缩放和归一化、创建新特征、处理不平衡数据、处理偏斜和峰度、处理稀有类别、处理时间序列数据、特征转换和文本预处理。
2023-04-19 11:38:51
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特征工程是
机器
学习过程中的关键步骤，涉及将原始数据转换为
机器
学习
算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我们介绍了各种特征工程技术，包括特征选择和提取、编码分类变量、缩放和归一化、创建新特征、处理不平衡数据、处理偏斜和峰度、处理稀有类别、处理时间序列数据、特征转换和文本预处理。
2023-04-19 11:38:47
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特征工程是
机器
学习过程中的关键步骤，涉及将原始数据转换为
机器
学习
算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我们介绍了各种特征工程技术，包括特征选择和提取、编码分类变量、缩放和归一化、创建新特征、处理不平衡数据、处理偏斜和峰度、处理稀有类别、处理时间序列数据、特征转换和文本预处理。
2023-04-19 11:38:43
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机器人，又或者是汽车的自动驾驶，视觉AI应用已成为推动智能化发展的关键一环。 2023年5月18日 上午10:00—11:30 《AMD
Kria
SOM及KV260 视觉入门套件介绍》研讨会 扫码下方二维码 立即报名 作为一名视觉应用开发者，如何能够快速开发出
2023-04-14 17:15:01
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SOM8M Plus系统模块 (
SOM)。这是一款全面集成的软硬件解决方案，结合了NXP的多核处理、双频2x2 Wi-Fi® 5和蓝牙5.3连接，适用于
机器人和
机器
学习等多用途先进IoT
2023-04-04 14:26:52
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如何评估
机器
学习
模型的性能？典型的回答可能是：首先，将训练数据馈送给
学习
算法以
学习一个
模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算
模型对测试集的预测准确率。
2023-04-04 14:15:19
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数据挖掘中应用较多的技术
机器
学习。
机器
学习主流
算法包括三种：关联分析、分类分析、聚类分析。
2023-03-27 14:13:30
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