算法和模型之間有何區別和聯系？

2023-08-08

算法和模型是機器學習領域中兩個重要的概念，它們在數據分析、預測和決策等任務中起著關鍵作用。雖然它們有不同的定義和功能，但在實際應用中常常緊密聯系在一起。 讓我們來看看算法的定義。算法是一組嚴格定義 ...

人工智能崗位需要具備哪些技能？

2023-07-19

隨著人工智能的迅猛發展，市場上對于人工智能相關崗位的需求日益增長。從機器學習到自然語言處理，從計算機視覺到深度學習，人工智能領域涵蓋廣泛而多樣的技術和應用。在這個充滿機遇和挑戰的時代，擁有一系列關鍵 ...

數據分析與機器學習有何區別？

2023-07-13

在當今數據驅動的世界中，數據分析和機器學習是兩個備受矚目的領域。盡管它們有著一些共同之處，但數據分析和機器學習之間存在明顯的區別。本文將詳細探討數據分析和機器學習的定義、目標、方法和應用，并闡明二者之 ...

有哪些常用的機器學習算法？

2023-06-30

機器學習是計算機科學中的一個分支，它利用統計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術，通過訓練模型從數據中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類：監督學習、非監督學習和半監督學習。在本文中，我 ...

數據分析的基本流程是什么？

2023-06-28

數據分析的基本流程是一個系統性的過程，包括收集數據、清洗數據、探索數據、建立模型、評估結果和進行可視化等步驟。在這篇文章中，我將詳細介紹每個步驟以及它們的重要性。 1.數據收集：數據收集是數據分析的 ...

如何有效地分析大量數據？

2023-06-15

在當今的數字時代，大數據已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。然而，要從海量的數據中提取有價值的信息并進行有效的分析是一項復雜而具有挑戰性的任務。以下是一些可以幫助您有效分析大量數據的技巧和方法。 ...

SPSS聚類分析中組內連接與組外連接計算有什么差別？

2023-06-01

聚類分析是一種常用的數據分析方法，它可以將相似性較高的樣本歸為一類，并將不同類別的樣本區分開來。在SPSS中，聚類分析包括兩種連接方式：組內連接和組外連接。這兩種連接方式有著不同的計算方法和應用場景。 ...

如何理解卷積神經網絡多個卷積核?

2023-04-19

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種經典的深度學習模型，廣泛應用于圖像識別、目標檢測等領域。在CNN中，卷積核（Convolutional Kernel）是一個非常重要的組成部分，它通過卷積操作對輸入數 ...

SPSS中進行K均值聚類分析，怎么確定分幾類比較好？

2023-04-19

在進行K均值聚類分析時，如何確定最優的分類數是一個非常重要的問題。一般來說，確定分類數需要考慮數據的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來確定最優的分類數。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...

BP神經網絡里的訓練次數，訓練目標，學習速率怎么確定？

2023-04-13

BP神經網絡是一種常見的人工神經網絡模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經網絡中，訓練次數、訓練目標和學習速率是三個重要的超參數，對模型的性能和訓練效率有著至關重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫？

2023-04-12

PyTorch是一種廣泛使用的深度學習框架，它提供了豐富的工具和函數來幫助我們構建和訓練深度學習模型。在PyTorch中，多分類問題是一個常見的應用場景。為了優化多分類任務，我們需要選擇合適的損失函數。在本篇文章 ...

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區域？

2023-04-12

OpenCV是一個強大的計算機視覺庫，它提供了各種功能，包括圖像處理、特征檢測以及目標識別等。在本文中，我們將探討如何使用OpenCV識別圖像中的矩形區域。 步驟1：讀取圖像 首先，我們需要從文件或攝像頭中 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?

2023-04-11

Keras是一個高級神經網絡API，它簡化了深度學習模型的構建和訓練過程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環神經網絡(RNN)，適用于時序數據處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時，有時會 ...

用xgboost做分類，預測結果輸出的為什么不是類別概率？

2023-04-10

XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法，在分類問題中通常被用來預測二元或多元分類結果。與傳統的決策樹相比，XGBoost具有更優秀的準確性和效率。 然而，在使用XGBoost進行分類時，其輸出通常不是類別概率， ...

如何計算決策樹的各特征重要程度？

2023-04-07

決策樹是一種常用的機器學習算法，它可以對數據進行分類和預測。在決策樹中，特征（或屬性）重要性是指每個特征對模型準確性的貢獻程度。因此，了解如何計算特征重要性是非常有用的，可以幫助我們選擇最相關的特征 ...

為什么NLP模型訓練1~3個epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓練十幾甚至上百個epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是機器學習領域中的重要分支，但在訓練模型時存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個epoch就可以達到收斂，而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因為兩者處理數據的方式不同。 首先，NLP模 ...

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數？tanh 激活函數的作用及優勢在哪里？

2023-04-07

LSTM是一種常用的循環神經網絡架構，它可以有效地解決傳統RNN中長序列訓練過程中產生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機制來控制信息的流動，其中tanh激活函數扮演了重要角色。 tanh激活函數是一種 ...

如何進行多變量LSTM時間序列預測未來一周的數據？

2023-04-07

隨著時間序列分析的普及，LSTM 成為了深度學習中最常用的工具之一。它以其優異的性能和對數據的自適應特征提取而聞名。然而，在實際應用中，我們通常需要通過多變量來預測未來時間序列數據。本文將介紹如何使用多 ...

使用pytorch 訓練一個二分類器，訓練集的準確率不斷提高，但是驗證集的準確率卻波動很大，這是為啥？

2023-04-07

當我們訓練機器學習模型時，我們通常會將數據集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用來訓練模型參數，而驗證集則用于評估模型的性能和泛化能力。在訓練過程中，我們經常會觀察到訓練集的準確率持續提高，但是驗證集的準 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

2023-04-07

Pytorch是深度學習領域中廣泛使用的一個深度學習框架，它提供了豐富的損失函數用于模型訓練。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問題的常用損失函數之一。它可以結合權重參數對樣本進行加權處理，以應對數據 ...