深度学习

CART算法解密:从原理到Python实现

本文深入探讨了CART(分类与回归树)算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识,然后详细解析了CART算法的工作机制,包括特征选择和树的构建。接着,通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。最后,文章评价了该算法的优缺点,并讨论了其在 »

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FP-Growth算法全解析:理论基础与实战指导

本篇博客全面探讨了FP-Growth算法,从基础原理到实际应用和代码实现。我们深入剖析了该算法的优缺点,并通过Python示例展示了如何进行频繁项集挖掘。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室 »

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教你如何使用PyTorch解决多分类问题

本文介绍多分类问题的基本概念,构建一个简单的多分类神经网络模型,并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。 本文分享自华为云社区《使用PyTorch解决多分类问题:构建、训练和评估深度学习模型》,作者: 小馒头学Python。 引言 当处理多分类问题时,PyTorch是一种非常有用的深度学 »

深度学习笔记2:数据增强

深度学习笔记2:数据增强 上一节由于训练数据集样本量较小,模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%,本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后,模型的分类精度将提高到 80%~85%。数据增强 »

一种全新的日志异常检测评估框架:LightAD

本文对现有的基于经典机器学习和深度学习方法的日志异常检测方法进行了实证研究,并提出了一种自动化日志异常检测评估框架LightAD。 本文分享自华为云社区《【AIOps】一种全新的日志异常检测评估框架:LightAD,相关成果已被软工顶会ICSE 2024录用》,作者: DevAI。 深度 »

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

在本篇深入探讨的文章中,我们全面分析了C4.5决策树算法,包括其核心原理、实现流程、实战案例,以及与其他流行决策树算法(如ID3、CART和Random Forests)的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用,还提出了独特的洞见,旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注 »

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关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨

在本文中,我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制,还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外,我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法,最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead,分享 »

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AdaBoost算法解密:从基础到应用的全面解析

本文全面而深入地探讨了AdaBoost算法,从其基础概念和原理到Python实战应用。文章不仅详细解析了AdaBoost的优缺点,还通过实例展示了如何在Python中实现该算法。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦 »

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支持向量机SVM:从数学原理到实际应用

本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经 »

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朴素贝叶斯深度解码:从原理到深度学习应用

本文深入探讨了朴素贝叶斯算法,从基础的贝叶斯定理到算法的各种变体,以及在深度学习和文本分类中的应用。通过实战演示和详细的代码示例,展示了朴素贝叶斯在自然语言处理等任务中的实用性和高效性。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同 »

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KMeans算法全面解析与应用案例

本文深入探讨了KMeans聚类算法的核心原理、实际应用、优缺点以及在文本聚类中的特殊用途,为您在聚类分析和自然语言处理方面提供有价值的见解和指导。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿 »

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将强化学习引入NLP:原理、技术和代码实现

本文深入探讨了强化学习在自然语言处理(NLP)中的应用,涵盖了强化学习的基础概念、与NLP的结合方式、技术细节以及实际的应用案例。通过详细的解释和Python、PyTorch的实现代码,读者将了解如何利用强化学习优化NLP任务,如对话系统和机器翻译。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作 »

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NLP文本生成全解析:从传统方法到预训练完整介绍

本文深入探讨了文本生成的多种方法,从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型,尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用,并提供了Python和PyTorch的实现代码。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 »

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NLP技术如何为搜索引擎赋能

在全球化时代,搜索引擎不仅需要为用户提供准确的信息,还需理解多种语言和方言。本文详细探讨了搜索引擎如何通过NLP技术处理多语言和方言,确保为不同地区和文化的用户提供高质量的搜索结果,同时提供了基于PyTorch的实现示例,帮助您更深入地理解背后的技术细节。 关注TechLead,分享AI全维度知 »

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一文解码语言模型:语言模型的原理、实战与评估

在本文中,我们深入探讨了语言模型的内部工作机制,从基础模型到大规模的变种,并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究,提供了一份全面而深入的视角,旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。 关注TechLead, »

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解码知识图谱:从核心概念到技术实战

知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码,文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览,帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。 关 »

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深度解析NLP文本摘要技术:定义、应用与PyTorch实战

在本文中,我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术,从其定义、发展历程,到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要,并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后,文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战,强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead,分享AI全维 »

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深入探索智能问答:从检索到生成的技术之旅

在本文中,我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统,从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统,展示了其工作原理和具体实现。通过对技术和应用的深度剖析,旨在帮助读者对这一令人兴奋的领域有更全面的认识。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作 »

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NLP机器翻译全景:从基本原理到技术实战全解析

机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手,深入解析了各种机器翻译策略。同时,详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具,包括BLEU、METEOR等,以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有1 »

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深度学习动手入门:GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目

前言 主要根据vue官网文档完成。对一些平时可能会用到的知识、组件进行收集,为的是对vue的可用性有一个大致的了解。博客中的组件介绍可能只涉及简单用法,完整用法还是以官网为准。   基础 启动过程: 主文件(main.js)是程序的起点,在主文件里挂在容器。如app.mount( »

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