回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以快速读取日常各种文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，为机器学习模型提供样本输入（包括数据预处理等），下面我简单介绍一下这个库的使用，以读取这5种类型文件为例：txt这里直接使用read_csv函数读取就行（早期版本中可以使用read_table函数），测试代码如下，非常简单，第一个参数为读取的t...
wushuiyong
|
1043人阅读
回答:如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。总结：千万不要小看面试官，即使他是个...
Apollo
|
1330人阅读
回答:运行Linux在操作操作系统时，您需要使用命令行，一种使您可以访问操作系统服务的接口。大多数Linux发行版都使用图形用户界面（GUI）作为外壳，主要是为了使用户易于使用。话虽这么说，但更推荐使用命令行界面（CLI），因为它更强大，更有效。通过在CLI中键入一些命令，可以在几秒钟内完成需要通过GUI进行多步骤处理的任务。因此，如果您考虑使用Linux，则学习基本命令行将大有帮助。Linux命令在继...
ygyooo
|
782人阅读
...，就没必要看其余文章，直接跳到下一个就行了。 统计机器学习 基础知识 AILearning 第1章_基础知识 CS229 中文笔记 一、引言 CS229 中文笔记 三、线性代数回顾 机器学习基石 1 -- The Learning Problem 机器学习基石 2 -- Learning to Answer Yes/...
...，其他开发人员就能够更容易重用库和构建模型或架构。机器学习模型内部的组成部分，可以使用TensorFlow Hub进行打包和共享。从某种意义上来讲，除了架构本身，共享预先训练好的模型的同时，也共享了开发模型的计算时...
...数据中心、托管数据中心或云端运行。这些应用程序利用机器学习通过每次用户交互来适应和改进。其他数据发现应用程序包括Data Refinery，这是一种面向数据科学家、工程师和业务分析师的自助数据准备工具，以及深度学习，...
本篇内容为《机器学习实战》第 4 章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯程序清单。所用代码为 python3。 朴素贝叶斯优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 ...
...发展。利用反向传播算法（backpropagation algorithm）来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数，深度学习发现了大数据集的复杂结构。深层卷积网络（deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处...
...会上兴奋地宣布了ML.NET的预览版，这是一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型，并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中，无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。ML...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
张汉庆
刘明
yy13818512006
