如何通过 TensorFlow Lite 打造移动机器学习模型 2024-05-09 54 通过TensorFlow Lite打造移动机器学习模型，主要包括几个关键步骤：准备数据集、设计模型、训练模型、模型转换、集成和测试。在这些步骤中，模型转换尤为关键，因为它涉及将训练好的TensorFl …
深度学习这么流行，经典的机器学习算法还有优势吗 2024-05-09 61 深度学习虽然在诸多领域取得了显著成就，但经典的机器学习算法仍然具有其独特的优势。这些优势包括对小数据集的处理能力更强、可解释性更好、需要的计算资源更少、以及易于模型调优。尤其在数据集较小、对模型可解释 …
学习深度学习框架需要从基本的机器学习课程学起吗 2024-05-09 54 学习深度学习框架不一定需要从基本的机器学习课程学起，但是拥有机器学习基础知识可以帮助更好地理解和掌握深度学习概念、原理和框架。深度学习是机器学习的一个子集，它专注于使用深层神经网络解决问题。如果目标是 …
机器学习类 预测系统的毕业设计如何制作答辩PPT呢 2024-05-09 108 制作机器学习预测系统的毕业设计答辩PPT时，关键要点包括：项目背景和目的、研究方法和实施步骤、系统设计和架构、数据预处理、特征选择、模型构建与优化、系统测试与评估结果、结论与未来工作。在项目背景和目的 …
自主移动机器人的Motion planning该如何进行学习 2024-05-09 77 自主移动机器人的Motion Planning学习是一个复杂但至关重要的过程，涉及到路径规划、动态避障、环境感知、与决策制定。在这其中，路径规划被认为是构成自主移动机器人核心功能的基本元素之一。简单来 …
如何用机器学习求解伊辛模型、海森堡模型的相变点 2024-05-09 69 机器学习在求解伊辛模型和海森堡模型的相变点中具有显著作用。具体来说，它可以通过识别模型状态随参数变化的模式、利用分类算法来预测相变发生的具体点、使用无监督学习来发现相变的特征行为以及利用神经网络优化求 …
当前国内量化私募都在如何使用机器学习/深度学习 2024-05-09 56 当前国内量化私募主要是通过构建预测模型、策略优化、风险管理以及交易执行来使用机器学习/深度学习技术。构建预测模型尤其关键，它通过分析历史数据来预测未来的市场趋势、股价变动等信息，进而指导投资决策。机器 …
机器学习极度不平衡分类，假阳率过高，如何降低FP 2024-05-09 80 在机器学习的不平衡分类问题中，假阳性率（False Positive Rate, FP）过高会影响模型的泛化能力和实际应用价值。要降低FP，可以采用以下策略：重新采样数据集、改变分类阈值、使用成本敏感 …
本科毕设机器学习相关，但无相关基础，应该如何做 2024-05-09 64 机器学习相关的本科毕业设计对于没有基础的学生来说，首先需要构建基础知识框架、选择合适的研究领域和问题、设计实验并实现算法、最后撰写毕业论文并准备答辩。对于基础知识框架的构建，可以从了解机器学习的基本概 …
大模型时代下数据挖掘/数据的机器学习还有场景吗 2024-05-09 61 在大模型时代下，数据挖掘和数据的机器学习依然拥有广阔的应用场景。这是因为、大模型虽然提供了强大的数据处理能力和泛化能力，但数据挖掘和机器学习依然在特定领域、细分场景中发挥着不可替代的作用。尤其是在数据 …
Coursera上吴恩达机器学习课程可以逾期提交作业吗 2024-05-09 88 机器学习专家吴恩达在Coursera上提供的机器学习课程是自主学习型的，而该平台允许学生逾期提交作业，但可能会有相应的惩罚或限制。对于可逾期的作业，系统通常会根据逾期的时间长度自动扣减部分分数，或在某 …
做机器学习，处理缺失值，不同标签需要分别处理吗 2024-05-09 63 在做机器学习时，处理缺失值是一项重要的预处理工作，而不同标签的数据确实需要分别处理。不同类型的数据可能意味着不同的缺失值处理方法，例如数值型数据和类别型数据就应当采取不同的处理策略。对于数值型数据，常 …
