如果只是想将机器学习当做工具用于科研，应当如何学习 2024-05-09 56 如果只是想将机器学习当做工具用于科研，首先应当建立机器学习的基础理论认识、其次学习使用常见的机器学习工具库、再者深化对特定领域的研究方法的理解、最后关注机器学习在相关领域的最新进展。建立基础理论认识是 …
在树莓派上可以做深度图像处理或机器学习的模型训练吗 2024-05-09 100 是的，在树莓派上可以执行深度图像处理以及进行机器学习模型的训练。 这得益于树莓派较为强大的计算能力、对开源机器学习库的支持，如TensorFlow、PyTorch等，以及社区开发的针对资源有限设备优化 …
深度学习，机器学习如何处理定性数据的聚类分类等任务 2024-05-09 64 深度学习和机器学习处理定性数据的聚类、分类等任务主要依靠数据预处理、特征提取、模型训练三个核心步骤。数据预处理包括数据清洗、归一化、标准化、独热编码等，旨在将定性数据转换为机器学习和深度学习模型可以处 …
数据挖掘和机器学习中如何在高维空间上观察模型的效果 2024-05-09 55 在数据挖掘和机器学习中观察模型效果，有几种关键的方法，包括：维度降低技术、可视化工具使用、性能指标评估、使用验证集、混淆矩阵以及模型对比分析。其中，维度降低技术，例如主成分分析（PCA）和t-分布随机 …
有哪些优秀的深度学习入门书籍 需要先学习机器学习吗 2024-05-09 57 对于初学者来说，理解深度学习的基础知识是非常重要的。优秀的深度学习入门书籍包括《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville著）、《Python …
在有机器学习和深度学习的基础上，如何自学AutoML算法 2024-05-09 59 自学AutoML算法的关键在于理解其工作原理、学习相关工具与库、积极实践与参与社区交流。首先，要深入研究AutoML的概念和目的，其次是使用流行的AutoML工具和平台进行实战训练，最后是参与相关项目 …
基于ros的机器人定位和导航算法，与机器学习联系大吗 2024-05-09 60 基于ROS的机器人定位和导航算法与机器学习之间的联系非常紧密。机器学习在提高算法精度、适应性及其环境识别能力方面起着决定性作用、它们共同构成了当前机器人技术的核心。深入分析其中的一环，机器学习能够通过 …
卷积神经网络有和其他传统机器学习算法级联或融合的吗 2024-05-09 59 卷积神经网络（CNN）与传统机器学习算法可以级联或融合的方式主要包括特征级融合、模型级融合、决策级融合等。这些方法可以充分利用各自算法的优势，提高整体模型的性能。特征级融合通常指的是先使用CNN进行特 …
机器学习和人工智能的思想如何在建筑/土木工程中应用 2024-05-09 98 机器学习和人工智能（AI）的思想在建筑和土木工程中的应用主要集中于增强设计与施工效率、优化资源分配、提升结构安全性及预测维护等方面。这些技术不仅有效提高了工程项目的设计质量和施工效率，还大幅度优化了建 …
计算机小白如何开始机器学习的学习，有入门课程推荐吗 2024-05-09 48 对于计算机小白而言，开始机器学习的学习之旅可能显得既激动人心又充满挑战。首先、理解机器学习的基本概念和应用领域是首要步骤。其次、选择合适的入门课程和资源进行自学。最后、实际动手实践，以加深理解和应用能 …
如何理解机器学习中说深度学习和集成学习是黑箱模型 2024-05-09 112 一、简介 深度学习和集成学习被称为黑箱模型，主要因为它们的内部工作机制对于用户来说是不透明的、难以直接理解与解释，且模型决策过程复杂难以追踪。 更进一步来说，深度学习利用深层的神经网络进行特征提取和模 …
如何从机器学习的角度理解矩阵的特征向量的作用和意义 2024-05-09 73 从机器学习的角度理解矩阵的特征向量的作用和意义，可以总结为三点：数据降维、方向不变性、数据特性表示。特征向量在机器学习中的核心应用之一是数据降维，例如在主成分分析（PCA）中，通过特征向量找出数据的主 …
