车轮上的智能：探索机器学习在汽车行业的应用前景
文章目录 引言：一、机器学习在汽车设计中的应用设计优化模拟与测试二、智能制造与生产三、自动驾驶技术感知与决策数据融合四、市场与模式的变革五、机器学习对于汽车行业的机遇与挑战挑战机遇 引言： 在当今数字化时代，机器学习作为人工智能的一个分支，正迅速成为推动各行各业技术革新的关键力量。机器学习...
李宏毅2022机器学习/深度学习 个人笔记（1）
本系列用于推导、记录该系列视频中本人不熟悉、或认为有价值的知识点 本篇记录第一讲（选修）：神奇宝贝分类 如图，为了估算某个样本属于某类的概率，在二分类问题中，我们需要计算红框所示的4个参数，现在进入实例: 如图，我们在ID<400的宝可梦中选出水系和普通系用于训练。首先估计图中所示的2个参数...
【EI会议征稿通知】2024年图像处理、机器学习与模式识别国际学术会议（IPMLP 2024)
2024年图像处理、机器学习与模式识别国际学术会议（IPMLP 2024) 2024 International Conference on Image Processing, Machine Learning and Pattern Recognition 重要信息 大会官网：www.ipml...
机器学习（一）
前言： 为了让大家更好的理解，我争取用最通俗的语言解释。 如有错误请在评论区告知，感谢 1、分类 1.1 监督学习（supervised learning） 1.1.1概念： 训练集有标签 1.1.2分类 （1）分类：训练多种类别。测试某个数，判断分为哪个类别。 （2）回归：训练自变量和...
机器学习周记（第三十五周：语义分割）2024.4.15~2024.4.21
目录 摘要 ABSTRACT 1 语义分割基本概念 1.1 数据集格式 编辑 1.2 语义分割评价指标 1.3 语义分割标注工具 2 转置卷积 3 FCN网络结构基本原理 摘要 本周主要学习了语义分割的基本概念及其在计算机视觉领域中的应用。了解了语义分割的几种经典网络，如全卷积网络（FCN）...
【机器学习】knn邻近算法解决实际问题
采用kNN算法回答红色字体提出的问题。要求写出算法过程和预测结果。 KNN原理 KNN（K-最近邻）算法是一个简单直观的分类方法。它的核心思想是“物以类聚”，即一个样本的类别通常由其周围最近的几个邻居决定。这里的“最近”是通过计算样本间的距离来确定的。 原理简述： 1. 距离测量：确定一个距离度量...
基于机器学习的人脸发型推荐算法研究与应用实现
1.摘要 本文主要研究内容是开发一种发型推荐系统，旨在识别用户的面部形状，并根据此形状推荐最适合的发型。首先，收集具有各种面部形状的用户照片，并标记它们的脸型，如长形、圆形、椭圆形、心形或方形。接着构建一个面部分类器，以确定用户的脸型，如长形、圆形、椭圆形、心形或方形。然后，使用机器学习或...
机器学习笔记 - 使用 OpenCV 的结构化森林进行边缘检测
一、简述 边缘检测是计算机视觉领域中一项非常重要的任务。这是许多纯计算机视觉任务（例如轮廓检测）的第一步。即使涉及深度学习，较深层也首先学习识别边缘，然后再学习图像的复杂特征。所以，我们可以说边缘检测在计算机视觉领域非常重要。拥有良好且高效的图像边缘检测算法同样重要。 ...
【机器学习】小波变换在特征提取中的实践与应用
小波变换在特征提取中的实践与应用 一、小波变换的基本原理与数学表达二、基于小波变换的特征提取方法与实例三、小波变换在特征提取中的优势与展望 在信号处理与数据分析领域，小波变换作为一种强大的数学工具，其多尺度分析特性使得它在特征提取中扮演着至关重要的角色。本文将从小波变换的基本原理出发，...
Andrew N.G的机器学习公开课学习笔记（一）：机器学习的动机与应用
机器学习由对于人工智能的研究而来，是一个综合性和应用性学科，可以用来解决计算机视觉/生物学/机器人和日常语言等各个领域的问题，机器学习的目的是让计算机具有像人类的学习能力，这样做是因为我们发现，计算机要完成有的功能，是无法通过固定的程序实现的，例如让计算机识别手写的字迹，让计算机从不同的图片中识别出...
Unity 用ml-agents机器学习造个游戏AI吧(1)(Windows环境配置)
前言：以前觉得机器学习要应用于游戏AI，还远得很。最近看到一些资料后，突发兴致试着玩了玩Unity机器学习，才发觉机器学习占领游戏AI的可能性和趋势。Unity训练可爱柯基犬Puppo机器学习训练出的游戏AI，模型可能数据庞大，但是这完全可以部署于服务器。目前绝大部分游戏AI都是人工制作，工作量庞大...
第24月第30天 scrapy《TensorFlow机器学习项目实战》项目记录
1.Scrapyhttps://www.imooc.com/learn/1017https://github.com/pythonsite/spider/tree/master/jobboleSpiderxpath验证xpath也是类似的。语法是$x(“your_xpath_selector”)。注...
机器学习-02-机器学习算法分类以及在各行各业的应用
总结 本系列是机器学习课程的第02篇，主要介绍机器学习算法分类以及在各行各业的应用 本门课程的目标 完成一个特定行业的算法应用全过程： 定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -...
前端走进机器学习生态，在 Node.js 中使用 Python
这次给大家带来一个好东西，它的主要用途就是能让大家在 Node.js 中使用 Python 的接口和函数。可能你看到这里会好奇，会疑惑，会不解，我 Node.js ...
数学建模及机器学习算法（一）：聚类-kmeans（Python及MATLAB实现，包括k值选取与聚类效果评估）
一、聚类的概念聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通...
【机器学习—聚类】
# 亲和力传播聚类import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.cluster import AffinityPropagat...
JavaScript机器学习之线性回归
译者按: AI时代，不会机器学习的JavaScript开发者不是好的前端工程师。原文: Machine Learning with JavaScript : Part 1译者: Fundebug为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习使用JavaScript做...
【机器学习】特征选择之包裹式特征选择法-一 初步了解
1.1 概念 包裹式特征选择法是机器学习中一种常用的特征选择方法，其核心思想是将特征选择问题转化为一个优化问题，通过搜索特征子集的方式来选择最佳的特征组合，以提高模型性能。 与过滤式特征选择方法不同，包裹式特征选择法直接利用模型的性能来评估特征子集的好坏，因此更加贴近实际应用场景。 在包裹式...
Python机器学习（十）经典算法大全
1.KNN 分类算法由于knn算法涉及到距离的概念，KNN 算法需要先进行归一化处理1.1 归一化处理 scalerfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerstandardScaler =StandardScaler()standa...
【机器学习】聚类分析的模型评估
一、聚类算法中的距离1. 单个样本之间的距离 余弦距离 在聚类分析中，一般需要对数据进行标准化，因为聚类数据会...