Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
我们在解决问题之前需要明确问题的定义和评估判别标准。在天气异常检测和预测方面，我们需要定义什么是异常，并且需要评估天气判别天气预测模型的准确性和可靠性。
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取，当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时，立刻推送给后台相关管理人员，工作人员在第一时间到现场进行处理，避免更大的损失发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
Python作为一种通用、易学易用的编程语言，在数据科学领域得到了广泛的应用。随着机器学习的兴起，Python成为了数据分析和建模的首选工具之一。本文将详细介绍Python数据分析中的机器学习基础知识，并讨论其在实际项目中的应用。无论您是初学者还是有一定经验的数据科学家，掌握这些技能都是进行数据分析的必备。
我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的，例如每月的销售数据，也可以是连续的，例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势，例如经济增长、股票走势、天气变化等。
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
天猫官方公布了今年的双11成交额为2684亿元，成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长，没想到
时间序列数据，即以时间点（年月日时）为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景，包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI（以下简称PBI）中的实现。
在现代城市中，交通管理和规划面临越来越大的挑战。随着城市化进程的加速，交通拥堵、公共交通优化以及智能出行服务成为亟待解决的问题。利用大数据技术分析和可视化城市交通数据，为城市交通管理提供科学的决策支持，已经成为智慧城市建设的重要方向。Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，在城市交通大数据分析与可视化中得到了广泛应用。通过使用Python，可以对交通流量数据、气象数据、公交客流数据等多源数据进行清洗、处理、分析和可视化，从而揭示交通模式和规律，优化交通管理策略。
学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，学校围墙攀爬识别报警系统能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件，学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
好在AI技术的不断成熟，想要构筑一个城市的功能分类模型已非天方夜谭。尤其是飞桨开源深度学习平台的逐步成长，也让开发者有了更多的选择。针对上述问题，2019年9月至12月，飞桨举办了首期基线挑战赛，参赛选手使用飞桨构建一个城市区域功能分类模型：对给定的地理区域，输入该区域的遥感影像和用户到访数据，最终预测10万个测试集样本的区域功能类别。
在当今数字化时代，搜索引擎优化（SEO）对于网站和在线业务的成功至关重要。然而，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，我们可以利用它来提升SEO策略并取得更好的效果。本文将介绍如何通过使用Python编程语言以及一些相关库和工具，将AI应用于SEO领域。
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
使 Excel 用户可以直接在表格中使用 Python 处理和分析数据,为数据科学工作流程带来革新。
随着互联网的普及和信息技术的发展，人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长，企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此，基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
黑烟车识别抓拍系统利用利用Python基于YOLOv5通过道路已有卡口相机秒级自动识别道路上来往的黑烟车，黑烟车识别抓拍系统可以通过网络将黑烟车抓拍结果，包括黑烟车、车牌信息、车头车尾照片、林格曼黑度等级数据回传给后台监控数据平台。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测。
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
在构建爬虫系统时，我们常常面临两个挑战：一是要避免被目标网站限制；二是要模拟真实行为以防止被识别。为了解决这些问题，我们可以利用计算机学习技术来优化爬虫，提高稳定性和爬取效率。下面，我就给大家分享一下如何利用计算机学习来优化爬虫。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。 本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。 本章首先介绍使用AR(自回归)、MA(移动平均)、ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)等统计建模方法进行时间序列预测的基本原理。接下来，您将学习使用不同的开源包(如fbprophet、stats model和sklearn)进行单变量
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
【飞桨开发者说】：余志良，菲特（天津）智能科技有限公司项目经理，百度黄埔学院二期学员
公司里有一些开发的同事老是吐槽工作忙，天天加班，我想很大可能是没利用好轮子和AI工具，总是自己瞎写耽误时间。
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
AI团队正在研究工具，以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为，如有害评论（即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论）。到目前为止，他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错，并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型，例如，某些平台可能可以接受亵渎，但不能接受其他类型的有害内容（查看文末了解数据获取方式)。
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。
深度集成和迁移学习是提高模型性能和泛化能力的重要技术。在Python中，LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以与其他模型进行深度集成，同时也支持迁移学习。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行深度集成与迁移学习，并提供相应的代码示例。
值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间，立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
还和Anaconda达成了合作。各种常见Python库都能直接用，如Matplotlib、Seaborn等。
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Python 实现的逻辑回归后，不像 SAS 那样会自动给出模型精确度的评价，需要人为操作计算 Python 专属的 AUC (Area Under Curve)，ROC 曲线与 X 轴围成的面积大小反映了模型的精度。本文将着重 AUC 值和 ROC 曲线背后的原理和 Python 代码实现。
河道污染物识别系统通过python+yolo深度学习技术，河道污染物识别系统对现场画面中河道污染物以及漂浮物进行全天候实时监测，当河道污染物识别系统监测到出现污染物漂浮物时，立即抓拍存档触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
今天看到这篇文章的时候，立马放下了手中的活，把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测，一旦发现到路面积水时，立即抓拍存档告警，同步信息到后台中心，提醒相关人员及时处理，避免产生更大的损失和危害。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
CSV文件是由逗号分隔的值文件，其中纯文本数据以表格格式显示。它们可以与任何电子表格程序一起使用，如Microsoft Office Excel、Google Spreadsheets或LibreOffice Calc
人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
深度集成与迁移学习是提高模型性能的重要技术之一，可以利用不同模型之间的互补性来提高整体性能。在CatBoost中，我们可以通过深度集成和迁移学习来进一步提升模型的准确性和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习，并提供相应的代码示例。
现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率是多少呢？
在程序中预设一个0～100之间的整数，让用户通过键盘输入所猜的数，如果大于预设的数，显示“遗憾，太大了”；小于预设的数，显示“遗憾，太小了”，如此循环，直至猜中为止。显示“预测N次，你猜中了！”，其中N是用户输入数字的次数，当用户输入出错时，给出“输入内容必须为整数！”提示，并让用户重新输入。
Python是做机器学习框架一定要支持的。MLSQL很早就支持集成Python脚本做模型的训练和预测。
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