一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 本文要解决三个问题： 第一个问题：如何把SAS数据集转换为矩阵来处理？ 把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会
但到目前为止，还是有限制因素，这些工具被八种所谓的核心状态所限制——愤怒、轻蔑、恐惧、厌恶、快乐、悲伤、惊讶或中立。
该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。 在训练数据集中包含了1种正常的标识类型normal和22种训练攻击类型,如表1-1所示。另外有14种攻击仅出现在测试数据集中。
我们都知道，计算机它只会计算，其它的能力都是我们赋予给它的，它只是按照我们的步骤去执行而已。
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成S
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
思路是先构建VOC2007格式的猪脸数据集，在转换成tf格式，然后利用tf的objectdetectionapi进行训练。原因是把2种构建方式都熟悉一遍，并把所有流程过一遍。
机器之心报道 编辑：杜伟 借助不同风格之间的图像转换，CMU 的研究者教会了机器人理解透明液体。 如果机器人可以倒液体，则可以帮助我们自动完成烹饪、将药品倒入药瓶或给植物浇水等任务。但是，透明液体在图像中很难被感知出来，完全透明的液体可以提供的唯一视觉信号是光线穿过液体的折射。此外，获得液体的深度测量同样不容易，因为液体会折射所投射的红外光。 以往的工作已经探索了机器人在各种环境下倒水，但都需要在环境或数据收集方法上做出重大妥协。透明液体细分的方法需要在训练期间加热液体，以在热成像仪观察下获得真值标签。
Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且也Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。
通过使用mnist（AI界的helloworld）手写数字模型训练集，了解下AI工作的基本流程。
来源：DeepHub IMBA本文共1500字，建议阅读8分钟本文作者将使用 HistGradientBoostingRegressor 进行测试。 Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。 在我看来，2022 年 1 月的竞赛问题是对涵盖几年时间的销售额的预测，这可以用机器学习构成一个时间序列。 我在下面的屏幕截图中包含了问
MNIST机器学习入门 博文 ID：机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上
【AI100 导读】本文是《数学不好，也可以学习人工智能》系列的第四篇文章，主要内容围绕 Tensors（张量）展开。 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢？ 但是
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
作者：Bo Zhao、Bo Chang、Zequn Jie、Leonid Sigal
''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000(实际使用：10000) 测试集数量：10000（实际使用：1000) 层数：40 ------------------------------ 运行结果： 正确率：97% 运行时长：65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' #
今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 言归正传，步入正题！首先我们需要进行数据集的下载，也可以按照系列二中介绍的方法下载数据集，因为该数据集比较大，代码中下载比较费时，所以我给大家下载好了，直接公众号回复“mnist”，即可网盘下载。在进行分类之前，我们第一步是需要了解数据集，一起看一下数据集中都有些什么吧。 1. MNIST数据集 首
在如今深度学习的领域中，如果把数据比作老K，用以确保数据格式正确的就是Q，或者至少也得是J或者10，由此你可以看出它相当重要。在努力收集图像并注释所有的对象之后，你需要决定用什么格式来存储所有的信息。与其他你需要担心的事情相比，做这个决定似乎不算困难，但如果你想看到不同模型在数据上的表现差异多大，这一步是至关重要的。
这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些，更加便于我们直观的观察算法之间的差异。
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data下载数据。数据集包含25,000张猫和狗的图片。在实现算法前，预处理数据，并对训练、验证和测试数据集进行划分是需要执行的重要步骤。数据下载完成后，可以看到对应数据文件夹包含了如图3.6所示的图片。
为什么会报错“UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)”？本文就来研究一下这个问题。
最近几年，研究者往计算机视觉领域的顶会投的论文越来越多。下图就能明显看出这一趋势，尤其是从2016年开始，论文提交的数量成指数型增长。如此激烈的竞争也让很多研究者颇为焦虑，到底什么样的论文更容易被顶会收录呢？
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解，而CNN除了处理图像数据之外，还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类，是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前，先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析，从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言，完成一些有用的应用，如：情感分析，问答系统等。比如在情感分析中，其本
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比
https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/data-science-blogathon-7/
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！
我们知道大多数的 AI 是在云端运算的，但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。
【导读】图像之间的风格迁移和翻译是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，这个任务在具有趣味性的同时也是很有挑战的。相关的研究成果也层出不穷，有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日，中国香港科技大学、新泽西大学和 韩国大学等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法StarGan，突破了传统的只能在两个图像领域转换的局限性。 ▌视频 ---- 视频内容 ▌详细内容 ---- 图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变
前面三个系列我们分别从机器学习入门，洞悉数据，已经数据预处理，回归建模等方面进行了系统的学习。 今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 1. MNIST数据集 首先我们通过scipy中的loadmat方式加载数据集，如下： 📷 可以看出，该数据集中主要有两部分内容，data和label，通过shape查看data可知，该数据集中有7000
Flink笔记 1.数据集类型 有界数据集：具有时间边界，在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束。提供DataSet API 无界数据集： 数据从一开始就一直持续产生的。提供DataStream API 2.Flink编程接口 Flink SQL Table API：在内存中的DataSet和DataStream基础上加上Schema信息，将数据类型抽象成表结构 DataStream API和DataSet API Stateful Stream Process API 3.程序结构 设定运行环境
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。
最近在研究和部署使用 LangChain + LLM(ChatGPT/ChatGLM) 构建企业专有知识库时，接触到两个 embedding （嵌入）模型：text2vec，m3e-base。
天天跟数据打交道的研究人员，都有一个成为Kaggle顶级大师（Grandmaster）的梦想。
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述，预测葡萄酒的价格吗？事实证明，机器学习模型可以。
前几天在Python黄金交流群【Edward】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。
微软亚洲研究院推出的最新成果bGPT，这种基于字节的Transformer模型，为我们探索数字世界开辟了新的大门。
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍能够将二分类算法解决多分类任务的两种方法OvR和OvO，并通过sklearn封装的逻辑回归实现OvR和OvO，最后使用sklearn实现通用二分类算法的OvR和OvO。
源：https://blog.insightdatascience.com/how-to-solve-90-of-nlp-problems-a-step-by-step-guide-fda605278e4e 一、收集数据 每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括： 商品评价（来自 Amazon、Yelp 以及其他 App 商城） 用户产出的内容（推文、Facebook 的帖子、StackOverflow 的提问等） 问题解决（客户请求、技术支持、聊天记录） “社交媒
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
大数据文摘作品 编译：小饭盆、周佳玉、笪洁琼、钱天培 豆瓣水军检测、《权游》续写、越来越神的谷歌翻译...... 最近自然语言处理（NLP）的各路应用可是被玩得风生水起。 这些NLP应用看起来炫酷到没道理，但其实背后的原理并不难理解。 今天，文摘菌就来扒一扒最常用的自然语言处理技巧和模型，手把手教你做一个简单神奇的小应用。 不吹不黑，90%的NLP问题都能用类似方法解决。 今天这个教程从数据处理的三大阶段教你自然语言处理： 收集，准备、检查数据 建立简单的模型（包括深度学习模型） 解释、理解你的模型 整篇
每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括：
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
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