理解生成式人工智能的影响并就此做出政策决策需要对文化、经济、法律、算法以及技术和创造力的相互作用进行新的跨学科科学探究。...生成式人工智能依赖于训练数据，这引发了关于作者权益的法律和伦理挑战，因此应促使对这些系统性质进行技术研究。版权法必须在创作者、生成式人工智能工具用户和整个社会之间取得平衡的利益。...回答这些问题并确定版权法如何处理训练数据需要进行大量的技术研究来开发和理解人工智能系统，进行社会科学研究以了解相似性的认知，并进行法律研究以将现有的先例应用于新技术。...人工智能生成的内容的爆炸式增长反过来可能阻碍社会在气候和民主等重要领域进行集体讨论和行动的能力。...最终，我们通过艺术表达我们的人性，因此理解和塑造人工智能对创意表达的影响是关于其对社会影响的更广泛问题的核心。
添加特征名称作为 x 轴标签 plt.xticks(range(X.shape[1]), names, rotation=90) # 展示绘图 plt.show() 使用随机森林的特征选择 通常在数据科学中...最后，我们可以减少训练模型的计算开销（和时间）。 仅识别最相关特征的过程称为“特征选择”。 数据科学工作流程中，随机森林通常用于特征选择。...其次，“花瓣长度”和“花瓣宽度”远比其他两个特征重要。结合起来，“花瓣长度”和“花瓣宽度”的重要性约为 0.86！显然，这些是最重要的特征。...它在机器学习和统计社区中如此着名的原因是，数据需要很少的预处理（即没有缺失值，所有特征都是浮点数等）。...以上数字列表显示，我们的模型基于萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度，预测每种植物的种类。 分类器对于每种植物有多自信？ 我们也可以看到。
该层包含输入层单元的比例，即0.2和input_shape，用于定义观测数据的形状。 接下来，在每个隐藏层之后添加一个带有0.5的丢弃层。...卷积神经网络的威力就是它们处理这两个问题（和其他问题）的能力。...在 scikit-learn 中fit方法返回一个训练好的模型，但是在 Keras 中，fit方法返回一个History对象，包含每个迭代的损失值和表现指标。...由于这些原因，最佳实践（尽管并非总是必要的，例如当我们的特征都是二元时）是标准化每个特征，使得特征的值均值为 0 和标准差为 1。...或者，我们可以将每个迭代的模型保存到自己的文件，方法是将迭代编号和测试损失得分包含在文件名本身中。
人工智能的“科技幻觉”“美丽、白雪皑皑的东京市熙熙攘攘。镜头追随着人们，一同欣赏美丽的雪景和热闹的摊位，感受雪花纷飞，樱花起舞。”...科学计算与人工智能图灵奖得主、关系型数据库的鼻祖Jim Grey在2007年提出了科学研究的四大范式，分别是第一范式物理实验、第二范式理论分析、第三范式科学计算（仿真为代表）和第四范式数据密集型科学（人工智能为代表...通过科学计算，我们不仅能预知某件事情的发生，还能洞察其背后的原因以及整个发展过程。而人工智能和大数据的核心聚焦于数据的使用和处理，通过分析大量数据来寻找事物之间的相关性。...然而，无论是科学计算还是人工智能，都离不开强大算力的支撑。相比之下，科学计算对于算力的消耗更为巨大。...人工智能与科学计算的发展脉络揭示了一个不争的事实：这场赛道的竞争，本质上是人才和资本的较量。
import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_classif # 加载鸢尾花数据 iris = load_iris() # 创建特征和标签...SelectKBest 对象来选择两个带有最佳 ANOVA F 值的特征 fvalue_selector = SelectKBest(f_classif, k=2) # 对 SelectKBest 对象应用特征和标签...import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 # 加载鸢尾花数据 iris = load_iris() # 创建特征和目标...消除烦人但无害的警告 warnings.filterwarnings(action="ignore", module="scipy", message="^internal gelsd") # 生成特征矩阵，目标向量和真实相关度...from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 加载鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 创建特征和目标
如果提供了一个整数，C的这么多个候选值，将从 0.0001 和 10000 之间的对数标度（C的合理值范围）中提取。...e^{-(\beta_{0}+\beta_{1}x)}}} 其中 P(y_i=1 \mid X) 是第 i 个观测的目标值 y_i 为 1 的概率， X 是训练数据， \beta_0 和...(random_state=0, solver='sag') # 训练模型 model = clf.fit(X_std, y) 带有 L1 正则化的逻辑回归 L1 正则化（也称为最小绝对误差）是数据科学中的强大工具...相反，本教程将展示正则化参数C对系数和模型精度的影响。...鸢尾花数据包含来自三种鸢尾花y，和四个特征变量X的 50 个样本。 数据集包含三个类别（三种鸢尾），但是为了简单起见，如果目标数据是二元的，则更容易。因此，我们将从数据中删除最后一种鸢尾。
scores.mean() # 0.95383986928104569 带有网格搜索参数调优的交叉验证 在机器学习中，通常在数据流水线中同时完成两项任务：交叉验证和（超）参数调整。...在本教程中，我们将编写示例，它使用 Scikit-learn 结合交叉验证和参数调整。 注意：本教程基于 scikit-learn 文档中给出的示例。...# 查看第一个观测的标签 digits.target[0:1] # array([0]) 为了演示交叉验证和参数调整，首先我们要将数字数据分成两个名为data1和data2的数据集。...重复步骤 3 和 4，使每一折都成为测试数据一次。 对参数的每个可能值重复步骤 1 到 5。 报告产生最佳结果的参数。...但是，正如 Cawley 和 Talbot 在 2010 年的论文中指出，因为我们使用测试集来选择参数的值，和验证模型，我们乐观地偏向于我们的模型评估。
当我介绍自己时，经常会被人问到诸如“机器学习和xx有何区别？”或“你在使用人工智能吗？”等问题。...并非所有产生洞察的行为都符合数据科学的定义（数据科学的经典定义涉及统计学、软件工程和领域专业知识的组合）。但是我们至少可以用这个定义来区分数据科学与ML和AL。...数据科学和机器学习之间有很多重叠。...（这与早期的游戏系统形成鲜明对比，比如Deep Blue，它更专注于探索和优化下期策略）。 人工智能和其他领域也是有区别的。...注释： 1）AI effect：有这么一种倾向，他们通常混淆了人工智能和通用人工智能的区别，认为所有的人工智能都可以行跨越多个不同领域的任务，甚至超越人类智能。
np.random.seed(0) # 加载数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target 我们包括两个不同的预处理步骤：主成分分析和...使用均匀分布创建正则化超参数分布 C = uniform(loc=0, scale=4) # 创建超参数选项 hyperparameters = dict(C=C, penalty=penalty) # 使用 5 折交叉验证和...np.random.seed(0) # 加载数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target 请注意，我们包括需要搜索的多个可能的学习算法和多个可能的超参数值
——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 人工智能 DIP 教程 SAS 教程 Tableau 教程 r 教程 TensorFlow 教程 NLP...请您勇敢地去翻译和改进翻译。
4.090000', '1.000000', '296.000000', '15.300000', '396.900000', '4.980000'] ''' 因此，标准化的特征值通常是有益的和/...0.2]) 为分类制作模拟数据 from sklearn.datasets import make_classification import pandas as pd # 创建模拟的特征矩阵和输出向量...2 4 2 为矩阵生成模拟数据 from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成特征（X）和输出...1.3, 0.2], [ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [ 5\. , 3.6, 1.4, 0.2]]) ''' # 将数据分割为 70% 训练集和...import pickle from sklearn.externals import joblib # 加载鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 创建特征矩阵 X，和向量
[1]) ''' Original number of features: 64 Reduced number of features: 54 ''' PCA 特征提取 主成分分析（PCA）是数据科学中常见的特征提取方法...StandardScaler # 加载乳腺癌数据集 dataset = datasets.load_breast_cancer() # 加载特征 X = dataset.data 请注意，原始数据包含 569 个观测和
} + \hat {\beta_{1}}x_{1}+ \hat {\beta_{2}}x_{2} + \hat {\beta_{3}}x_{1}x_{2} + \epsilon 其中 x_{1} 和...然后，我们可以使用模型选择策略，来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。...交叉验证可以变得更加复杂和强大，但在这个例子中，我们将使用这种技术的最简单版本。 步骤 将数据集划分为两个数据集：我们将用于训练模型的“训练”数据集，和我们将用于判断该模型准确率的“测试”数据集。...以前我们使用X_train和y_train来训练线性回归模型，我们将其存储为一个名为model的变量。...和实际Y值之间的差异，然后将该差异平方来使所有值为正。
minkowski，euclidean等（请注意，如果使用 Minkowski 距离，参数p可用于设置 Minkowski 度量的指数） 如果我们在训练数据中查看簇，我们可以看到已经识别出两个簇，“0”和“...个观测的轮廓系数是： s_{i} = \frac{b_{i} - a_{i}}{\text{max}(a_{i}, b_{i})} 其中 s_{i} 是观测 i 的轮廓系数， a_{i} 是 i 和同类的所有观测值之间的平均距离...，而 b_{i} 是 i 和不同类的所有观测的平均距离的最小值。...轮廓系数介于 -1 和 1 之间，其中 1 表示密集，分离良好的聚类。
from sklearn import neighbors import numpy as np %matplotlib inline import seaborn 这里我们创建三个变量，test_1和test...X 轴和 Y 轴是自变量，而点的颜色是它们的类别。...# 使用 'test_1' 第一个和第二个自变量的值 # 创建一个新观测，为 .4 和 .6 x_test = np.array([[.4,.6]]) # 将学习者应用于新的未分类的观测。...K 越大，决策边界越线性（高偏差和低方差）。 有多种方法可以测量距离，两种流行的方法是简单的欧几里德距离和余弦相似度。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。”...“内联接只生成匹配表 A 和表 B 的记录集。”...52 24 94,000 2.0 Tina . 36 31 57 3.0 Jake Milner 24 . 62 4.0 Amy Cooze 73 . 70 # 在加载 csv 时将索引列设置为名字和姓氏...和 'NA' 为“姓氏”列的缺失值，指定 '.' 为 preTestScore 列的缺失值 sentinels = {'Last Name': ['....有很多方法可以实现这一目标，但我已经确定这是最容易和最快的方法。
pyplot as plt # 将图像加载为灰度 image = cv2.imread('images/plane_256x256.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 选择所有行，和前一半的列...imread('images/plane_256x256.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 计算每个通道的均值 channels = cv2.mean(image_bgr) # 交换蓝色和红色值
按公司和团队计算观测数量。...在使用地理数据时，地理编码（将物理地址或位置转换为经纬度）和反向地理编码（将经纬度转换为物理地址或位置）是常见任务。...在下面的教程中，我使用 pygeocoder（Google 的 geo-API 的包装器）来进行地理编码和反向地理编码。 首先，我们要加载我们想要在脚本中使用的包。...在我们处理数据之前，我们需要1）将字符串分成纬度和经度，然后将它们转换为浮点数。以下代码就是这样。...地理定位城市和国家 本教程创建一个函数，尝试获取城市和国家并返回其经纬度。 但是当城市不可用时（通常是这种情况），则返回该国中心的经纬度。
Platt 缩放，其中首先训练 SVC，然后训练单独的交叉验证逻辑回归来将 SVC 输出映射到概率： P(y=1 \mid x)={\frac {1}{1+e^{(A*f(x)+B)}}} 其中 A 和...# 使用他们的类别绘制数据点和颜色 color = ['black' if c == 0 else 'lightgrey' for c in y] plt.scatter(X_std[:,0], X_std...我们的y向量中有两个类：蓝色x和红色方块。...mathbf {x’} ||^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right) 其中 ||\mathbf {x} -\mathbf {x’} ||^{2} 是两个数据点 \mathbf{x} 和...但是，对于本教程，重要的是要知道，使用 RBF 核的 SVC 分类器有两个参数：gamma和C。 Gamma gamma是 RBF 核的一个参数，可以被认为是核的“扩展”，因此也就是决策区域。
随着技术推动机器学习和人工智能的快速发展，跟上数据科学的发展趋势已经变得非常重要。当然，阅读外面的一切可能会变得很有挑战性。 播客是一个让自己不断更新的很好选择。...这里有时会相当深入的讨论技术问题，但它仍然是一个跟上人工智能和机器学习世界的发展的极好方法。由O‘Reilly媒体的首席数据科学家，Ben Lorica主播。...主持人Chris和Vidya是“很酷”的播客之一，他们一边聚在一起喝酒，一边讨论了所有的数据科学。有些主题包括“深度学习的未来”、“深度学习的极限”，以及关于人工智能如何影响艺术家世界的有趣讨论。...平均时间: 30 minutes 总集数: 107 重点领域: 基础数据科学、ML和AI主题 工业人工智能(Dan Faggella) ?...每周，Dan Faggella都会采访数据科学家和全球公司的人工智能领袖，了解人工智能的应用和影响。过去几年里，你可以听到大量相关的剧集。最近的一集，“你会用人工智能买你的房子或汽车吗？”
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