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iOS设备功能和框架：什么是 Core ML？如何在应用中集成机器学习模型？

Core ML 是苹果公司推出的一个机器学习框架，它可以让开发者在 iOS 应用中轻松集成和使用机器学习模型。以下是在应用中集成机器学习模型的一般步骤：创建或获取机器学习模型：你可以使用各种机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）来训练和创建你的模型。确保将模型保存为 Cor...

ML |机器学习模型如何检测和预防过拟合？

ml_overfit「过拟合」（overfitting）也称为过学习，它的直观表现是算法在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。同理，「欠拟合」（underfitting）也称为欠学习，它的直观表现是算法训练得到的模型在训练集上表现差，没有学到数...

ML如何做科学发现？牛津大学268页博士论文详述科学机器学习内涵

【新智元导读】现在，AI4Science是个热门的话题。如何把机器学习方法用在科学领域是个比较实际的问题。科学机器学习(SciML)的领域。SciML的中心目标是将现有的科学理解与ML更紧密地结合起来，生成强大的ML算法，这些算法由我们的先验知识提供信息。非常值得关注！机器学习(ML)已经使我们实践...

【ML】机器学习模型保存方式总结

1. 前言当训练好机器学习模型后，为了方便后续的使用和部署，需要将模型进行保存。以下是机器学习模型保存的几种常见方式：本地保存：可以使用Python的pickle或joblib等库将模型保存为文件（通常以扩展名.pkl、.dat），然后在需要使用模型的地方加载该文件。云存储：可以将模型保存在云存储中...

【ML】关于机器学习中AdaBoost算法的学习

AdBoost介绍AdaBoost分类器就是一种元算法分类器，AdaBoost分类器利用同一种基分类器（弱分类器），基于分类器的错误率分配不同的权重参数，最后累加加权的预测结果作为输出。1、 Bagging方法在介绍AdaBoost之前，我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样的分类器构建方法，即ba...

【ML】机器学习模型之PMML--配置Java环境

标题的名字起的有点大，其实就是给自己的电脑配置Java环境。。。最近被安排了非深度学习算法的活，主要做回归预测，幸好上学那会搞过一段时间数据挖掘、数据分析，上手也比较快，没有太折磨人。。。训练好的机器学习模型需要导出为PMML格式的文件，然后给搞开发的人调用，他们指定要PMML格式的文件。在导出的过...

【ML】机器学习数据集：sklearn中分类数据集介绍

在机器学习的教程中，我们会看到很多的demo，这些demo都是基于python中自带的数据集。今天我们将介绍sklearn中几个常用的分类预测数据集。本教程使用的sklearn版本是1.0.2。1.乳腺癌分类数据集（二分类）数据集加载代码：from sklearn.datasets import l...

【ML】机器学习数据集：sklearn中回归数据集介绍

在机器学习的教程中，我们会看到很多的demo，这些demo都是基于python中自带的数据集。今天我们将介绍三个用于回归预测的数据集。1. Boston房价预测数据集该数据集将在scikit-learn 1.2版本移除，也就是说，scikit-learn1.2版本及以后，该数据集将不存在，且用且珍惜...

ML：机器学习工程化之团队十大角色背景、职责、产出物划分之详细攻略

背景：在机器学习团队的组建过程中，我们需要具有系统的工程化思考方式与角色设定，以尽可能的避免“技术债务”与“软实力欠缺”引起的潜在的“技术灾难”与“交付灾难”。目录机器学习团队十大角色背景、职责、产出物划分1、Product Manager/产品经理—A1角色2、Project Manager/项目...

ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法之详细攻略

目录ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法1、增强稳健性的通用方法2、提高模型稳定性—适合泛线性模型(如逻辑回归)—幅度过大的变量进行分箱处理3、提高模型稳定性—适合基于树的模型—降低过拟合3,1、基于树模型的2个天然优势3.2、降低树模型的过拟合问题ML：机器学习模型的稳定性分析简介、...

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更新时间 2024-02-05 12:35:25

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