在本文中，我们将学习关于机器学习程序的内容，该程序可以从提供的单词中找到单词类比。举个例子，“苹果：水果 :: 汽车：车辆”。在这个类比中，“苹果”和“汽车”是两个被比较的事物。“水果”和“车辆”是这两个事物所属的两个类别。类比的意思是，苹果是一种水果，就像汽车是一种车辆一样。因此，人脑可以识别这种模式，但训练机器执行相同的任务将非常困难，因为我们将需要非常非常... 阅读更多

在本文中，我们将学习直方图，并将详细了解直方图及其各种类型。我们还将使用 python 查看实现。直方图 直方图为我们提供了数据的可视化表示，它用于显示数值数据的条形图。我们可以可视化数据集中的不同分布和模式。直方图中的 X 轴用于表示值的范围，而 Y 轴用于表示数据点的频率或计数。直方图的应用 1. 数据分布分析 我们使用直方图来分析数据分布和... 阅读更多

本文我们将学习 ANN 及其类型。我们还将看到不同类型激活的程序。在深入了解类型之前，让我们先了解什么是 ANN。ANN 人工神经网络 (ANN) 是机器学习的一个分支，它通过形成生物神经网络的结构来执行计算，其中每个神经元都可以将信号或处理后的数据传输到其他连接的神经元。这种结构类似于人脑，其中神经元彼此互连。当节点或神经元的连接形成连接时，就会创建神经网络。人工... 阅读更多

在本文中，您将学习机器学习、图像分类以及如何使用 Google 的可教学机器来训练模型。机器学习 机器学习是 AI（人工智能）的一个子集，用于开发模型和算法，利用这些模型和算法，我们可以让我们的计算机学习并做出决策，而无需对其进行明确编程。这是一种有效的方法，可以教会机器从给定数据中学习并随着时间的推移提高性能。计算机可以使用显示场景的数据来学习任务并进行预测或查找任何模式，这些场景显示了我们... 阅读更多

在本文中，我们将学习文本到文本转移 Transformer 技术在数据增强中的作用，以及如何使用这种技术来改进 NLP 模型。在当前的技术场景中，自然语言处理在数据增强领域观察到了非常快速的进步。数据增强用于提高基于自然语言处理 (NLP) 的模型的性能。有很多技术可用于实现此目标，其中一项技术是文本到文本转移 Transformer (T5) 技术。我们可以使用此技术通过使用... 阅读更多

在本文中，我们将学习各种方法，使用这些方法我们可以找到不等大小矩阵列的乘积。处理矩阵对于数据分析、机器学习等领域非常常见，因此在某些情况下，我们必须找到矩阵列乘积，这可能是一项具有挑战性的任务。让我们看看一些查找不等大小矩阵列乘积的示例 - 方法 1：使用简单循环 在此方法中，我们将使用简单嵌套循环的概念，我们将遍历矩阵列并计算它们的乘积。示例 def col_product_loop(mat): ... 阅读更多

简介 主成分分析 (PCA) 是一种流行的降维方法，它使从高维数据集中提取有用信息变得更容易。它通过将数据重新投影到不同的轴上来做到这一点，在这些轴上可以捕获最高的方差。PCA 通过降低数据集的复杂性来保留其基本结构。它有助于数据分析中的特征选择、数据压缩和降噪等方面，甚至可以降低正在分析的数据的维数。图像处理、生物信息学、经济学和社会科学只是 PCA 已被应用的一些领域。... 阅读更多

统计模拟的任务是利用计算机方法从概率分布中生成随机样本，以便我们可以对表现出随机行为的复杂系统进行建模和分析。在本文中，我们将了解如何在 Python 中使用此强大工具进行预测、生成见解以及评估统计算法的性能。存在不同类型的统计模拟，如下所示：蒙特卡罗模拟 - 从概率分布中生成随机样本以估计某个量的期望值... 阅读更多

网络是节点和边的集合，表示这些节点之间的关系或连接。节点可以表示各种实体，例如个人、组织、基因或网站，而边表示它们之间的连接或交互。网络分析是对这些实体之间关系的研究，节点表示为网络。在本文中，我们将了解如何使用 python 实现网络分析。它涉及许多数学、统计和计算技术的应用。网络分析可以提供对复杂系统行为的见解，并有助于做出... 阅读更多

Python 为我们提供了各种工具和库，帮助我们使用概率的基础知识。概率具有广泛的用例，从 AI 内容检测到纸牌游戏。random 模块通常用于与概率相关的陈述。结合 numpy 和 scipy 等库（以及 matplotlib 和 seaborn 进行可视化）在数据规模很大且主要以 csv 文件形式存在时，可以带来极大的优势。概率问题陈述可以进一步与统计数据结合起来以获得更多见解。无论您是初学者... 阅读更多