在这篇文章中，我们将学习关于机器学习程序的知识，该程序可以从提供的单词中找到单词类比。例如“苹果：水果::汽车：车辆”。在这个类比中，“苹果”和“汽车”是被比较的两件事。“水果”和“车辆”是被比较的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，人脑可以识别出这种模式，但训练机器来完成同样的任务将非常困难，因为我们将需要非常非常... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习关于直方图的知识，我们将看到关于直方图及其各种类型的详细视图。我们还将使用 python 绘制实现。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不同的分布和模式。直方图中的 X 轴用于表示值的范围，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并... 阅读更多

本文我们将学习关于人工神经网络及其类型的知识。我们还将看到关于不同类型激活的程序。在深入探讨类型之前，让我们先了解一下什么是人工神经网络。人工神经网络人工神经网络 (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，其中神经元相互连接。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

在这篇文章中，您将学习关于机器学习、图像分类以及如何使用谷歌的可教学机器来训练模型的知识。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，使用这些模型和算法，我们可以使我们的计算机学习并在没有明确编程的情况下做出决策。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，这些数据显示了我们... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习文本到文本转换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。有许多可用的技术可以实现这一点，其中一项技术是文本到文本转换Transformer (T5) 技术。我们可以使用这种技术通过使用... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习关于各种方法，使用这些方法我们可以找到尺寸不均的矩阵列的积。在数据分析、机器学习等领域，使用矩阵非常普遍，因此可能存在我们需要找到矩阵列积的情况，这可能是一项具有挑战性的任务。让我们看一些查找尺寸不均的矩阵列积的示例 - 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实现这一点，在这些轴上可以捕获最高的方差。PCA 通过保留其基本结构来降低数据集的复杂性。它有助于数据分析中的特征选择、数据压缩和降噪等方面，甚至可以降低被分析数据的维度。PCA 已被应用于图像处理、生物信息学、经济学和社会科学等众多领域。... 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。有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期望值... 阅读更多

网络是由节点和边组成的集合，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。它涉及使用许多数学、统计和计算技术。网络分析可以深入了解复杂系统的行为，并帮助做出... 阅读更多

Python 提供了各种工具和库，帮助我们处理概率的基础知识。概率在各种场景中都有广泛的应用，从 AI 内容检测到纸牌游戏。random 模块通常用于解决与概率相关的题目。结合 numpy 和 scipy 等库（以及 matplotlib 和 seaborn 用于可视化），当数据规模庞大且主要以 csv 文件形式存在时，这些工具将非常有用。概率问题还可以与统计学结合起来，以获得更多见解。无论您是初学者... 阅读更多