【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树(decision tree)
【智能时代】的崛起:【人工智能】、【机器学习】与【计算机视觉】的革命

人工智能、机器学习、深度学习及计算机视觉的核心概念与应用,通过理论分析与代码示例展示了这些技术的实际操作和发展趋势。文章探讨了它们在医疗、金融、制造等领域的应用,及未来面临的挑战,为读者提供了全面的技术指南和未来...

AI机器人本地免费部署(部署Llama 3.1详细教程)

昨日,Meta公司发布了人工智能模型——Llama3.1。那么Llama3.1405B的效果怎么样?我们来对比一张图,横向对比一下GPT-4。可以看出,Llama3.1405B在各类任务中的表现可以与G...

【机器学习】探秘图像处理与分类:运用C++结合OpenCV实现智能视觉识别技术

在计算机视觉领域,图像处理与分类是核心任务之一。OpenCV作为一个功能强大的开源计算机视觉库,提供了丰富的API支持多种语言的开发,其中C++因其性能优势而被广泛使用,下面我们就来看一下,如何使用C++结合O...

人工智能和机器学习 3(复旦大学计算机科学与技术实践工作站)python机器学习、Pytorch库入门、d2l学习+<机器学习、神经网络————原理、理论>

我们学习了深度网络是如何实现和优化的。在这一过程中只使用张量和自动微分,不需要定义层或复杂的优化器。这一节只触及到了表面知识。在下面的部分中,我们将基于刚刚介绍的概念描述其他模型,并学习如何更简洁地实现其他模型。_...

机器学习之——决策树信息熵计算[附加计算程序]

0前言本文主要讲述了决策树背后的信息熵的公式含义及计算方式,并列举出多道例题帮助理解。1信息熵的定义1.1信息熵公式笔者使用下图(1-1)直观理解信息熵的含义。信息熵越大,表示该随机变量的不确定性越高。对于均匀分布,信息熵达到最大值。1.2...

人工智能与机器学习原理精解【7】

数学优化(MathematicalOptimization),也称为最优化问题,是一个广泛应用的数学领域,旨在解决在一定约束条件下寻找目标函数的最优值(最大值或最小值)的问题。数学优化问题的定义为:给定一个目标函数...

AICon 全球人工智能与机器学习技术大会参会有感

回顾这两天的参会经历,我深感收获颇丰,个人觉得AICon全球人工智能与机器学习技术大会不仅是一个技术交流的平台,更是一个激发创新思维、促进合作的机会,我不仅接触到了最前沿的技术动态,了解到了行业的发展趋势,同时也...

AI中的核心概念解读:深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

人工智能(AI):包含所有让机器具备智能行为的技术。机器学习(ML):AI的子领域,通过数据自动学习和做出决策。深度学习(DL):机器学习的子领域,基于多层神经网络进行复杂数据的学习和处理。神经网络(Neural...

基于激光雷达的移动机器人室内AMCL定位点到点导航

基于激光雷达的移动机器人室内AMCL定位点到点导航。定位用于导航中,通过定位可以判断机器人的实际轨迹是否符合预期。amcl用于实现导航中的机器人定位。里程计本身也是可以协助机器人定位的,不过里程计存在累计误差且一些...