机器学习之——基尼指数的计算[例题]

0前言本文主要介绍基尼指数的计算公式及计算方法,并举出相关例题帮助理解。读者需要提前了解:信息熵。数据集:贷款.CSV。1基尼指数简述基尼指数(GiniIndex)是一个在多个领域都有应用的重要指标,但其主要应用之一是在决策树算法中,用于衡量数...

机器学习——支持向量机(SVM)(2)

中间的虚线代表着,当recall增加1%,我们的FPR也增加1%,也就是说,每捕捉出一个少数类,就会有一个多数类被判错,这种情况下,模型的效果就不好,这种模型捕获少数类的结果,会让许...

Comfyui简直就是低配置机器的福音,1080显卡上也能轻松玩转SD绘图、AI图片换脸、视频换脸,让图片动起来等等

文生图,图生图,图生视频,AI换脸、老照片修复、AI试装,等等等等,ComfyUI,玩起来~~~_comfyui和sd的区别...

1章2节:关于人工智能、机器学习、统计学连和机器学习、R 与 ChatGPT 的探究 (更新20240814)

在现代科技发展的浪潮中,人工智能(AI)、机器学习(ML)、统计学、R编程语言以及大型语言模型(如ChatGPT)已经成为推动创新和解决复杂问题的关键力量。这些技术之间不仅存在密切的联系和相互的作用,而且还存在一定的区别,本文一一探...

《数字图像处理与机器视觉》案例(五) ---基于傅里叶变换和的数学形态学的水果彩色图像边缘提取方法

基于傅里叶变换和数学形态学的水果边缘提取方法结合了频域分析和形态学处理的优点,能够有效地提取水果图像中的边缘信息。text(textX,textY,sprintf(\'周长:%.1f\',stats(k)....

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营第五期 深度学习(入门)task03-机器学习框架and实践攻略

解决不匹配问题需要深入理解数据的产生方式和分布变化的原因,可能需要收集与测试数据分布更一致的训练数据,或者使用一些技术来调整模型,使其能够适应数据分布的变化。交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它通过将训练数据分...

智绘未来:深度解析【人工智能】、【机器学习】与【计算机视觉】的时代革命

随着AI技术的不断进步,我们有理由相信,AI将在更多领域展现出其变革性的力量。然而,在享受技术带来的便利与创新的同时,我们也必须面对由此引发的伦理、法律与社会挑战。AI的发展不仅仅是技术的进步,更是人类社会的一次...

从零到一:基于 K3s 快速搭建本地化 kubeflow AI 机器学习平台

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【机器学习-12】数据探索---python主要的探索函数

深入探讨了数据预处理的重要性,并介绍了诸如插值、数据归一化和主成分分析等关键技术。这些方法有助于我们清理数据中的噪声、消除异常值,以及降低数据的维度,从而为后续的机器学习模型训练提供更有价值的信息。_在探索数...

在大厂ai大模型遍地开花,transformer架构一夜成名的时代,开发智能购物助手、客服机器人等ai产品的一点思路

机器学习(MachineLearning,ML)和人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是紧密相关但又有区别的两个概念。(1)AI是一个广泛的领域,旨在实现机器的智能化。(2)机...