- 2025-01-06足球分析胜负准确判断方法:AI 人工智能大数据的深度实践
一、引言在足球赛事的热血浪潮里,球迷们对比赛胜负的好奇与日俱增,而如何精准预判赛果,更是吸引着专业人士不断钻研。如今,AI人工智能与大数据技术的蓬勃发展,为解锁这一难题开辟了全新路径。本文将带你探秘如何借助这些前沿科技,实现对足球比赛胜负的精确判断。二、数据预处理精
- 2025-01-06基于双重虚警控制XGBoost的海面小目标检测
摘要:为了提升雷达对海面小目标的探测能力,本文提出一种基于双重虚警控制的极限梯度提升(eX⁃tremeGradientBoosting,XGBoost)的目标检测方法,解决高维特征空间中分类器设计难的问题。首先,从时域、频域、时频域中挖掘了海杂波和含目标回波的精细化差异,并将这些差异凝聚为7个
- 2025-01-06InvariantStock:利用不变特征学习掌握动态市场的投资策略优化
“InvariantStock:LearningInvariantFeaturesforMasteringtheShiftingMarket”论文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.00671Github地址:https://github.com/Haiyao-Nero/InvariantStock摘要在投资组合管理领域,准确预测股票收益是至关重要的,但传统方法通常未能有
- 2025-01-06能发顶会!图神经网络(GNN)创新方案整理
2024深度学习发论文&模型涨点之——图神经网络图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNN)是一种专门用于处理图数据的深度学习模型。它通过迭代地传递和聚合节点及其邻居的特征信息,从而学习节点和图的表示。GNN的核心思想是利用图中的节点和边之间的关系,通过消息传递和节点更新
- 2025-01-06特征时序化建模:基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法
我们在工作中经常会遇到一个问题,数据基础设施的设计往往没有充分考虑数据科学的需求。数据仓库或数据湖仓中的大量表格(主要是事实表和维度表)缺乏构建高性能机器学习模型所需的关键字段或结构。其中最显著的局限性在于,大多数表格仅记录观测值的当前状态,而未保留历史记录。本文将通
- 2025-01-06可解释性人工智能(Explainable Artificial Intelligence )综述学习笔记(4)-思维导图
ExplainableArtificialIntelligence(XAI):Concepts,taxonomies,opportunitiesandchallengestowardresponsibleAI可解释性人工智能(ExplainableArtificialIntelligence,XAI):概念,分类,机遇和挑战,迈向负责任的人工智能可解释性人工智能ExplainableArtificialIntel
- 2025-01-05YOLOv11改进策略【Neck】| ArXiv 2023,基于U - Net v2中的的高效特征融合模块:SDI
一、本文介绍本文聚焦于利用U-Netv2中的SDI模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。SDI模块相较于传统模块独具特色,它融合了先进的特征融合思想,借助精心设计的结构,在确保计算资源高效利用的前提下,巧妙地融合不同层级特征的语义信息与细节,实现特征的全方位增强。在应用于YOL
- 2025-01-05NO.1 《机器学习期末复习篇》以题(问答题)促习(人学习),满满干huo,大胆学大胆补!
目录一、新手初学?该如何区分[人工智能][机器学习][深度学习]?[1]浅谈一下我的理解[2]深度交流一下人工智能(AI,ArtificialIntelligence)机器学习(ML,MachineLearning)深度学习(DL,DeepLearning)[3]三者之间的关系二、机器学习能用到实处?该怎么用? (1)推荐系统(2)
- 2025-01-05机器学习特征选择
一、特征选择概述在实际的数据集中,往往包含了大量的特征,但并非所有特征都对我们要预测的目标变量(如分类任务中的类别标签,回归任务中的数值目标)有积极作用。有些特征可能携带的信息量极少,甚至会引入噪声,干扰模型的学习和预测。特征选择就是要解决如何从这些繁杂的特征里挑出
- 2025-01-04跟着问题学3.3——Faster R-CNN详解及代码实战(1)
FastR-CNN的不足选取区域使用的算法是固定的,不参与学习选取区域的算法本身消耗比较高(搜索选择法)选取区域的算法选出来的区域大部分都是重合的,并且只有很小一部分包含我们想要识别的对象区域范围的精度比较低(即使经过调整)判断分类有时只能使用部分包含对象的区域(例如
- 2025-01-04互联网行业数据挖掘之用户增长
一、引言在竞争白热化的互联网行业,用户增长是企业持续发展的核心驱动力。数据挖掘技术宛如一把精准的手术刀,能够剖析海量用户数据,挖掘潜在增长点,为企业制定行之有效的用户增长策略提供有力支撑。接下来,将全方位阐述针对互联网行业用户增长的数据挖掘方案,涵盖实施步骤、具体挖
- 2025-01-03带你从入门到精通——机器学习(七. 特征降维)
建议先阅读我之前的博客,掌握一定的机器学习前置知识后再阅读本文,链接如下:带你从入门到精通——机器学习(一.机器学习概述)-CSDN博客带你从入门到精通——机器学习(二.KNN算法)-CSDN博客带你从入门到精通——机器学习(三.线性回归)-CSDN博客带你从入门到精通——机器学习(四.逻
- 2025-01-03YOLOv8模型改进 第二十七讲 添加Cascade Multi-Receptive Fields(CMRF)模块
近年来,轻量级医疗图像分割模型受关注,但现有模型因减少参数和计算复杂度而特征表示不足,难以超越现有最佳模型。基于多感受野的现代特征提取模块虽能提升性能,但会增加成本,不利于资源有限环境下的临床应用。在此背景下,为解决轻量级与高性能的矛盾,作者提出了CascadeM
- 2025-01-03toad.selection.select函数
toad.selection.select函数概述toad.selection.select是toad库中用于自动特征选择的一个重要函数。它根据指定的阈值条件,筛选出符合要求的特征,同时可以根据特征间的相关性进一步剔除冗余特征。这个函数特别适用于信用评分卡建模和其他金融风控场景,帮助快速清洗和优化特
- 2025-01-02opencv vector<vector<Point2f> > imagePoints[2]怎么解释
在OpenCV中,vector<vector<Point2f>>imagePoints[2];通常用于存储图像中的特征点,尤其是在立体视觉或相机标定等应用中。下面是对这个数据结构的详细说明。结构解析vector<vector<Point2f>>:这是一个二维向量,表示一个向量的向量。Point2f是一个表示二维点的结构,包含x
- 2024-12-31对比学习快速上手
第一部分:基础含义在机器学习和深度学习中,**对比学习(ContrastiveLearning)**是一种自监督学习(Self-supervisedLearning)方法,它通过学习数据样本之间的相似性和差异性,来学习有用的特征表征。对比学习的目标是使模型能够通过对比不同样本的表示,捕获数据中潜在的模式和语义信息第
- 2024-12-30GraphMAE2(解码增强型掩码自监督图学习器)
GraphMAE2:ADecoding-EnhancedMaskedSelf-SupervisedGraphLearner解码增强型掩码自监督图学习器背景 近年来,自监督学习(Self-supervisedLearning,SSL)得到了广泛的探索,特别是生成式自监督学习在自然语言处理以及其他人工智能领域已经取得了新兴的成功,像BERT和GPT就
- 2024-12-29医疗行业数据挖掘之疾病预测
一、案例背景某大型综合医院拥有海量的患者电子病历数据以及先进的医疗检测设备所产生的数据。随着糖尿病发病率的逐年上升,医院希望通过数据挖掘技术,利用这些丰富的数据资源来构建一个糖尿病预测模型,以便在早期识别出潜在的糖尿病患者,提前进行干预和治疗,从而降低糖尿病的发病
- 2024-12-28YOLO系列正传(五)YOLOv4论文精解(上):从CSPNet、SPP、PANet到CSPDarknet-53
系列文章YOLO系列基础YOLO系列基础合集——小白也看得懂的论文精解-CSDN博客YOLO系列正传YOLO系列正传(一)类别损失与MSE损失函数、交叉熵损失函数-CSDN博客YOLO系列正传(二)YOLOv3论文精解(上)——从FPN到darknet-53-CSDN博客YOLO系列正传(三)神经网络的反向传播(backpropagat
- 2024-12-28GraphMAE2(解码增强型掩码自监督图学习器)
GraphMAE2:ADecoding-EnhancedMaskedSelf-SupervisedGraphLearner解码增强型掩码自监督图学习器背景 近年来,自监督学习(Self-supervisedLearning,SSL)得到了广泛的探索,特别是生成式自监督学习在自然语言处理以及其他人工智能领域已经取得了新兴的成功,像BERT和GPT就
- 2024-12-28yolov3算法及其改进
yolov3算法及其改进1、yolov3简介2、yolov3的改进2.1、backbone的改进2.1.1、darknet19相对于vgg16有更少的参数,同时具有更快的速度和更高的精度2.1.2、resnet101和darknet53,同样具有残差结构,精度也类似,但是darknet具有更高的速度2.2、FPN2.3、anchor-base与grid-cell3
- 2024-12-27【数据科学导论】第四章·特征工程与探索性分析
- 2024-12-27递归特征消除
递归特征消除(RecursiveFeatureElimination,RFE)是一种基于机器学习模型的特征选择方法,它通过反复训练模型并剔除对预测结果影响较小的特征,从而筛选出对模型性能有较大贡献的特征子集。在针对质量特性进行特征选择时,一个改进的递归特征消除算法可能会考虑以下几个方面进行优化:一、
- 2024-12-25图神经网络
目录图神经网络(GNN)图的基本组成图神经网络要做什么图的邻接矩阵初识数学表达式消息传递神经网络多层GNN输出的特征可以用来做什么图卷积神经网络(GCN)基本模型概述基本计算方法GCN的基本思想网络层数图的基本组成特征值计算方法度矩阵也要变一变给出GCN的数学表达式图注意力网络
- 2024-12-25预测类算法实施全攻略:从数据到部署的完整流程
一、问题定义明确目标变量:确定要预测的对象,例如预测股票价格、客户流失率、天气状况等。清晰地定义目标变量的含义和范围。了解业务背景:深入研究问题所在的领域,如在预测电商销售额时,需要了解产品类型、销售渠道、促销活动等因素对销售额的影响。确定预测期限:明确是进行短期预