gongdiwudu的专栏

栏目《AI基本原理和python实现》的设计目的是为了python编程。因为用python实现AI需对相关的python库进行全方位了解，本栏目基本包含了【机器学习】相关的经典算法，除此之外还包括了数据分析、时间序列等一些概念和相关python代码。本篇主要介绍栏目的相关文章标题供大家参考。附带还说明栏目其他付费栏目的订阅方法。

​NumPy（或Numeric Python）是每个数据科学和机器学习项目的核心。整个数据驱动的生态系统在某种程度上依赖于NumPy及其核心功能。这使它成为 Python 有史以来最重要和改变游戏规则的库之一。鉴于NumPy由于其无与伦比的潜力而在工业界和学术界具有广泛的适用性，因此对于python程序员来说，熟悉其方法和语法是极其必要的。但是，如果您是新手并试图牢牢掌握 NumPy 库，那么如果您从NumPy 的官方文档开始，一开始事情可

问题：如何将array保存到txt文件中？如何将存到txt文件中的数据读出为ndarray类型？python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarraypython中list、array、matrix之间的基本区别:直通车分析a=np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)np.savetxt("a.txt",a)#缺省按照'%.18e'格式保存数据，以空格分隔np.loadtxt("a.txt")array([[0.,...

在创建虚拟环境后，要想安装python包，需要指定装入哪个虚拟环境，否则不成。这里以虚拟环境安装一个opencv为例，说明安装过程。如果直接安装，就会出现下面这个：Requirement already satisfied: opencv-python in ./.local/lib/python3.6/site-packages (4.2.0.34)Requirement already satisfied: numpy>=1.11.3 in ./anaconda3/lib/python3

关于matplotlib的scatter函数有许多活动参数，如果不专门注解，是无法掌握精髓的，本文专门针对scatter的参数和调用说起，并配有若干案例。

在机器学习中，性能测量是一项基本任务。因此，当涉及到分类问题时，我们可以依靠AUC - ROC曲线。

CSV 是您在数据科学领域工作时经常遇到的一种文件格式。它是一种存储表格数据的文本文件，具有更好的可读性、更易于理解和更快的处理速度。CSV 文件可以从 JSON 文件转换，也可以使用 Python 或 Java 创建。

在图像处理领域，将图像卡通化是一种新趋势。人们使用不同的应用程序将他们的图像转换为卡通图像。如今，玩弄图像是许多人的爱好。人们通常会点击图片并添加滤镜或使用不同的东西自定义图像并将其发布到社交媒体上。但我们是程序员，我们做的不是普通人做的事。我们对将简单的 RGB 图像转换为卡通图像的过程更感兴趣。在这个图像处理部分中，我们将使用 OpenCV-Python 将图像卡通化。

众所周知，机器学习即将从数据中创建模型。为此，计算机必须首先理解数据。接下来，我们将讨论表示数据以便计算机理解的各种方法。后面，我们将介绍估算器的使用。

欢迎来到准备数据科学工作面试的第一步。这里有一个全面而广泛的 Python 面试问题和答案列表，可帮助您在面试中取得好成绩并获得理想的工作！

了解 Python 编码面试问题至关重要，因为它们是通往软件开发和数据科学职业机会的门户。掌握这些问题不仅可以展示解决问题的能力和 Python 熟练程度，还可以提高整体编程技能。通过熟悉常见的挑战和磨练解决问题的策略，候选人可以自信地驾驭技术面试，展示出为科技行业的各种角色做好准备。在本文中，我们将探讨针对初学者的 Python 编码面试问题，这些问题可以帮助您准备面试。

机器学习是人工智能的重要组成部分，目前是数据科学中最受欢迎的技能之一。如果你是一名数据科学家，你需要擅长 python、SQL 和机器学习——没有两种方法。作为 DataFest 2017 的一部分，我们组织了各种技能测试，以便数据科学家可以评估这些关键技能。这些测试包括机器学习、深度学习、时间序列问题和概率。本文将介绍机器学习技能测试问答和其他重要数据科学面试问题的解决方案。在本文中，您将了解和机器学习考试问题和答案以及它们的影响。

关键词：OpenCV library to convert images to cartoons一、说明在本文中，我们将构建一个有趣的应用程序，将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序，我们将使用 python 和 OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用程序时，我们还将了解如何使用 easygui、Tkinter 等库。在这里，您必须选择图像，然后应用程序会将该图像转换为卡通形式。主要地，我们使用 OpenCV 和作为编程语言来构建此应用程序。二、OpenCV。

你有没有想过是什么让某些算法比其他算法更快、更高效？这一切都归结为两个关键因素：时间和空间复杂性。将时间复杂度视为时钟滴答作响，根据其输入的大小来衡量算法完成所需的时间。另一方面，空间复杂性就像一个存储单元，随着输入大小的增长，跟踪算法需要多少内存。为了理解这一点，我们使用了 Big O 表示法——一种描述算法增长率上限的便捷方法。让我们深入了解计算算法效率的迷人世界！

在许多机器学习的章节中，常常遇见 HMM ，往往看到它的数学式子后，就当没看到似的跳过去了，其实它的基础理论并不难，尤其是 Markov Chain 在高中数学课本就已经出现过了，但....那么久远的事，相信大家都忘得差不多了，现在一起来回顾一下吧!!

Scikit-learn (Sklearn) 是 Python 中最有用、最强大的机器学习库。它通过 Python 中的一致性接口提供了一系列用于机器学习和统计建模的有效工具，包括分类、回归、聚类和降维。这个库主要用 Python 编写，基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建。

早在2009年， 深度学习还只是一个新兴领域。只有少数人认为这是一个富有成效的研究领域。今天，它被用于开发应用程序，这些应用程序在一段时间前被认为是困难或不可能做到的。语音识别、图像识别、在数据集中查找模式、照片中的对象分类、字符文本生成、自动驾驶汽车等等只是其中的几个例子。因此，熟悉深度学习及其概念非常重要。

人工智能（AI）系统取得了显着进步，达到了超人类的水平跨不同领域的表现。这为我们提供了一个机会，通过利用这些高性能人工智能系统中编码的隐藏知识来进一步加深人类知识并提高人类专家的表现。然而，这些知识通常很难提取，也可能很难理解或学习。在这里，我们通过提出一种新方法来证明这是可能的，该方法允许我们在 AlphaZero 中提取新的国际象棋概念，AlphaZero 是一个人工智能系统，可以在没有人类监督的情况下通过自我对弈掌握国际象棋游戏。我们的分析表明，AlphaZero 可能编码超出人类现有知识的知识，

欢迎来到我关于 NumPy 的教程的第二部分！之前，我们已经介绍了以下列表中的前 7 章。现在在这篇文章中，我们将从第 8 章一直到第 14 章。

在测试阶段，该算法根据观察到的特征值检索相应的概率，将它们相乘，并提供最终输出，指示预测的类别。无平滑 （alpha = 0）：在没有任何平滑的情况下，如果我们遇到一封新电子邮件，其中包含训练数据中未看到的特征值，则其概率将为零。给定特定的天气条件，例如天气 = 晴天，温度 = 凉爽，湿度 = 正常，大风 = 真，我们想预测这个条件穿过可可西里的可能性。我们用一个简单的示例，我们假如要提取出天气对翻越可可西里无人区的影响，提取出气候影响的模型，便可预测任意天气下，考察对穿越可可西里的可能性预测。

统计学是理解数据的有力工具，其核心在于分布的概念。统计学中的分布有助于我们理解数据的分布方式，为各种数据集的概率和行为提供重要的见解。从熟悉的钟形曲线的正态分布到其他偏斜和重尾模式，本博客旨在解开不同类型的分布，清楚地了解它们在统计分析中的特征、应用和意义。

你可以把机器学习算法想象成一个装满斧头、剑和刀片的军械库。你有各种各样的工具，但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方，将“线性回归或逻辑回归”视为一把能够有效地切片和切块数据但无法处理高度复杂数据的剑。同样，深度学习神经网络是一把光剑，可以处理任何复杂的数据。相反，“支持向量机”或SVM（一种机器学习算法）就像一把锋利的刀——它适用于较小的数据集，但在它们上，它可以更强大、更强大地构建模型。

合成数据生成涉及创建密切模仿现实世界数据但不包含任何实际个人信息的人工数据，从而保护隐私和机密性。然而，至关重要的是，这些数据必须以公平、公正的方式生成，以防止人工智能应用中现有的偏见长期存在或扩大。

在本文中，我们将深入探讨推荐系统的迷人世界，并探讨如何使用 Python 构建一个推荐系统。我们将揭示这些系统的内部工作原理，从数据收集和预处理到算法选择和实现。

人工智能 （AI） 中的顺序学习是一个关键研究领域，近年来引起了人们的极大兴趣。它指的是人工智能系统从数据序列中学习的能力，其中数据点的顺序至关重要。本文将探讨人工智能中顺序学习的概念、其重要性、应用、方法、挑战和未来前景。

DEEP学习在人工智能领域迈出了一大步。目前，神经网络在非表格数据（图像、视频、音频等）上的表现优于其他类型的算法。深度学习模型通常具有很强的复杂性，并提出数百万甚至数十亿个可训练的参数。这就是为什么在现代使用加速技术来减少训练时间至关重要的原因。

贝叶斯优化是一种先进的技术，用于优化评估成本高昂的函数。该策略为全局优化提供了原则性策略，强调探索（尝试新领域）和开发（尝试看起来有前途的领域）之间的平衡。

​扩散模型是生成模型，在过去几年中越来越受欢迎，这是有充分理由的。仅在 2020 年代发布的几篇开创性论文就向世界展示了 Diffusion 模型的能力，例如在图像合成方面击败 GAN[6]。最近，从业者将看到DALL-E 2（OpenAI 上个月发布的图像生成模型）中使用的扩散模型。

您是否想知道 CNN 的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在 CNN 中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。 （Andrew Ng 在 Coursera 上的课程对此做了很好的解释）。但是，对于我的一生，我无法理解反向传播如何与卷积层一起工作。

因此，无论您是刚入门的新手还是想要升级的专业人士，本指南都是您进入机器学习世界的激动人心的旅程的伴侣！准备好解开智能计算机的秘密，看看你们可以一起创造哪些令人惊奇的东西。

候选模型和幸运模型的概念不仅仅代表机器学习模型生命周期的阶段。它们体现了该领域的动态本质——创新、测试、验证和部署的持续循环。对于参与机器学习技术开发和应用的任何人来说，理解并有效管理这个周期都至关重要。这是一个确保在不断变化的技术环境中不断改进和适应的过程，今天的幸运模型是明天的改进候选者。

神经压缩技术作为一种新方法正在迅速兴起，它利用神经网络来表示、压缩和重建数据，有可能实现高压缩率和几乎为零的感知信息损失。

所以，这是独家新闻：异质图拥有一个充满潜力的世界，而常规图却无法做到这一点。传统的同构图很难处理不同关系和边类型的复杂性。现在是大炮的时候了——先进的架构可以解决具有多种边缘和关系类型的数据集的复杂性。在本文中，我们将学习如何从表格数据集创建异质图。

这篇文章旨在帮助您推导和理解扩散模型。如果您读完本文后的第一个想法是：“为什么我没有想到这个？！？”那么酷，我成功了。我们不会重建 StableDiffusion，但我们将在最后构建一些玩具模型来演示一切是如何工作的。

在快速发展的机器学习领域，深度神经网络已被证明在解决各个领域的复杂任务方面非常强大。然而，这些模型令人印象深刻的性能是有代价的——需要大规模、精确注释的数据集。不幸的是，这些数据集通常容易出现噪声标签，这会严重阻碍训练模型的性能。

拉普拉斯算子是 n 维欧几里得空间中的二阶微分算子，表示为 ∇²。它是函数梯度的发散度。在图像处理的上下文中，该运算符应用于图像的强度函数，可以将其视为每个像素具有强度值的二维信号。拉普拉斯算子是计算机视觉领域的关键工具，广泛用于各种用途，如边缘检测、图像锐化和图像空间结构分析。本文深入探讨了拉普拉斯算子的概念、其数学基础、在计算机视觉中的应用及其一些局限性。

泊松流生成模型 (PFGM) 是一种新型的生成深度学习模型，与扩散模型类似，其灵感来自物理学。在这本简单易懂的指南中了解 PFGM 背后的理论以及如何使用它们生成图像。

在当今快速发展的人工智能 （AI） 世界中，对可解释 AI 的需求变得比以往任何时候都更加重要。随着人工智能系统越来越多地融入我们日常生活的各个方面，了解这些系统如何做出决策并为其行为提供解释至关重要。贝叶斯网络是一种功能强大且通用的图形建模技术，作为构建可解释的 AI 模型的工具，它正变得越来越突出。

在自然语言处理（NLP）领域，文本聚类是一种基本且通用的技术，在信息检索、推荐系统、内容组织和情感分析等各种应用中发挥着关键作用。文本聚类是将相似文档或文本片段分组为簇或类别的过程。这项技术使我们能够发现隐藏的模式、提取有价值的见解并简化大量非结构化文本数据。

EfficientNet 是深度学习领域的里程碑，代表了神经网络架构方法的范式转变。EfficientNet 由 Google Research 的 Mingxing Tan 和 Quoc V. Le 开发，在不影响性能的情况下满足了对计算高效模型不断增长的需求。本文深入探讨了 EfficientNet 背后的关键原理、其架构以及它对深度学习领域的影响。