机器学习讲师老师专家人工智能之机器学习与深度学习-22数据压缩：离散化

最新推荐文章于 2024-06-04 00:44:54 发布
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文章标签： 人工智能 AI 大数据 数据压缩 深度学习
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本文详细介绍了数据压缩中离散化的五种主要方法：等距分割、聚类分割、直方图分割、基于熵的分割和基于自然属性的分割。离散化不仅可以使数据适应仅接收离散值的算法，还能有效减小数据规模。

接上一篇，系列博文:人工智能讲师叶梓关于人机器学习与深度学习入门课程课件，为系列博文，更多课程，及老师资料可点击 个人主页

数据压缩：离散化

•离散化的用途：

•（1）适应某些仅接受离散值的算法；

•（2）减小数据的尺度。

•离散化的方法包括几下几种。

•（1）等距分割；

•（2）聚类分割；

•（3）直方图分割；

•（4）基于熵的分割；

•（5）基于自然属性的分割。

 

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编码理论：AI的数据压缩
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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【机器学习】监督学习算法之： 线性判别分析(LDA)
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监督学习算法之 LDA
压缩人工智能的数据值
吴建明wujianming_110117
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吴恩达机器学习之降维(Dimensionality Reduction)（一）：动机一——数据压缩（详细笔记，建议收藏，已有专栏）
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伯克利人工智能研究院开源深度学习数据压缩方法Bit-Swap，性能创新高
AI科技大本营
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人工智能基础——数据压缩
m0_70886513的博客
12-12 624
在人工智能领域中，数据压缩是一项至关重要的技术，它能够有效地减小数据量，提高数据传输和存储效率，降低成本，使得数据分析和处理更加高效。通过不断的研究和创新，数据压缩技术将会在人工智能领域发挥越来越重要的作用，为人工智能的发展注入新的活力和动力。首先，对于大规模的数据集，如图像、视频、文本等，数据压缩能够大大减小数据的存储空间和传输带宽要求，同时提高了数据的处理效率。常用的数据压缩算法包括霍夫曼编码、LZW算法、算术编码等，它们通过不同的方式来寻找数据中的规律和重复性，从而实现数据的压缩。
光学超材料逆向设计机器学习INN-SNN
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pop_xiaohao的专栏
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机器学习基础 什么是机器学习 机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术) 说起函数就涉及到自变量和因变量，在机器学习中，把自变量叫做特征（feature）多个自变量分别可以定义为X1，X2..Xn，因变量叫做标签（label），可定义为Y，而一批特征和标签的集合，就是机器学习的数据集。 机器学习的学习过程就是在已知的数据集的基础上，通过反复的计算，选择最准确的函数去描述数据集中自变量X1，..
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机器学习-降维（数据压缩、数据可视化）
NewDay_的博客
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最新发布
AI大模型应用之禅
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其它章节内容请见。
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