机器学习

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

随着人工智能技术的快速发展,Python语言因其简单易用、库丰富以及广泛的社区支持,成为了进行机器学习和深度学习研究与开发的首选语言。此外,把这些技术与微服务架构结合,将有助于构建可扩展、易维护的人工智能应用。本文将探索Python在融合机器学习、深度学习与微服务方面的实践。1. 理解微服务架构

【机器学习】Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战

Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战近年来,随着机器学习技术的不断发展,大型预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。Google推出的Gemma2便是这样一个有影响力的开源大模型。本文将介绍Gemma2的原理、微调训练方法及推理部署的实战示例。一、

分享10个很酷、简单且有趣的 Python 项目及其源代码

10个很酷、简单且有趣的Python项目Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,非常适合初学者和专业开发者。以下是10个简单但有趣的Python项目,适合各种水平的程序员练习和扩展他们的技能。1. 计算器创建一个简单的命令行计算器,让用户能够进行基本的数学运算。def calcula

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基于岭回归算法对学生成绩进行预测引言在现代教育中,利用数据分析技术来预测学生成绩已成为一个热门话题。通过分析学生的学习行为、作业成绩、考试记录等数据,我们可以建立一个模型来预测学生未来的学业表现。岭回归(Ridge Regression)是一种常见的线性回归变体,它能够有效处理特征之间的多重共线

【深度学习】深度学习之巅:在 CentOS 7 上打造完美Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境

在深度学习领域,选择合适的环境配置至关重要。本文将指导您在 CentOS 7 系统上构建一个完美的 Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境。这一配置将帮助您高效地进行深度学习的开发与实验。一、环境准备首先,请确保您的 CentOS 7 系统为最新版本。可以通过以下命令更新系

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XGBoost算法Python实现(保姆级)XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升(Gradient Boosting)框架的机器学习算法,由于其高效性和准确性,广泛应用于分类和回归任务中。本文将详细介绍XGBoost的基本概念及其在Python中的

8种数值变量的特征工程技术:利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征

特征工程是机器学习中至关重要的一步,它可以显著提升模型的性能。对于数值变量而言,应用合适的特征工程技术,可以将原始数据转化为更有信息量的特征,从而有效提高预测模型的准确性。本文将介绍8种数值变量的特征工程技术,并结合Sklearn、Numpy等工具给出代码示例。1. 标准化 (Standardiz