Python高级算法——K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）

领域。由于其简单而有效的特性，KNN在小型数据集上表现良好。 总结 K近邻算法是一种简单而强大的监督学习算法，适用于多种分类和回归问题。本文详细介绍了KNN的算法原理、距离度量、K值选择、优缺点，并通过代码示例演示了KNN在鸢尾花数据集上的应用。在实践中，根据具体问题选择合适的

【技术补给站】第8期：用好ModelArts+HiLens，轻松上手端云协同AI开发

【第2期】数仓调优：数仓性能调优必读：从系统级到SQL级，带你进阶为性能调优高手 【第3期】依赖图绘制：学习大数据治理，手把手教你从零开始画DAG作业依赖图 【第4期】音视频：音视频爆火的背后，藏着哪些技术奥秘？华为云视频云专家为你深度解读 【第5期】云原生：从架构和实践，剖析KubeEdge+Volcano技术硬实力

有损失函数，是不是就说明是有监督学习？

因为损失函数，就是估算的结果，与标签值进行比较；然后优化器以二者差异最小为目标，进行不断优化，那么当说到损失函数时，是不是说明这个必然是有监督学习？因为只有有监督学习，才会给数据打标记呀，而只有打了标记，才可以进行比较来计算损失呀，而计算损失，那就是损失函数呀~

Python篇数据分析习题（五）

print(nd_time) 6.某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：item_id：项目编号；item_name:项目名称；location:比赛场地。有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：employee_id：员工编号

ModelArts的三种标注方式介绍

间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。团队标注数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts

【隐私计算技术】浅谈PSI隐私集合求交

Intersection, PSI)，是指持有数据的两方能够计算得到双方数据集合的交集部分，而不暴露交集以外的任何数据集合信息。PSI通常具有以下三个特点：半可信场景：数据双方不愿意暴露所有数据，仅希望求得数据集合交集数据最小化：除了数据集合交集以外的数据不能泄露给任意一方安全双方计算：参与计算

LiteOS学习5——华为LiteOS相关术语解释二

华为云IoT华为云IoT是面向运营商和企业/行业领域的统一开放云平台，支持SIM和非SIM场景的各种联接和联接管理，是华为公司面向IoT解决方案的关键平台部件。主要分为连接管理平台，设备管理平台和应用使能平台等多个部分，负责联通端侧设备与北向应用的核心产品。可以支撑千万级的海量物联网连接。RESTful

【转载】无监督学习-K-means

5G移动通信标准学习笔记

一、NR相比LTE的增强演进NR支持更大系统带宽LTE标准定义单载波带宽最大为20MHz，如果超过该范围，需要通过多载波聚合方式来支持。而目前，NR定义低于6GHz频谱的最大载波带宽为100MHz，毫米波频谱的最大载波带宽为400MHz。NR支持更高的频谱LTE支持的频谱范围主要

学习笔记：区块链常见三大误区

本帖最后由 云飞杨 于 2018-3-22 19:25 编辑 <br /> <b>误区一：将比特币等同于区块链完整概念</b> 数字货币全球有1334种，区块链的技术从比特币的应用中衍生而来，但目前比特币和区块链已经俨然成为了两个不太相关的技术 <b>误区二：区块链耗能严重无法商用</b>

【暑期Flag】每天到华为云社区学习

社区里好多课程，多学一些

自己的模型无法运行 浙大机器学习

导入自己的模型时，选择 My Models选项，就会提示有几个层不被支持，但是这些层应该是caffe自带的呢？要是导入的时候选择caffe model是可以导入的，但是最后运行的时候会出错。请华为的专家帮忙看看，非常感谢！-------导入模型时不支持：----------使用caffe

学习华为云普惠AI的心得

课程学完了，真的很不错，学到了很多之前不会的知识和之前半知半解的知识点，现在基本都懂了，很感谢版主分享了课程，让我收获颇丰，非常感谢！

学习笔记 - 可解释人工智能（XAI）

论文《Question-Driven Design Process for Explainable AI User Experiences》探讨了AI的可解释性技术的落地方案，其概述如下：AI系统的一个普遍设计问题是它们的可解释性——如何提供适当的信息来帮助用户理解AI。可解释人

机器学习中的偏差和方差怎么理解呢？

如题哈，就是这个偏差和方差概念混淆，总分不清，希望好心人指点下。

ResNet50 文艺复兴 | ViT 原作者让 ResNet50 精度达到82.8%

在本文的实证研究中，主要集中于压缩大型BiT-ResNet-152x2，它在ImageNet-21k数据集上预训练，并对感兴趣的相关数据集进行微调。在不影响精度的情况下，将其蒸馏为标准的ResNet-50架构（用GN代替BN）。还在ImageNet数据集上取得了非常强的结果：总共有9600个蒸馏周期，在ImageNe

设计模式学习与应用【玩转前端】

能比较简单，开发时也就用简单的方案进行实现了；对设计模式的理解没有透彻，不会用。 我感觉自己最近有高效率学习的buff，所以试着重新理解这个知识点。 二、边学边用 之前学习新技术的时候，看一遍文档或者文章，记忆并不深刻，后来发现自己对新技术的掌握程度在于自己是否真实的实现过。也

Google Earth Engine（GEE）——python s2cloudless 进行 Sentinel-2 云掩膜

本教程介绍了使用地球引擎在 Sentinel-2 (S2) 表面反射 (SR) 数据中屏蔽云和云阴影。云是从 S2 云概率数据集 (s2cloudless) 中识别的，阴影是由云投影与低反射近红外 (NIR) 像素的交集定义的。 组装云MASK组件 本节构建了一个

如何系统学习vue框架

一、为什么需要编程规范 编程规范是软件开发中的关键准则，它确保了代码的可读性、可维护性和一致性。在团队项目中，规范是协同开发的基石，有助于减少冲突，提升效率。学习和遵循编程规范，不仅有助于提升代码质量，还能提升开发者的职业素养。以下是为什么需要编程规范的几个主要原因： 可读性： 编程规范确保

【Datawhale动手学数据分析笔记】第五章 数据建模及评估

运行结果： 模型搭建 处理完前面的数据我们就得到建模数据，下一步是选择合适模型 在进行模型选择之前我们需要先知道数据集最终是进行监督学习还是无监督学习 除了根据我们任务来选择模型外，还可以根据数据样本量以及特征的稀疏性来决定 刚开始我们总是先尝试使用一个基本的模型来作为其