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气提供的一套应用程序接口。心知天气是由中国气象局官方授权的商业气象服务公司，基于气象数值预报和人工智能技术，提供高精度气象数据、天气监控机器人、气象数据可视化产品，以及能源、电力、保险、农业、交通、互联网、物联网行业解决方案。 API核心功能 高精度天气数据：心知天气提供高精度
话服务功能，用语音查询早餐时间、饭店讯息、周边生活信息、旅游信息，或者 Room Service 点餐等等。►聊天陪伴：房客可以和天猫精灵有更多互动，例如请天猫精灵陪聊天、讲笑话、询问天气等。从阿里巴巴的核心业务来看，未来天猫精灵应用在智能酒店还可能增加的部分包括，在地生活服务串
Manager了。 新的这款软件叫Popi，起名的过程也很有趣：本来是觉得USB Manager这个词有点长且拗口，但一时又想不到好的名字。恰好跟朋友聊天时说起我最近在开发这么一个软件，一个灵感突然闪过：Popi。 Pop是弹出的意思，就是把未授权的U盘弹出，阻止通过U盘复制文件，最后面的i
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varying topics and genres) 上报告的最低的困惑度就是使用一个trigram model（三元语法模型）。在一个特定领域的语料中，常常可以得到更低的困惑度。我们在想衡量语言模型的好坏，然后对语言模型输出的句子进行评价。场景很简单，话不多说，上代码。MindSpor
细分领域或者说垂直领域的大模型一直都有，比如电商领域大模型E-BERT、金融领域大模型FinBERT等。9如果用现有的大模型，训练特定的语料，比如中医病历，能否直接给出诊断呢？病历诊断这种生成类任务，目前还有很大的发展空间。个人认为可以作为辅助诊断，暂时还不能用来做直接诊断。1
文章目录 一、什么是随机森林？ 1
1. 机器学习基础 机器学习是令计算机根据可用数据执行相应策略而无需以明确的编程方式执行策略的一门学科。 在过去几十年间，由于可用数据的数量和质量呈指数级增长，同时高性能的计算设备也得到了快速发展，机器学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域都取得了突破性进展。机器
在线性回归模型中，我们实际上是建立了一个模型来拟合自变量和因变量之间的线性关系，但是在某些时候，我们要做的可能是一个分类模型，那么这里就可能用到线性回归模型的变种 —— 逻辑回归，本节我们就逻辑回归来做一个详细的说明。 实例引入 我们还是以上一节的例子为例，张三、李四、王五、
基于RDKit和Python3的化合物溶解度的机器学习模型小案例。 代码示例(仅供参考)： # In[1]:导入依赖包from rdkit import Chem, DataStructsfrom rdkit.Chem import AllChemfrom rdkit
在金融领域，风险评估和投资策略的制定是至关重要的。传统的金融分析方法往往基于统计学和经验判断，但随着机器学习技术的发展，我们现在可以利用大数据和算法来辅助决策。本文将介绍机器学习在金融领域中的应用，特别是在风险评估和投资策略方面的应用。 1. 机器学习在风险评估中的应用 风险评估
机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价 一、实验目的 学习kNN(k-Nearest Neighbors)算法 二、实验原理 k-近邻(kNN，k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练
引言 石油炼化是一个复杂的过程，涉及到多个环节和参数的调控。传统的方法通常基于经验和规则，效果有限且容易受到外部环境的影响。而机器学习算法和模型调优技术的发展为石油炼化中的参数调控和优化提供了新的思路和方法。本文将探讨机器学习算法和模型调优技术在石油炼化中的应用，并给出一个具体的场景和验证方法来说明其效果。
目录 一、模型评估 模型指标 常见关于分类的指标 准确率 精确率(精确度) 召回率 F1 score PR曲线： ROC AUC 二、过拟合和欠拟合 训练与泛化误差的区别 什么样的情况会导致欠拟合与过拟合？ 模型的复杂度（能够拟合各种各样函数的能力）
一、误差来源 误差（Error）主要有两个来源：偏差（Bias）和方差（Variance）。 Error反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。
一、深度学习发展历史 1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980s: Multi-layer perceptron Do not have significant difference
前阵子去参加了数学规划会议，报告很多，人也很多。或者说报告和人过多了…… 有少数感兴趣的报告，这里谈一下全场最后一个报告。报告人是Jorge Nocedal，就是著名的LBFGS的作者。 他关注的问题是一类机器学习中非常常见的优化模型：
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