请问rnn和lstm中batchsize和timestep的区别是什么？

2023-03-31

RNN和LSTM是常用的深度学习模型，用于处理序列数据。其中，batch size和time step是两个重要的超参数，对模型的训练和性能有着重要的影响。在本文中，我们将探讨RNN和LSTM中batch size和time step的区别以及它们对模 ...

卷积神经网络可以用于小目标检测吗？

2023-03-31

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。CNN通过不断堆叠卷积层、池化层和全连接层等组件，可以自动从原始图像中提取出有意义的特征，从而实现诸如图像 ...

如何用神经网络进行时间序列预测？

2023-03-31

神经网络在时间序列数据预测中具有广泛的应用，它可以通过学习时间序列数据的结构、规律和趋势来进行预测。本文将介绍如何利用神经网络进行时间序列预测。 时间序列数据 时间序列是一组按照时间顺序排列的数据点， ...

数据回归预测更适合用哪种神经网络模型？

2023-03-31

数据回归预测是指利用历史数据来预测未来数值的变化趋势。在现代科技时代，数据已经成为一种非常宝贵的资源。人们通过对大量数据的分析和处理，可以有效地预测未来趋势，并做出正确的决策。神经网络作为一种强大的工 ...

深度学习与神经网络有什么区别？

2023-03-29

深度学习和神经网络是人工智能领域中的两个重要概念，它们在很多方面有着相似之处，但也存在一些区别。本文将从定义、结构、应用等方面来探讨深度学习与神经网络的区别。 定义 深度学习是一种基于人工神经网络的机 ...

SPSS如何进行敏感性分析？

2023-03-23

SPSS是一款广泛应用于统计分析的软件，它提供了许多功能强大的工具来帮助研究人员进行数据分析。其中，敏感性分析是非常重要的一个部分，因为它可以帮助研究人员确定他们的研究结果是否受到某些重要变量的影响。 敏 ...

为什么有的神经网络加入注意力机制后效果反而变差了？

2023-03-23

注意力机制是一种在神经网络中应用广泛的技术，能够帮助模型更好地理解输入数据，提高模型的性能和精度。然而，有时候加入注意力机制后模型的效果并没有得到明显的提升，甚至会变差。那么，为什么有的神经网络加入注 ...

神经网络如何进行回归预测？

2023-03-23

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，具有强大的非线性建模能力和自适应性。在回归预测问题中，神经网络通常被用来对输入数据进行函数拟合，从而预测相关的输出值。本文将介绍神经网络进行回归预测 ...

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

2023-03-22

神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...

什么是 end-to-end 神经网络？

2023-03-22

端到端（end-to-end）神经网络是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的模型架构。它是一种能够直接从原始数据中提取特征并输出最终结果的模型，不需要显式地进行手动特征提取或分步骤处理。 在传统的机器学习方法 ...

机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？

2023-03-22

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前机器学习领域中非常流行的算法。两种算法都采用了 boosting 方法来提高分类或回归效果，但在实现细节上还是有一些区别的 ...

Pytorch有什么节省显存的小技巧？

2023-03-22

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的函数库和工具包来简化神经网络的实现过程。然而，在训练大型模型或处理大规模数据集时，显存消耗可能会成为问题。本文将分享一些PyTorch中节省显存的小技巧。 ...

大数据工程师的必备技能有哪些

2022-11-07

1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据 ...

如何成为优秀的数据科学家

2022-11-07

数据科学就业市场正在迅速变化。能够建立机器学习模型曾经是只有少数杰出科学家才具备的一项精英技能。但是现在，任何具有基本编程经验的人都可以按照以下步骤来训练一个简单的scikit-learn或keras模型。招聘人员 ...

数据分析完整的流程与知识结构体系详解

2022-10-24

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。 完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 ...

朴素贝叶斯模型

2022-10-19

条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用户数/用户总数）。但这个数字并没有多大意义，因为资源是有限的，利用这个数字你只能 ...

Pandas数据挖掘与分析时的常用方法

2022-03-07

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 今天我们来讲一下用Pandas模块对数据集进行分析的时候，一些经常会用到的配置，通过这些配置的帮助，我们可以更加有效地来分析和挖掘 ...

未来5年，数据科学工作岗位会短缺吗？

2022-02-28

c 在过去的五年里，当python编程成为潮流时，我一直在数据科学领域工作。当时，在2016年，神经网络和深度学习只是一些时髦的词。当时有一场关于谷歌自动驾驶汽车和强化学习的炒作。但是，大多数数据科学爱好者 ...

关于机器学习的常见误解

2022-02-21

有一个关于ML（机器学习）的炒作列车正在进行，许多初学者正成为这个炒作列车的受害者，因为他们是因为错误的原因进入的。你的教授会解释如何获得博士学位。如果你想变得更好，或者你的同行告诉你如何获得更好 ...

数据科学是一个垂死的职业吗？

2022-02-20

介绍 我最近读到一篇文章，将数据科学描述为一个过饱和的领域。文章预测ML工程师将在未来几年取代数据科学家。 根据这篇文章的作者，大多数公司致力于用数据科学解决非常相似的业务问题。因此，数据科学家 ...