定义 存在变量集 U = { U 0 , U 1 , . . . U n } U=\left \{ U_{0},U_{1},...U_{n} \right \} U={U0​,U1​,...Un​}，其中 U i = { A 0 , A 1 , . . . , A n , C } U_{i}=\left \{ A_{0},A_{1},...,A_{n},C \right \} Ui​={A0​,A1​,... 继续阅读

生成式 AI 系统的创建是过去几年人工智能领域最重要的进步之一。生成式 AI 系统可以产生新颖、独特和原始的输出，这与典型的 AI 系统形成鲜明对比，典型的 AI 系统是分类器，经过训练可以区分几种类型的项目。这种生成式 AI 为在各个行业中使用这些技术创造了有趣的新机会。 生成式 AI 可以创建高价值的工件，包括视频、故事、合成数据和示意图。这在教育、产品设计和内容创作等领域有很多用途。Generative Pre-trained Transformer (GPT) 是生成式 AI 的一 继续阅读

近年来，面部识别技术因其在各个行业的日益普及和潜在应用而成为头条新闻。从解锁智能手机和访问安全区域到在刑事调查中识别嫌疑人，面部识别技术已成为我们现代社会的重要工具。人脸识别系统，采用MTCNN算法进行人脸检测，FaceNet进行特征提取，SVM进行分类识别。该系统能够检测和识别实时视频流或静止图像中的人脸，并且可以定制以使用不同的数据集或分类器，该算法在 LFW 数据集上的准确率为 99.63%。可用于监控系统、生物识别护照、生物识别门锁系统。 1、系统特点 基于MT 继续阅读

文章目录 1 SVM概述1.1 概念1.2 SVM的优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点 2 在python中使用SVM2.1 scikit-learn库2.2 SVM在scikit-learn库中的使用2.2.1 安装依赖库2.2.2 svm.SVC2.2.3 应用实例 总结 1 SVM概述 1.1 概念 支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面&# 继续阅读

PCA降维算法 目前图像特征的提取主要有两种方法：传统图像特征提取方法 和 深度学习方法。 传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取（PCA）；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器； 特征选择（feature selection）和特征提取（Feature extraction）都属于降维（Dimens 继续阅读

文章目录介绍激励设计Prompt Design故障调整Troubleshooting分类Classification提高分类器的效率生成对话内容转化翻译转化总结实际问答插入文本编辑模式 介绍 ChatGPT功能很强大，它可以根据你给出的模板和文本进行文本补全，最好的探索方式就是使用我们给出的Playground进行探索。 链接你需要注册ChatGPT账号，如有意可以私信我 输入如下，红框我输入的，篮筐是他回复的 继续阅读

1. 线性回归的例子：从简单到复杂 2. 使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类 3. 使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类 机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。 监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。监督学习的目标是通过在训练数据中找到模式来对新的、未见过的例子进行预测。监督学习的常见应用包括图像分类、语音识别和自然语言处理。 继续阅读