LVM数据处理算法示例模板
LVM数据处理算法提供了视频清洗、视频分类、视频内容清理、视频基本信息的提取、视频caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的视频数据并生成相应的文本描述，方便为后续的视频生成模型训练提供优质的视频数据。本文为您介绍Designer中视频数据过滤打标预置模板的使用说明。
LVM图像处理算法示例模板
LVM图像处理算法提供了图像清洗、图像内容清理、图像基本信息的提取、图像caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的图像数据并生成相应的文本描述，方便为后续的图像生成模型训练提供优质的图像数据。本文为您介绍Designer中图像-文本对过滤预置模板的使用说明。
机器学习算法的优化与改进：提升模型性能的策略与方法
机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能的重要组成部分，已经在各个领域得到了广泛应用。然而，机器学习模型的性能并不是一成不变的。为了在实际应用中获得更好的效果，优化和改进机器学习算法显得尤为重要。本文将详细介绍几种常见的优化和改进机器学习算法的方法，并结合Python代码示例进行说明。 引...
MLP回归的训练过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归的训练过程涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新的多个步骤，通过这些步骤模型可以逐渐学习并优化，从而准确预测输出结果。
【机器学习】揭秘深度学习优化算法：加速训练与提升性能
学习目标 知道常见优化方法的问题及解决方案 传统的梯度下降优化算法中，可能会碰到以下情况： 碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢 碰到 “鞍点” ，梯度为 0，参数无法优化 碰到局部最小值 对于这些问题, 出现了一些对梯度下降算法的优化方法. 例如：Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam 等. 指数加权平均 ...
MLP回归的推理过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归算法在推理阶段的主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测。这一过程包括加载模型、预处理新数据、通过前向传播计算、获取最终预测结果。
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
【Python 机器学习专栏】随机森林算法的性能与调优
在机器学习领域，随机森林算法是一种强大而灵活的方法。它以其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入探讨随机森林算法的性能特点以及如何对其进行调优。 一、随机森林算法的基本原理 随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们组合在一起形成一个森林。每个决策树都是基于随机选择的样本和特征进行训练的，这使得每棵树都具有一定的多样性。最终的预测结果...
学习笔记： 机器学习经典算法-回归模型性能评估
在实际使用的时候，训练线性回归模型的数据来源于从原始数据集拆分出来的训练集(train_data)，模型的损失函数也是对应训练集的，即$\sum^{m}_{i} {(\hat y^{(i)}_{train} - y^{(i)}_{train})^{2}} $。 ① 均方误差(Mean Square Error) $MSE = \frac {1}...
机器学习算法-聚类（一、性能度量和距离计算）
最近正式进入到机器学习的理论学习中啦，准备写一些笔记来加深我对机器学习算法的理解~所谓聚类在我的理解中是：将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集即为一个簇：它可用于寻找数据内在的分布结构，也可作为其它学习任务的前驱过程，来提炼数据以下是聚类算法涉及的两个基本问题：性能度量和距离计算：聚类是将样本划分为若干互不相交的子集（样本簇），当然我们希望是簇内相似度高，簇间相似度底此时需要性能度....
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