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医学图像的数据预处理

import numpy as npimport torchio as tiofrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchimport nibabel as nibfrom torchio.transforms import (RandomFlip,RandomAffine,RandomElasticDeformation,RandomNo

#机器学习
人工智能学习笔记3:贝叶斯决策理论part 2(最大似然数估计ML)

上一部分讲了贝叶斯决策的基本概念和使用它来做分类器(判别函数、决策面)接下来引入最大似然估计和贝叶斯参数估计每个样本集中的样本都是所谓 独立 同分布的随机变量【任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。】,且有充分 的训练样本类的条件概率密度估计(非常难),可分为这两类说到那么难的一个问题,所以我们本章的重点就是:试试用最大似然数估计解决

#算法#深度学习#机器学习 +1
基于XGBoots预测A股大盘《上证指数》(代码+数据+一键可运行)

在股票预测中,AI充当着数据分析和模式识别的角色。虽然无法确保百分之百准确的结果,但它为增加预测的洞察力和理解提供了全新的途径。对AI炒股感兴趣的小伙伴可加WX:caihaihua057200(备注:学校/公司+名字+方向)在这期内容中,我们回到AI预测股票,转而探索人工智能技术如何应用于另一个有趣的领域:预测A股大盘。另外我还有些AI的应用可以一起研究(我一直开源代码)6、结果(预测下周上证:图

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#深度学习#python#人工智能 +1
人工智能(模式识别)学习笔记:目录

人工智能学习笔记1:多元高斯分布简单介绍多元高斯分布的形状及特性人工智能学习笔记2:贝叶斯决策理论part1介绍贝叶斯决策:决策准则(最小错误率准则、最小风险准则、neyman、最小最大决策准则)通过这些准则建立判别函数,构建决策面。判别函数中用到多元高斯分布人工智能学习笔记3:贝叶斯决策理论part 2参数估计:ML(最大化似然函数实现)似然函数(高斯分布参数下观测到样本集x的概率密度)似然函数

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#深度学习#机器学习#神经网络
到底了