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r语言在数据挖掘中的实践
标题：R语言在数据挖掘中的实践探索在当今信息爆炸的时代，数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息和知识的技术，已成为各行各业不可或缺的一部分。R语言，作为一款开源的统计分析和图形软件环境，凭借其强大的数据处理能力、丰富的统计函数库以及高度的可扩展性，在数...
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数据挖掘中的误差分析
数据挖掘中的误差分析：探索数据洞察的精准之路在大数据盛行的今天，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息和模式的关键技术，其重要性不言而喻。然而，数据挖掘的过程并非一帆风顺，其中不可避免地会遇到各种误差。这些误差可能源于数据本身、算法设计、模型训练等多个环节...
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数据挖掘模型的评估指标
数据挖掘模型的评估是确保模型在实际应用中表现良好的关键环节。通过选择合适的评估指标，我们可以量化模型的性能，理解其优缺点，进而做出调整和优化。数据挖掘领域涉及的任务类型多样，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，每种任务都有其特定的评估指标。以下是对数据挖...
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数据挖掘经典教材推荐
数据挖掘作为一门交叉学科，融合了数据库技术、机器学习、统计学、信息检索等多个领域的知识，旨在从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息和模式。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术的重要性日益凸显，成为众多行业和领域不可或缺的工具。对于初学者乃至有一定基础的学习者...
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数据挖掘领域的经典论文解析
标题：数据挖掘领域的经典论文解析：探索知识的深度与广度在信息技术日新月异的今天，数据挖掘作为一门交叉学科，已经从最初的萌芽状态成长为科学研究与工业应用中的重要力量。数据挖掘旨在从海量、复杂、无序的数据中，通过特定算法和技术提取出隐含的、先前未知的、但具有潜...
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数据挖掘中的模型对比方法
数据挖掘中的模型对比方法数据挖掘作为从大型数据集中提取有用信息和知识的过程，其核心在于通过各种算法和技术来构建预测或描述性模型。这些模型能够帮助我们理解数据的内在规律，预测未来的趋势，以及发现潜在的商业机会或风险。然而，在实际应用中，我们往往会面临多种模型...
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数据挖掘：从理论到实践的完整指南
数据挖掘：从理论到实践的完整指南数据挖掘，这一融合了统计学、机器学习和数据库技术的领域，正逐渐成为信息时代的关键技术之一。它能够帮助企业、科研机构及个人从海量、复杂的数据中挖掘出隐藏的模式、规律和知识，为决策支持、市场分析、科学研究等提供有力依据。本文将从...
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数据挖掘中的交叉验证方法
数据挖掘作为现代数据分析的关键领域，旨在从大量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。在这一过程中，模型的评估与验证至关重要，它直接关系到挖掘结果的准确性和可靠性。交叉验证作为一种强大的模型评估技术，在数据挖掘中扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨数据挖掘...
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银行信用卡欺诈检测的数据挖掘案例
标题：银行信用卡欺诈检测的数据挖掘案例分析随着电子商务和数字支付的迅猛发展，信用卡已成为现代生活中不可或缺的支付工具。然而，这种便捷性也伴随着信用卡欺诈风险的增加。为了有效应对这一挑战，各大银行纷纷采用先进的数据挖掘技术来构建高效的欺诈检测系统。本文将通过...
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数据挖掘中的模型调参技巧
数据挖掘中的模型调参技巧数据挖掘是现代数据分析领域中的一个关键组成部分，它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识。在数据挖掘过程中，选择合适的模型和调整模型参数是至关重要的步骤，直接影响最终的预测或分类效果。本文将探讨数据挖掘中模型调参的一些技巧，帮助读...
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使用scikit-learn进行数据挖掘
标题：使用Scikit-learn进行数据挖掘：探索数据科学的强大工具在数据驱动的时代，数据挖掘已成为企业决策、市场分析、科学研究等领域不可或缺的一环。Scikit-learn，作为Python中一个广泛使用的机器学习库，凭借其高效、易用和强大的功能，成为...
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数据挖掘的基本流程与方法
数据挖掘，作为大数据时代的核心技术之一，旨在从海量、复杂、无序的数据中提取有价值的信息和知识。这一过程不仅依赖于先进的技术手段，还需要严谨的方法论指导。本文将详细介绍数据挖掘的基本流程及其常用方法，以期为读者提供一个全面而深入的理解框架。 一、数据挖掘的基...
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数据挖掘中的自动化流水线构建
数据挖掘中的自动化流水线构建：提升效率与精度的关键路径在当今数据驱动的时代，数据挖掘已成为企业决策、市场分析、科学研究等多个领域不可或缺的工具。随着数据量的爆炸式增长和复杂性的增加，传统的手动数据挖掘方法已难以满足高效、准确处理大量数据的需求。因此，自动化...
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数据挖掘学习中的常见误区
数据挖掘作为现代数据分析的核心技术之一，已经在各行各业中展现出巨大的应用价值。然而，在学习数据挖掘的过程中，许多初学者往往容易陷入一些常见的误区，这不仅影响了他们的学习效率，还可能阻碍他们在数据挖掘领域的深入发展。以下是对数据挖掘学习中几个常见误区的详细分...
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数据科学工作流程：从问题定义到部署
数据科学工作流程是一个系统性、迭代性的过程，旨在通过数据分析和机器学习技术解决实际问题。这一过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练、模型评估、优化与调整、部署以及监控与维护等多个阶段。下面，我们将详细...
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数据挖掘：发现隐藏在数据中的模式
数据挖掘：发现隐藏在数据中的模式在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和社会发展的核心驱动力。无论是商业决策、科学研究还是政府治理，数据都扮演着至关重要的角色。然而，面对海量、复杂且多变的数据，如何从中提取有价值的信息，成为了摆在人们面前的一大挑战。数据挖掘...
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llama factory LoRA微调qwen大模型 | 新手炼丹记录(1)
往期回顾 llama factory LoRA微调qwen大模型 | 新手炼丹记录(1 -CSDN博客 大模型使用llama.cpp转换gguf格式并量化 | 新手炼丹记录(2 -CSDN博客 oll...
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LLaMa-Factory入门教程
LLaMa-Factory是一个基于人工智能技术的开源项目，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。它提供了丰富的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景。以下将详细介绍如何使用LLaMa-Factory：...
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Gemini Pro, Claude 3/3.5, GPT4 turbo/4o, 文心一言, GLM4系列, 月之暗面Kimi, Llama3系列设计推理大比拼
随着大语言模型的发展，各模型的语言对话能力也都得到了大家的认可，随之而来推理分析能力成为大模型下一轮角逐的一个要点。以下也是一家奥林匹克评测机构对于大模型推理能力的评分。 权威评测机构固然测评全面，但是其设计的问题并不一定适合我们日常产品设计，对价格...
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使用PAI × LLaMA Factory 微调 Llama3 模型
活动地址：使用 PAI × LLaMA Factory 微调 Llama3 模型实现角色扮演 活动时间：7月25日- 9月1日 活动任务：使用 PAI 平台及 LLaMA Factory 训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估，搭建专属“ AI...
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AI风险管理新利器：SAIF CHECK利用Meta Llama 3保障合规与安全
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同...
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MSRA古纾旸：2024年，视觉生成领域最重要的问题有哪些？
文章链接: https://arxiv.org/pdf/2407.18290 亮点直击 概述了视觉生成领域中的各种问题。 这些问题的核心在于如何分解视觉信号，其他所有问题都与这一核心问题密切相关，并源于不适当的信号分解方法。 本文旨...
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【史上最强的AIGC的使用场景和具体案例分析】
AIGC（Artificial Intelligence in Game Creation）是一种利用人工智能技术辅助游戏开发的方法。它可以用于游戏中的各个方面，包括游戏设计、关卡设计、角色设计、AI行为设计等。 以下是一些AIGC的使用场景和具体案例...
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隆重推出Llama 3.1：Meta最新一代强大模型
猫头虎是谁？ 大家好，我是 猫头虎，别名猫头虎博主，擅长的技术领域包括云原生、前端、后端、运维和AI。我的博客主要分享技术教程、bug解决思路、开发工具教程、前沿科技资讯、产品评测图文、产品使用体验图文、产品优点推广文稿、产品横测对比文稿，以及线下技术...
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LLaMA-Factory 大模型微调超简单，从零开始玩转大模型微调
目录 LLaMA-Factory 大模型微调超简单，从零开始开始玩转大模型微调 为什么要使用LLaMA-Factory进行微调？ 如何使用LLaMA-Factory进行微调？ 安装 启动 数据准备 Alpaca 格式 指令监督微调数据集...
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Llama-2 vs. Llama-3：利用微型基准测试（井字游戏）评估大模型
编者按： 如何更好地评估和比较不同版本的大语言模型？传统的学术基准测试固然重要，但往往难以全面反映模型在实际应用场景中的表现。在此背景下，本文作者别出心裁，通过让 Llama-2 和 Llama-3 模型进行井字游戏对决，为我们提供了一个新颖而有趣的模型评...
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比肩 GPT-4o 的 Llama 3.1 本地部署快速体验的方法
比肩 GPT-4o 的 Llama 3.1 本地部署快速体验的方法 flyfish Llama 3.1模型简介 Llama 3.1是一系列大型语言模型，包含以下几种规模： 8B 参数：模型中有80亿个参数 70B 参数：模型中有700亿个参数...
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LLaMA-Factory：手把手教你从零微调大模型！
引言 随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着越来越重要的角色。然而，预训练的模型往往需要针对特定任务进行微调，以提高其在特定领域的性能。LLaMA-Factory作为一个高效、易用的微调工具，为广大开发者提...
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【机器学习】机器学习与医疗健康在疾病预测中的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言 第一章：机器学习在医疗健康中的应用 1.1 数据预处理 1.1.1 数据清洗 1.1.2 数据归一化 1.1.3 特征工程 1.2 模型选择 1.2.1 逻辑回归 1.2.2 决策树 1.2.3 随机森林 1.2...
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深入探索：Stable Diffusion 与传统方法对比：优劣分析
深入探索：Stable Diffusion 与传统方法对比：优劣分析 一、引言 随着人工智能和深度学习的发展，优化算法在神经网络训练中的重要性日益凸显。传统的优化方法，如随机梯度下降（SGD）、动量法和Adam等，已广泛应用于各类深度学习任务。然而...
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百度大模型文心一言api 请求错误码 一览表
错误码说明 千帆大模型平台API包含两类，分别为大模型能力API和大模型平台管控API，具体细分如下： 大模型能力API 对话Chat 续写Completions 向量Embeddings 图像Images 大模型平台管控API...
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山东大学项目实训（十六）:基于LLaMA-Factory的微调模型评估和测试
在LLaMA-Factory的Evaluate & Predict界面进行评测 原始模型评测 微调后模型评测 可以看到，微调之后的模型在各个指标上有了显著提升 在完成大型语言模型（如 ChatGLM）的微调后，对模型进行全面评估...
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每日AIGC最新进展(31)：新加坡国立大学提出视频生成人类评估协议、加州大学提出视频生成测试基准TC-Bench、清华大学提出视频编辑新方法COVE
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 Rethinking Human Evaluation Protocol for Text-to-Video Models: Enhancing Reliability,Reproducibi...
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活久见！谁想的这种办法让大模型PK
“每个大模型看起来都差不多，只能谁便宜先用谁的。但用下来之后，不合适再换，又费钱又费力”，一位AI 招聘公司的创始人对光锥智能抱怨道。 2024年，大模型正在加速走向行业应用。但每一种大模型所擅长的领域都不一样，如何找到最适合自身业务场景的大模型，成为摆在...
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基于阿里云PAI部署LLaMA Factory 完成Llama3低代码微调和部署
一、引言 阿里云人工智能平台 PAI 提供了面向开发者与企业的深度学习工程平台，其中交互 式建模 PAI-DSW 集成了 Jupyter 等多种云端开发环境，提供丰富的计算资源与镜像环 境，实现开箱即用的高效开发模式。LLaMA Factory 则是一款...
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基于机器学习的金融欺诈检测模型
作者 | 陈峻 审校 | 重楼 引言 如今，基于互联网服务的欺诈案例时常登顶媒体头条，而使用在线服务和数字交易的金融行业尤其成为了重灾区。网络洗钱、保险欺诈、网银盗用、虚假银行交易等复杂金融欺诈行为层出不穷，我们亟待通过行之有效的欺诈识别与检测的...
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微调LLama模型：具体步骤与代码实现
微调LLama模型是一个涉及多个步骤的过程，包括数据准备、模型加载、设置优化器和损失函数、训练循环以及模型评估。下面，我们将详细介绍这些步骤，并给出相应的代码实现。 步骤一：数据准备 首先，我们需要准备用于微调的数据集。这通常包括一个输入文本序列和对...
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AI大牛karpathy点赞SEAL榜单，LLM评估的状况过去是非常糟糕的！
lmsys.org的一个严肃的竞争对手已经加入了对LLMs（大型语言模型）评估的讨论中：SEAL Leaderboards——对领先前沿模型进行的私密、专家评估。 SEAL Leaderboards的设计原则： ?私密 + 无法被利用。在评估上不会过度拟...
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超强！必会的十大机器学习算法
1.线性回归 线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。 它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。 定义 线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。 线性模型由以下方程表示： 其中 是因变量（我们想要预测...
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一文读懂 Arthur Bench LLM 评估框架
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM 评估 。 众所周知，LLM 评估是人工智能领域的一个重要议题。随着 LLM 在各个场景中的广泛应用,评估它们的能力和局限性变得越来越重要。作为一款新兴...
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通透！如何选择合适的机器学习算法
算法选择注意事项 为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素，每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面。 1.数据集特征 数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等...
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七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 译者 | 晶颜 审校 | 重楼 不同于互联网上随处可见的传统问题库，这些问题需要跳出常规思维。 大语言模型(LLM 在数据科学、生成式...
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LLM 评估新纪元：Arthur Bench 全方位解读
一、传统文本评估面临的挑战 近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展和改进，传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估领域，我们可能已经听说过一些方法，例如基于“单词出现”的评估方法，比如 BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”...
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万字长文超全总结Pytorch核心操作！
在深度学习与人工智能领域，PyTorch已成为研究者与开发者手中的利剑，以其灵活高效的特性，不断推动着新技术的边界。对于每一位致力于掌握PyTorch精髓的学习者来说，深入了解其核心操作不仅是提升技能的关键，也是迈向高级应用与创新研究的必经之路。本文精心...
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2024-03-26 AIGC-大模型学习路线
摘要: 2024-03-26 AIGC-大模型学习路线 大模型学习路线 建议先从主流的Llama开始，然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM，先快速上手体验prompt工程，然后再学习其架构，跑微调脚本 如果要深入学习，建...
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Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （一）
Mistral 7B 简介 Mistral 7B Mistral 7B 是一个 7.3B 参数模型： 在所有基准测试中优于 Llama 2 13B 在许多基准测试中优于 Llama 1 34B 接近 CodeLlama 7B 的代码性能，同时...
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AIGC 实战：Ollama 和 Hugging Face 是什么关系？
HuggingFace（拥抱脸）和Ollama都与**大型语言模型（LLMs）**有关，但它们的用途不同： HuggingFace： HuggingFace 是一个知名的平台，提供各种预训练的LLMs，包括流行的模型如GPT-3、BERT和...
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Hinton、Bengio等联合中国专家达成AI安全共识：AI系统不应违反红线
现阶段，人工智能的发展速度已经超出了人们最初的预想，用 AI 工具写文章、编代码、生成图片、甚至是生成一段电影级别的视频…… 这些在以前看似非常艰难的任务，现在只需用户输入一句提示就可以了。 我们在感叹 AI 带来惊艳效果的同时，也应该警惕其带来的潜在威...
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姚期智等数十名中外专家签署北京 AI 安全国际共识：禁止 AI 自行复制
3 月 18 日消息，据腾讯科技报道，包括图灵奖得主约书亚・本吉奥、杰弗里・辛顿、姚期智等在内的数十位的中外专家日前在北京联合签署了由智源研究院发起的《北京 AI 安全国际共识》，涉及人工智能“风险红线”和“路线”两大块，其中“风险红线”包含“自主复制...
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智能邮件防护：ML.NET 3.0助力垃圾邮件过滤，让你告别烦扰
概述：ML.NET3.0等机器学习工具，我们可以利用这一数据集训练模型，实现自动分类邮件为垃圾或正常，提高电子邮件过滤效果。 ML.NET是Microsoft推出的开源机器学习框架，可用于在.NET应用程序中集成机器学习功能。ML.NET提供了基础用法...