XiaoMi-AI文件搜索系统
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与Python的时间序列预测的机器学习
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Python API参考
2算法185 2.1属性重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。185 2.2协会规则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。190 2.3决策树。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。196 2.4期望最大化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。206 2.5明确的语义分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。219 2.6指数平滑。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>225 2.7广义线性模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2330 2.8 k均值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 2.9幼稚的贝叶斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。249 2.10非负矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。259 2.11神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。267 2.12 O-Cluster。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 276 2.13随机森林。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 287 2.14单数值分解。 。 。 。 。 。 。 。 。267 2.12 O-Cluster。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。276 2.13随机森林。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。287 2.14单数值分解。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>294 2.15支持向量机。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>303 2.16 XGBOOST。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>303 2.16 XGBOOST。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>312 div>
用于硅PCR和底漆验证中的Python包装
Silico PCR中的摘要是一种计算技术，用于预测PCR结果，提高引物特异性并在进行实验室工作之前优化实验条件。已经开发了许多带有预加载基因组模板的基于Web的工具，用于在计算机PCR模拟中进行操作。但是，对灵活，用户友好的软件包的需求不断增加，该软件包允许用户上传或定义自己的自定义模板序列并脱机操作，从而确保在Silico PCR模拟和启动验证中确保数据隐私和安全性。本文介绍了Pypcrtool，这是一种python软件包，旨在在计算机PCR模拟中执行并验证底漆特异性。该工具旨在提供一种灵活，用户友好的解决方案，该解决方案在本地处理数据，从而促进DNA片段扩增的预测以及通过凝胶电泳模拟对PCR产品谱带的可视化。PYPCRTool允许用户输入和指定模板DNA序列文件，向前和反向引物序列并自定义不匹配公差。一个示例场景演示了Pypcrtool的功能，展示了其能力
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
基于人工智能的 Python 四人连线游戏
我们很容易观察到，当查看左子树时，无论第四片叶子的值是什么，其上方的权重节点的值都不会小于 5。这意味着它上方的黑色节点肯定将从左子节点继承值（左子节点的值为 3），而不是从右子节点继承值（右子节点的值不会小于 3，更不用说 5 了）。同样的原理也适用于右子树，在发现前五片叶子的信息后，会立即修剪更多节点。
使用 Ray 轻松扩展 AI 和 Python 工作负载
“在 Shopify，我们的数据和计算需求每年都在呈指数级增长，而我们以前的工具却难以跟上。我们选择 Ray 来支持我们的机器学习平台，事实证明，它对我们加速和扩展整个 ML 生命周期的能力至关重要。Ray 的简单、Pythonic API 和丰富的库生态系统，加上其开放且可扩展的设计，使我们的工程师和数据科学家能够更轻松、更快地为全球 170 多万商家创造价值。”
纳米技术中使用 Python 进行机器学习的趋势
摘要 纳米生物技术已成为材料科学和生物医学研究的主要影响领域。根据这一趋势，纳米科学和技术的融合已成为当代医学和医疗保健领域的得力助手。机器学习 (ML) 是一种快速发展的医学专业，它集成了计算机编程和统计分析来解决医学问题。机器学习的支持者称赞该技术能够处理医学中广泛存在的大型、复杂和分散的数据集，并希望 ML 能够大大促进全球医疗保健在生物医学研究、定制治疗和计算机辅助诊断方面的发展。机器学习的研究考虑了如今由 Python 支持的算法和学习类型。Python 已成为用户最业余的编程语言之一，可以经受住他们的学习和分析。本文的目的是反思医学中受益于此类学习技术的问题，并通过 Python 解释基本的机器学习思想。本文涵盖使用 Python 机器学习方法推动商业和医疗保健领域发展的所有实用领域。 关键词：纳米生物技术；机器学习；Python；医疗保健 收到日期 2022.02.19 修订日期 2022.03.11 接受日期 2022.04.02 简介 ML 是一门研究计算机从数据中学习的学科。它诞生于统计学和计算机科学的交叉领域，其目标是从数据中理解关系。数学和计算机科学的融合受到从包含数十亿或数万亿个数据点的海量数据集中生成统计模型的计算挑战的推动。计算机辅助学习有两种类型：监督学习和无监督学习。[1,2]。监督学习的目的是预测已知的输出或目标。手写识别（例如识别药物目标）是机器学习竞赛中常见的监督学习问题。对物体图片进行分类（例如，这是抗原还是抗体？）和文档分类（例如，这是关于心力衰竭的临床研究还是财务报告？）是另外两个监督学习挑战。值得注意的是，这些都是受过训练的人可以做得很好的职业，这就是为什么计算机通常试图模仿人类的表现。监督学习涉及分类和预测，这需要选择子组来最好地表征给定的数据实例。另一方面，无监督学习没有可预见的输出。用户正在寻找数据中自然存在的模式或组。这是一项更难衡量的任务，而这些通过无监督学习学到的群体的实用性，通常取决于它们在后续的监督学习任务中的表现。考虑如何将无监督学习如何用于心脏病以实现这一目标，以心肌炎等多种疾病为例。从一大群看起来相同但患有不明原因的急性收缩性心力衰竭的人开始。之后，可以对他们进行心肌活检，并通过免疫染色确定每个样本的细胞组成。例如，将计数 T 淋巴细胞、中性粒细胞、巨噬细胞、嗜酸性粒细胞和其他细胞。然后，人们可以寻找细胞组成中的重复模式，这可能导致发现某种机制并开发新药 [3,4]。类似的策略（这次侧重于遗传学）导致了对嗜酸性哮喘亚型 7 的发现，这种哮喘对针对嗜酸性粒细胞分泌的细胞因子白细胞介素 13 的新药物有特异性反应。
使用python中的姿势检测的姿势评估
1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。 所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。 基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。 此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。 1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。 不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。 传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。 但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。 本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。 该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。 2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。 保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。姿势不佳会导致各种健康问题，包括慢性背部和颈部疼痛，肺活量降低，疲劳，甚至长期的肌肉骨骼疾病。姿势不良的流行率正在上升，尤其是在长时间坐在书桌上或使用电子设备的个人中。根据各种研究，不当姿势可以显着增加脊柱畸形，例如脊柱侧弯，脊柱降临和脑脊液的风险。2.1传统的姿势校正方法，传统上，姿势校正依赖于自我意识，对工作场所的人体工程学调整以及物理干预（例如物理疗法）的结合。一种常见的方法涉及对个人进行正确的姿势的重要性，并为他们提供适当坐姿和站立的准则。虽然在某种程度上有效，但这些方法通常缺乏现实 -
使用Python
[1]奥林匹克奖章预测系统使用历史奥运会数据，GDP和人口等社会经济指标以及运动员绩效指标，以预测未来游戏的奖牌计数。它利用机器学习算法（例如随机森林）来分析这些因素之间的复杂关系并产生数据驱动的预测。管理员可以管理和验证数据，而详细的报告是根据过去的表演和GDP等关键标准生成的。该系统通过搜索和分类功能简化了对大型数据集的分析，从而更容易访问特定国家，体育或运动员的数据。但是，该系统有一些局限性。它可能过分简化社会经济因素与运动表现之间的关系，忽略了政府支持和基础设施等关键变量。这也取决于数据的可用性和质量，这可能是不一致的，尤其是对于较小的国家而言。此外，预测可能会偏向具有强大的奥林匹克历史的较富裕国家，并且有过度合适的风险，该模型在历史数据上表现良好，但在未来趋势上却挣扎。需要进行连续的更新和改进，以确保准确性和公平性。
书籍（PDF） - 带有Python的高级定量经济学
1个正交预测及其应用5 1.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2关键定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3正交投影定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4正式基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6回归方。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.7正交化和分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.8练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18