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如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
Python面向对象之三大特征-多态
多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
神经网络优化篇：详解指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 ......
【专题】2023年人工智能全域变革图景展望报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34571 原文出处：拓端数据部落公众号 近年来，人工智能的发展日新月异，整个行业都面临着如何有效融合和应用智能技术的关键问题。巨大的应用潜力背后，是新的硬件、新的算法和新的数据全面涌现。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末353份人工智能相 ......
游戏AI行为决策——MLP（多层感知机/人工神经网络）
游戏AI行为决策（特别篇）——MLP（附代码与项目） 你一定听说过神经网络的大名，你有想过将它用于游戏AI的行为决策上吗？其实在（2010年发布的）《最高指挥官2》中就有应用了，今天请允许我班门弄斧一番，与大家一同用C#实现最经典的神经网络——多层感知机（Multilayer Perceptron， ......
Python面向对象之三大特征-封装
三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......
神经网络学习笔记（1）
1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数：权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数，使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出，其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重，几 ......
为什么AI人工智能网站是未来发展的趋势
AI人工智能网站是未来发展的趋势因为它们可以提供更加智能化和个性化的用户体验。 随着技术的发展，AI可以实时分析用户行为和偏好，从而提供定制化的内容和服务。AI还可以自动进行搜索引擎优化，提高网站的可见性和流量。 此外，AI可以处理大量数据，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势，从而做出更明智的决策 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
AI人工智能在智能写作领域的应用前景
AI人工智能在智能写作领域具有巨大的应用潜力。随着自然语言处理技术的进步，AI可以通过学习大量文本数据来模拟人类的写作风格和思维方式，从而自动生成文章、小说或新闻报道。 AI写作工具可以帮助作家和编辑提高工作效率，降低创作成本，并且能够根据用户需求定制内容。 此外，AI还可用于协助非母语人士进行写作 ......
2023-2024年最佳人工智能工具(1)
随着人工智能领域的迅猛发展，越来越多的新奇且意想不到的应用程序正在被开发出来。无论是商业领域还是个人领域，这些应用程序的范围都非常广泛。
然而，我们使用这些人工智能工具的原因可以归结为一个共同点：人工智能已经发展到可以帮助人类完成繁重的重复性任务，并减少人为错误，从而节省运营成本和资源。
总而言之... ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
【专题】2023人工智能基础数据服务白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：https://tecdat.cn/?p=33276 原文出处：拓端数据部落公众号 人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。目前，中国的人工智能产业正处于高速增长阶段，并正在快速渗透到各个行业，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。其中，自动驾驶由于场景的复 ......
CHAT GPT人工智能：定义未来通信方式
CHAT GPT人工智能是基于自然语言处理（NLP）技术的一种对话系统，能够模拟人类语言交流，实现与用户的即时通信。该系统采用先进的深度学习算法，通过大量的语言数据训练，使其具备理解、学习和生成自然语言的能力。 随着科技的发展，CHAT GPT人工智能将重塑未来通信方式。它可以提供更加智能、便捷的沟 ......
人工智能软件CHAT GPT — 创新的交流工具
人工智能软件CHAT GPT 是一个基于最新的自然语言处理技术，能够模拟人类的交流方式，通过文本或语音与用户进行互动。它的核心特点是能理解和生成接近自然语言水平的回答，使得交流更加流畅自然。 CHAT GPT能够在多个领域应用，如客户服务、教育、娱乐等，通过提供即时的信息回复，节约人力资源，并提高服 ......
AI白皮书 | 人工智能历史与现状
目录1.1 人工智能的概念和起源1.1.1 人工智能的概念1.1.2 人工智能的起源1.2 人工智能的黄金时代1.2.1 感知机1.2.2 贝叶斯网络1.2.3 模式识别1.2.4 人机对话1.2.5 知识表示1.2.6 计算机视觉1.3 人工智能的冬天1.4 人工智能的复兴期1.4.1 机器学习1 ......
软件测试/人工智能/全日制测试开发|利用ChatGPT自动生成自动化测试脚本
自动化测试是软件测试过程中不可或缺的一部分，它能够提高测试效率，减少测试成本，保障软件质量。然而，编写和维护自动化测试脚本仍然是一个具有挑战性的任务，需要花费大量的时间和精力。学会借助ChatGPT自动生成自动化测试脚本，就可以减少编写自动化脚本的工作量，提高测试效率。 如何借助ChatGPT自动生 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
CHATGPT4革新登场：人工智能新里程碑
CHATGPT4是最新一代的人工智能语言模型，相较于前辈模型如CHATGPT3，它在多个维度上都有显著提升。CHATGPT4拥有更强大的理解和生成语言的能力，可以处理更复杂的对话和文本任务。其训练数据量巨大，覆盖面广，使得模型能够更好地理解和生成各种语言风格和主题的内容。 此外，CHATGPT4在多 ......
热闹的人工智能VS酷寒的资本寒冬，2023年AI Agent项目盘点与融资分析
2023年国内AI Agent下项目大盘点，科技大厂与创业公司齐头并进 热闹人工智能VS酷寒资本寒冬，2023年AI Agent项目盘点与融资分析 资本寒冬下的AIGC，为什么这些AI Agent项目能够先一步获得融资？ 一边热闹一边冰冷，资本寒冬下的AI Agent铆足劲头狂奔 AI Agent成 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
[NLP复习笔记] 神经网络及BP算法
1. 神经网络 1.1 神经元 神经元（Neuron）或节点（Node） 是神经网络的基本单元。下图是一个简单的神经元示意图，\(x\) 表示 输入（\(\text{Input}\)）， \(x_i\) 表示来自于前面第 \(i\) 个 神经元（\(\text{Neuron}\)）的输入，通常会增加 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
变量的三个特征
变量的三个特征 对于每一个变量，python都赋予了三个方法来获取变量的三个特征。 （1）id（） 内存地址不一样，则id（）后打印的结果不一样 x=10 print(x)#获取变量值 print(id(x))#获取变量的id，即内存地址 print(type(x))#获取变量的数据类型 10 14 ......