人工智能平台PAI

Python实现贝叶斯岭回归模型(BayesianRidge算法)并使用K折交叉验证进行模型评估项目实战

Python实现PSO粒子群优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

Python实现人工神经网络回归模型(MLPRegressor算法)并基于网格搜索(GridSearchCV)进行优化项目实战

Python基于低方差特征选择(VarianceThreshold)、遗传算法(TPOTRegressor)实现信用评分卡模型

Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战

Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战

Python实现RVM相关向量机回归模型(RVR算法)项目实战

Python实现Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战

Python基于KMeans算法进行文本聚类项目实战

Python基于OpenCV和卷积神经网络CNN进行车牌号码识别项目实战

Python基于MTCNN+FaceNet+SVM进行人脸识别项目实战

Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战

Python基于Lasso特征选择、GM算法和SVR回归算法进行财政收入影响因素分析及预测

Python基于BP神经网络算法实现家用热水器用户行为分析与事件识别

Python基于RFM模型和K-Means聚类算法进行航空公司客户价值分析

Python基于librosa和人工神经网络实现语音识别分类模型(ANN算法)项目实战

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DPO算法提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现大语言模型的DPO对齐微调。本文以阿里云最近推出的开源大型语言模型Qwen2（通义千问2）系列为例，介绍如何在PAI-QuickStart实现Qwen2的DPO算法对齐微调。

Python基于决策树多分类模型实现水色图像的水质评价

Python基于Apriori关联规则算法实现商品零售购物篮分析

Python基于波动率模型(ARCH和GARCH)进行股票数据分析项目实战

Python实现支持向量机SVM回归模型(SVR算法)项目实战

Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测)

Python实现用PSO粒子群优化算法对KMeans聚类模型进行优化项目实战

Python基于协同过滤算法进行电子商务网站用户行为分析及服务智能推荐

Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战

OS Copilot 概要 OS Copilot 是阿里巴巴云针对Linux操作系统开发的智能助手，集成在Alibaba Cloud Linux中，利用大模型技术提供自然语言问答、命令行辅助、阿里云CLI调用和系统运维功能。它尤其适合新手，直观的交互方式提升效率。此外，OS Copilot支持在操作系统内直接管理阿里云资源，简化运维任务。目前，该助手仅在特定版本的Alibaba Cloud Linux上可用。体验者可以通过提供的链接和指南进行实操，体验其功能，如命令行的自然语言交互和环境变量配置。OS Copilot在提高用户体验和工作流集成方面的创新，预示着未来AI在操作系统中的广泛应用。

Python基于局部离群因子LOF算法(LocalOutlierFactor)实现信用卡数据异常值检测项目实战

Python实现AdaBoost分类模型(AdaBoostClassifier算法)项目实战

Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战

Python实现Stacking分类模型(RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBoostClassifier、GradientBoostingClassifier、SVC)项目实战

Python实现LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战

Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

Python实现xgboost分类模型(XGBClassifier算法)项目实战

基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战

基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战

基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战