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Louis0687
姓名:高亦凡学号:19020100056学院:电子工程学院转载自:原文链接【嵌牛导读】机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
- 【机器学习基础】正则化
为梦而生~
机器学习机器学习人工智能
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】机器学习入门(1)【机器学习基础】机器学习入门(2)【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
- 机器学习入门--LSTM原理与实践
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机器学习入门机器学习lstm人工智能
LSTM模型长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种常用的循环神经网络(RNN)变体,特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果,并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门(ForgetGate)遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为:ft=σ(Wf⋅
- 机器学习入门--双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)原理与实践
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双向长短记忆网络(BiLSTM)BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是,BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息,使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中,我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM(长短期记忆网络)是一种递归神经网络(RNN),通过引入门控机制
- 机器学习入门--循环神经网络原理与实践
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循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
- 机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
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GRU模型随着深度学习领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题,研究人员提出了新的模型,其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现,并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验,最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
- 机器学习入门--多层感知机原理与实践
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机器学习入门机器学习人工智能
神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后,得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程,每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
- 机器学习入门--BP神经网络原理与实践
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机器学习入门机器学习神经网络人工智能
BP神经网络引言BP神经网络,即反向传播神经网络,是一种监督学习算法,用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来,它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度,然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置,从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
- 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
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朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
- 机器学习入门--奇异值分解原理与实践
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奇异值分解奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说,对于一个m
- 机器学习入门--主成分分析原理与实践
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主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系,将数据投影到这个坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下,数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上,而其
- 机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战
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机器学习入门机器学习逻辑回归分类
逻辑回归在机器学习领域,逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同,逻辑回归用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。原理逻辑回归的目标是找到一个函数g(z)g(z)g(z),将输入的特征向量xxx映射到概率值p(y=1∣x;w)p(y=1|x;w)p(y=1∣x;w),其中www是参数向量。我们可以使用sigmoid函数来实现这个
- 机器学习入门--支持向量机原理与实践
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机器学习入门支持向量机机器学习算法
支持向量机模型支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大,在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射,使得在
- 机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践
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机器学习入门机器学习cnn人工智能
深入理解卷积神经网络(CNN)引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习中的一种核心算法,广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理,能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层,它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络(C
- 机器学习入门之基础概念及线性回归
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机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义:从数据中自动分析获得模型,并利用模型对特征数据【数据集:特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题;目标值是连续的数值的话叫做回归问题;统称监督学习;另一类是无监督学习,这一类的数据集没有目标值,典型:聚类;做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测、量化
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PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning,个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一,全书的风格非常Bayesian,作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型。阅读起来有一定难度,不适合作为机器学习入门教材。然而这本书提供的贝叶斯视角有助于我们更为立体全面理解一些经典模型。全书分为十四个章节,这里我尽可能简要概述每个章节的主要内容,如果
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- 一、容器化技术-docker初识
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- 机器学习入门(10)— 浅显易懂的计算图、链式法则讲解
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1.计算图概念计算图将计算过程用图形表示出来。这里说的图形是数据结构图,通过多个节点和边表示(连接节点的直线称为“边”)。2.计算图求解问题1:小明在超市买了2个100日元一个的苹果,消费税是10%,请计算支付金额。计算图通过节点和箭头表示计算过程。节点用○表示,○中是计算的内容。将计算的中间结果写在箭头的上方,表示各个节点的计算结果从左向右传递。用计算图解问题1,求解过程如图5-1所示。虽然图5
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- 机器学习入门笔记06:逻辑回归
劳斯Laus
逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#因为逻辑回归是分类问题,因此需要对评价指标进行更改#from.metricsimportaccuracy_scoreclassLog
- 最强机器学习入门博客(吴恩达机器学习课程总结)
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机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现,比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等,一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。现在现在是学习机器学习最好的时机,因为机器学习在未来能产生巨大的价值未来机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值,比如智能推荐,网络搜索,图像识别等机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值,比如未来在自动驾驶汽车,工厂,农业,医疗
- 【机器学习笔记】0 基础知识之python基础
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注:本文内容仅为个人学习笔记,教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列,课程链接(中国大学慕课,有习题和证书)课程资源(pdf版本课件和代码)公布在Github链接课程视频也可以在b站观看(观看方便,但无课后习题和证书)本笔记仅简单记录关于python需要熟悉掌握的内容点,不详细展开记录python环境安装python环境安装网上教程很多不做赘述,推荐黄海广老师发布的安装教程:Python环境的安装
- 如何系统学习机器学习?
人邮异步社区
学习机器学习人工智能
要系统学习机器学习,首先需要掌握一些基础编程技能,如Python。其次,学习基础的数学概念,如线性代数、概率论和统计学。然后,选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。最后,通过实践项目来巩固所学知识。以下是一些推荐的书籍:《动手学机器学习》,"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书。本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现,是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分:第一部分为机器
- 【机器学习笔记】0 背景知识之数学基础
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机器学习机器学习笔记人工智能
注:本文内容仅为个人学习笔记,教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列,课程链接(中国大学慕课,有习题和证书):https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179,课程资源(pdf版本课件和代码)公布在Github:https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course,课程视频也可以在b站观看(观
- 《Python 简易速速上手小册》第9章:数据科学和机器学习入门(基于最新版 Python3.12 编写)
江帅帅
《Python简易速速上手小册》python机器学习开发语言
注意:本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」文章目录注意:本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」9.1Python在数据科学中的应用9.1.1数据处理与清洗9.1.2数据分析9.1.3数据可视化9.2NumPy和Pandas基础9.2.1NumPy基础9.2.2Pandas基础9.3简介机器学习
- python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识
小赵同学871
机器学习实战入门笔记python机器学习pandas
文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库,用于数据探索,封装了matplotlib,numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置