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机器学习：让计算机学会思考的艺术平凡而伟大. 机器学习机器学习人工智能
目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言，带你走进机器学习的世界，了解它的基本原理和应用。什么是机器学习？
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点平凡而伟大. 机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
一文讲清楚深度学习和机器学习平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字 @小张要努力单片机嵌入式硬件 stm32 51单片机 proteus
一、引言在电子设计领域，信息的有效展示是众多项目的关键环节。8x8点阵作为一种经济且实用的显示模块，能够呈现数字、简单字母及图形等信息，在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。STC89C52单片机凭借其低成本、丰富的I/O资源与稳定的性能，成为驱动8x8点阵的理想选择。本文将深入探讨如何利用STC89C52单片机结合74LS245芯片，实现8x8点阵的数字显示功能，并借助Proteus软件进行仿
基于 STC89C52 的智能秒表 @小张要努力单片机 stm32 51单片机 proteus mcu c++c语言
引言秒表作为一种常见的计时工具，在体育赛事、实验测量等众多场景中有着广泛应用。随着电子技术的发展，基于单片机的智能秒表凭借其高精度、多功能等优势逐渐取代传统机械秒表。本文将详细介绍一款基于STC89C52单片机的智能秒表设计，该秒表通过两位数码管进行时间显示。STC89C52单片机特性回顾STC89C52是一款性能卓越的8位CMOS微控制器。它拥有8K字节的系统可编程Flash存储器，可方便地存储
机器学习knnlearn1 XW-ABAP 机器学习机器学习人工智能
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现城南|阿洋-计算机从小白到大神 mysql spring boot 数据库
markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战✌哈喽兄弟们，好久不见哦～最近整理了一下之前写过的一些小项目/毕业设计。发现还是有很多存货的，想一想既然放在电脑里面也吃灰，那么还不如分享出去，没准还可以帮助到
零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类藍海琴泉机器学习 scikit-learn 分类
适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
机器学习--DBSCAN聚类算法详解 2201_75491841 机器学习算法聚类人工智能
目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备腊肉芥末果机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
机器学习实战第一章机器学习基础 LuoY、 Machine Learning 机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型艾派森数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能 python
‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
集成学习（随机森林） herry57 数学建模大数据随机森林集成学习
目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能朴素贝叶斯深度学习 pytorch sklearn 开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前腊肉芥末果机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
机器学习怎么做特征工程全栈你个大西瓜人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
【机器学习】机器学习四大分类藓类少女机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa
机器学习——KNN超参数练习AI两年半机器学习人工智能深度学习
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fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用。以下是其计算和更新的关键步骤：一、Fisher矩阵的计算定义Fisher矩阵的元素表示对数似然函数关于参数的二阶导数的期望值的负数，即：Fi,j=−
多个单片机之间的SPI主从通讯菜长江单片机嵌入式硬件
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STM8L1xx利用定时器实现毫秒和微妙延时荣070214 STM8单片机单片机毫秒和微妙延时
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入门级带你实现一个安卓智能家居APP（2）kotlin版本一粒程序米 android kotlin 智能家居 WiFi 单片机
前言上一篇写过java版本的实现，这一篇就写一下kotlin版本的吧。效果展示本APP是通过tcp/ip协议与连了WiFi的单片机通信。其实除了主活动类和新建项目时有一丢丢不同，其他的都是一样的哈~第一步：你得会一点点kotlin基础，建议看一本书，是郭霖大神些的《第一行代码》第三版，里面除了安卓的基础教学，还有kotlin的。第二步：建议看一本书，是郭霖大神些的《第一行代码》，先入门安卓基础。不
景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展景联文科技科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
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客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？玩人工智能的辣条哥 AI面试机器人客服机器人
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STM32F103C8T6点灯/流水灯（指定IO，正向反向） BDXiaotianYA stm32 嵌入式硬件单片机
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老是效仿ios，做android的真悲催！有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？不用~，网上先问一下百度。结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
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