[03]机器学习第5页

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、

程序边界·2025-03-18 19:22

Day03_谷粒商城（谷粒商城高级篇二）摘要

文章目录笔记P102—P124是讲解ES的知识，和谷粒商城项目完全无关P125—P127是讲解SpringBoot整合ESP128—P129商品上架功能0P130商品上架功能1P131商品上架功能2P132商品上架功能3P133商品上架功能4P134—P135商品上架功能—测试P136—P138首页展示一级、二级、三级目录P139nginx搭建域名访问环境1P140nginx搭建域名访问环境1P1

BlackTurn·2025-03-18 18:14

Day03_谷粒商城（谷粒商城高级篇二）目录

P102—P124是讲解ES的知识，和谷粒商城项目完全无关P125—P127是讲解SpringBoot整合ES，涉及到如何把ES加入到我们这个项目的P128—P129商品上架功能解说P130商品上架功能的实现1P131商品上架功能的实现2P132商品上架功能的实现3P133商品上架功能的实现4P134—P135商品上架功能—测试p136到p138是搭建了首页，p139和p140是让我们借助ngin

BlackTurn·2025-03-18 18:14

运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享

[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用

全栈工程师修炼指南·2025-03-18 14:12

【2025 最新 Cursor AI 教程 03】快速上手 Cursor AI

文章目录3.1不同操作系统上的安装与配置1）在Windows上安装CursorAI2）在macOS上安装CursorAI3）在Linux上安装CursorAI3.2CursorAI的配置与扩展自定义CursorAI设置与VSCode等工具集成3.3优化开发工作流3.4隐私与安全设置隐私模式：确保你的代码安全SOC2认证：行业标准安全保障3.5无缝开发的最佳实践转向AI驱动的编程环境，就像迈入软件开

江帅帅·2025-03-18 14:39

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-03-18 13:50

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。

2401_85761003·2025-03-18 12:29

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及

红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。

文弱_书生·2025-03-18 10:34

Spring Boot 启动报错：Field testMapper in * required a bean of type ‘*‘ that could not be found.

ErrorstartingApplicationContext.Todisplaytheconditionsreportre-runyourapplicationwith'debug'enabled.2021-03

测试开发小白变怪兽·2025-03-18 08:21

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。

短剧萌·2025-03-18 08:45

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

K8s

hostsecho"192.168.201.135k8s01">>/etc/hostsecho"192.168.201.136k8s02">>/etc/hostsecho"192.168.201.137k8s03

longdada007·2025-03-18 06:30

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

示例：输入2025-03-15，输出11111101001-11-1111（2025→11111101001，3→11，15→1111）。二、解法一：直接分割转换（新手友好）思路分析分割日期：按-拆分

雾月55·2025-03-17 23:06

Github2025-03-10 开源项目周报 Top13

老孙正经胡说·2025-03-17 23:59

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机

@金色海岸·2025-03-17 19:35

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x

神齐的小马·2025-03-17 15:31

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们

努力的小雨·2025-03-17 11:04

Hive----Hive进阶操作(三) HIVE 特殊分隔符处理

的一个具体实现类，对上面返回的一条一条的记录进行字段切割Hive对文件中字段的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符，如果数据文件中的分隔符是多字符的，如下所示：01||huangbo02||xuzheng03

XiaodunLP·2025-03-17 11:31

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序，输入10个字符，统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。输入格式:输入为10个字符。最后一个回车表示输入结束，不算在内。输出格式:在一行内按照letter=英文字母个数,blank=空格或回车个数,digit=数字字符个数,other=其他字符个数的格式输出。输入样例:a

小呀小萝卜儿·2025-03-17 09:22

2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序，计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。输出格式:在4行中按照格式“A运算符B=结果”顺序输出和、差、积、商。输入样例:32输出样例:3+2=53-2=13*2=63/2=1二、代码（C语言）⭐️#incl

小呀小萝卜儿·2025-03-17 09:52

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习

码事漫谈·2025-03-17 09:48

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

html css 笔记

ChromeSafariIEFirefoxOpera(拥有自己的内核)四大内核:webkitTridentGeckoblink.02_网页相关知识构成网址网站网页网页标准：结构表现行为分别对应HTMLCSSJavaScript03

小箌·2025-03-17 02:27

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

92.HarmonyOS NEXT开发学习路径与最佳实践总结：构建高质量应用

HarmonyOSNEXT开发学习路径与最佳实践总结：构建高质量应用1.学习路径指南1.1基础知识阶段阶段重点内容相关教程学习目标入门基础开发环境、基本语法01-03搭建环境，理解基础概念组件开发UI组件

·2025-03-17 01:45

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

区块链和大模型的结合

spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8d683f22b43d55b6630d3bec03cfdb6d通过使用自然语言询问有关Aptos

hanyongyi 1531·2025-03-16 22:51

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

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