★★★机器学习第8页

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。

另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、

jackispy·2025-02-25 01:36

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

机器学习，它也是需要对自己的学习效果进行评估，因为它需要根据结果来调整参数。

溪海莘·2025-02-24 23:57

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱

甜于酸·2025-02-24 23:54

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。

宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

明确目标后，选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten

Evaporator Core·2025-02-24 18:20

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

de之梦-御风·2025-02-24 17:43

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

在机器学习的众多算法中，线性回归宛如一块基石，看似质朴无华，却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一，其原理与应用广泛渗透于各个领域。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

AI环境初识

以下是一些主要的技术趋势和流行技术：一、开发框架与深度学习库TensorFlow：由谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛用于研究和生产环境。

网络飞鸥·2025-02-24 07:02

杰和推出面向人工智能应用的AI服务器

如果将大数据看作一个产业，那么数据深挖（挖掘）就是其中一项核心技术，数据深挖（挖掘）通常与计算机科学有关，如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术，而这些恰好是人工智能技术的优势。

weixin_34211761·2025-02-24 04:38

机器学习数学通关指南——微积分基本概念

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-24 03:03

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述

子木呀·2025-02-24 02:59

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

支持向量机（SVM）详解：原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧（KernelTrick）2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，

宸码·2025-02-24 02:28

智能边缘计算：开启智能新时代

而智能边缘计算，是边缘计算架构在涉及数据分析、机器学习或人工智能的工作负载中的应用。一般来说，边缘架构是一种将数据或应用程序放置在网络边缘的

livefan·2025-02-24 02:58

多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

level2Tick·2025-02-24 02:58

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容

算法与数据·2025-02-24 01:22

物联网数据采集平台【物联网毕业论文】

物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具：Python/R/Matlab数据分析与建模物联网平台与设备编程数据流与实时监控系统设计机器学习与预测模型应用物联网协议

算法与数据·2025-02-24 01:22

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

AI人工智能带给企业什么影响

一、优化决策过程，提升精准度人工智能通过大数据分析和机器学习技术，能够处理和分析海量信息，为企业提供更为精准、实时的决策支持。相较于传统的人工分析，AI能够识别出数据中的微妙模式和趋势，帮助企业预见市

雪叶雨林·2025-02-23 19:39

编程小白冲Kaggle每日打卡（14）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞你的第一个机器学习模型

Kaggle官方课程链接：YourFirstMachineLearningModel本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。YourFirstMachineLearningModel建立你的第一个模型。好哇！选择建模数据你的数据集有太多的变量，你无法理解，甚至无法很好地打印出来。你如何将如此庞大的数据量缩减到你能理解的程度？我们将从使用直觉选择几个变量开始。后续课程将向您展示自动

AZmax01·2025-02-23 17:26

微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口

核心功能：不止于智能，更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的深度融

·2025-02-23 16:03

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统地铁大数据地铁流量预测

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化

qq_79856539·2025-02-23 16:16

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-23 16:11

整理：4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是当前机器学习研究中的一个重要方向，特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络，以获取卓越的性能。

mslion·2025-02-23 14:31

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法。它不仅能够提高模型的泛化能力，还可以自动进行特征选择，即将一些不重要的特征的系数收缩到0，从而减少模型的复杂度。2.Lasso回归的数学公式Lasso回归的目标函数如下：其中：是输入数据，w是

IT古董·2025-02-23 12:46

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

Python的那些事第二十八篇：数据分析与操作的利器Pandas

Pandas：数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库，广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。

暮雨哀尘·2025-02-23 12:13

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型

这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤，逐步实现一个基础的机器学习任务。下面是代码的详细讲解。

大数据张老师·2025-02-23 11:42

MySQL索引、视图与范式：高效数据库设计与优化秘籍

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！

rain雨雨编程·2025-02-23 11:39

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

人工智能学习框架

人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展，选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库，使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。

静默.\\·2025-02-23 10:36

联邦学习: 统一数据协作和隐私保护的技术解决之道

联邦学习:统一数据协作和隐私保护的技术解决之道1.数据价值和隐私2.隐私计算技术安全多方计算可信执行环境联邦学习3.联邦学习的拓展分布式机器学习联邦学习和传统分布式系统的差异联邦学习带来的挑战安全性补充实际案例讲解总结

小牍·2025-02-23 10:35

人工神经网络ANN入门学习笔记

研究生写论文需要，先快速学习了机器学习的内容，现在需要继续深入学习人工神经网络ANN的内容，以下是个人的学习笔记，欢迎交流、请多多指正！

cs_ning·2025-02-23 10:02

消融实验（Ablation Study）：模型优化的关键分析方法

消融实验（AblationStudy）是机器学习领域用于评估模型组件有效性的重要研究方法。通过逐步移除模型的某些模块/特征

烟锁池塘柳0·2025-02-23 07:41

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

决策树是一种强大的机器学习算法，能够根据输入数据的特征属性学习决策规则，并用于预测新数据的分类标签。

范范0825·2025-02-23 07:36

机器学习学习笔记（十七）—— 优化算法概述

一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览：1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共

lancetop-stardrms·2025-02-23 06:28

机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习和机器学习有什么区别？深度学习是机器学习一个分支，机器学习包含深度学习。

facaixxx2024·2025-02-23 05:54

AI趋势下，软件测试工程师怎么拥抱AI

以下是我的一些思考：一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。

悠然的笔记本·2025-02-23 05:24

什么是机器学习?

一、概念（维基百科）机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

CM莫问·2025-02-23 05:53

机器学习，我们主要学习什么？

机器学习的发展历程机器学习的发展历程，大致分为以下几个阶段：1.起源与早期探索（20世纪40年代-60年代）1949年：Hebb提出了基于神经心理学的学习机制，开启了机器学习的先河1950年代：机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连

悠然的笔记本·2025-02-23 05:22

机器学习的数学基础(三)——概率与信息论

目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s

梦醒沉醉·2025-02-23 03:09

XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析

梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees,GBDT）作为机器学习领域的核心算法，在结构化数据建模中始终占据统治地位。

机器学习司猫白·2025-02-23 00:18

【深度学习】矩阵的理解与应用

矩阵是线性代数的基本工具之一，广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。

大数据追光猿·2025-02-23 00:47

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础

我喝AD钙·2025-02-22 23:08

Github上有哪些不错的Python开源项目？

在当今快速发展的科技时代，Python已经成为编程语言界的明星，它简洁优雅的语法、强大的库支持以及广泛的社区贡献，使其在数据分析、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩。

cda2024·2025-02-22 22:28

基于 JavaWeb 的 SSM+Maven 微信小程序快递柜管理系统设计和实现(源码+文档+部署讲解）

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-02-22 21:21

在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习

作者：SiliconLabs人工智能（AI）和机器学习（ML）技术不仅正在快速发展，还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器（MCU）中，从而实现边缘AI/ML解决方案。

电子科技圈·2025-02-22 19:06

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