《机器学习》学习笔记第15页

linux系统发行版安装,linux学习笔记（一）Linux的发行版&安装centos7

Linux的发行版Slackware特点就是安装灵活，目录结构严谨，版本力求稳定而非追新。s.u.s.eSuSE拥有界面友好的安装过程，还有图形管理工具。据说是最好看的linux图形界面，但是服务器上少有图形界面，不适合用于服务器。RedHatRedHatEnterpriseLinux(RHEL)RHEL，是redhat发展出来的企业版本分支，版本迭代慢。FedoraFedora是一套从RedHa

萌萌爱恋·2024-09-05 12:56

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

码农三叔·2024-09-05 11:52

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

eeee~~·2024-09-05 11:19

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

小琳ai·2024-09-05 10:06

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

叶绿先锋·2024-09-05 08:23

机器学习面试题目分享面试经验分享机器学习算法工程师深度学习经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

好家伙VCC·2024-09-05 08:53

学习笔记：服务器的负载均衡

•日益增长的网络业务量对服务器造成了巨大压力，当单个服务器无法满足网络需求时。更换更高性能的服务器会让之前的服务器造成资源浪费。单纯地增加服务器的数量，则涉及到如何分配流量、服务器间的协同机制等很多复杂的问题。既要考虑成本因素和现实需求，又要兼顾日后的设备升级和扩容。服务器集群•处理业务的服务器组成服务器集群，对外体现为一台逻辑上的服务器，由FW决定如何分配流量给各个服务器。服务器负载均衡技术的一

TKE_yinian·2024-09-05 07:50

深度学习100问51:什么是mini-batch

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

如何高效记录并整理编程学习笔记？

高效地记录和整理编程学习笔记是提高学习效率和巩固知识的重要手段。

编织幻境的妖·2024-09-05 07:46

freertos学习笔记——任务切换

目录第一种情况分析（第二种情况遇到了可自行标记一下）xPortSysTickHandler中断服务函数：下面是PendSV的中断服务函数xPortPendSVHandler函数：vTaskSwitchContext函数分析：（获取最高优先级的TCB并赋值给pxCurrentTCB）任务之间的切换实际上是将不同的任务栈中保存的寄存器赋值到CPU的寄存器中的一个过程。前提：1.任务切换是在第一个任务启

天分天涯·2024-09-05 07:45

FreeRTOS学习笔记—任务基础知识

文章作者：二土电子关注文末公众号获取其他资料和工程文件！期待大家一起学习交流！文章目录一、FreeRTOS任务特性二、FreeRTOS任务状态三、FreeRTOS任务优先级四、FreeRTOS任务实现五、任务控制块六、任务堆栈一、FreeRTOS任务特性简单没有使用限制（任务数量没有限制，一个优先级下可以有多个任务）支持抢占（高优先级任务可以抢占低优先级任务的CPU使用权）支持优先级每个任务都拥有

二土电子·2024-09-05 07:15

Objective-C高级特性浅析与实践指南

OC的学习笔记（二）文章目录OC的学习笔记（二）@property访问控制符点语法自定义`init`方法内存管理retain和release@class处理发生异常的方法NSSrting的常用方法类方法对象方法

小鹿撞出了脑震荡·2024-09-05 06:13

shell 学习笔记: 第一个 shell 脚本

1.shell是什么Shell是一个用C语言编写的程序，它是用户使用Linux的桥梁。Shell既是一种命令语言，又是一种程序设计语言。Shell是指一种应用程序，这个应用程序提供了一个界面，用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。2.helloshell脚本#!/bin/bashecho"helloshell"#!是一个约定的标记，它告诉系统这个脚本需要什么解释器来执行，即使用哪一种Shell。

微尘8·2024-09-05 05:37

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

量子位AI·2024-09-05 05:06

Linux云计算学习笔记11 （计划任务）

一.基本概念在Linux操作系统中，除了用户即时执行的命令操作以外，还可以配置在指定的时间、指定的日期执行预先计划好的系统管理任务（如定期备份、定期采集监测数据）。试想一下，如果系统要求在业务不那么繁忙的半夜进行调整，难道我们需要半夜爬起来去搞定吗？这个时候，能够提前制定计划，让系统自动解决问题的计划任务就派上用场了。RHEL6系统中默认已安装了at、crontab软件包，通过atd和crond这

墨影萧萧·2024-09-05 04:31

《随园诗话》学习笔记一百零三

卷二善取之皆成佳句三十六、收集佳句【原文】余过袁江，蒙河督李香林尚书将所坐船亲送渡河。席间读尚书诗，《野行》云：“香闻春酒熟茅店，红惜秋花开野塘。”《宿永平》云：“树树鸟相语，山山水上看。”皆佳句也。又见赠二律，已梓入集中矣。其尊人湛亭尚书，先督南河，《遥湾夜泊》云；“风雪荆山道，春帆滞水涯。几声深夜犬，知近野人家。”《赴南河》云：“过颡应知因搏致，彻桑须及未阴时。”用《孟子》语，而治河之道，思过

飞鸿雪舞·2024-09-05 04:44

【C++】日期类函数（时间计数器）从无到有实现

欢迎来到Harper·Lee的学习笔记！博主主页传送门：Harper·Lee的博客主页个人语录：他强任他强，清风拂山岗！

Harper·Lee·2024-09-05 01:13

linux常用shell指令学习笔记总结【更新中...】

文档声明：以下资料均属于本人在学习过程中产出的学习笔记，如果错误或者遗漏之处，请多多指正。并且该文档在后期会随着学习的深入不断补充完善。资料仅供学习交流使用。

Aliven888·2024-09-05 00:36

ElasticSearch 6.x 学习笔记：19.搜索高亮

19.1高亮概述参照官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/search-request-highlighting.htmlHighlightersenableyoutogethighlightedsnippetsfromoneormorefieldsinyoursearchresultssoyoucansho

程裕强·2024-09-04 22:58

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

SSD学习笔记2-SSD主控

SSD系统架构SSD作为数据存储设备，其实是一种典型的（SystemonChip）单机系统，有主控CPU、RAM、操作加速器、总线、数据编码译码等模块，操作对象为协议、数据命令、介质，操作目的是写入和读取用户数据。SSD主控模块硬件图如图所示仅是一个SSD系统架构的概略图，这款主控采用ARMCPU，主要分为前端和后端两大部分。前端（HostInterfaceController，主机接口控制器）跟

小久同学·2024-09-04 20:13

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

JavaScript初级学习笔记

一、关于JavaScript1、什么是JavaScript？JavaScript是一种面向对象的程序语言。在程序中，对象是有“属性”和“方法”构成的。一个“东西”就是“对象”。“对象”的“属性”就是自身的特征，如：身高、体重、年龄等。“对象”的“方法”就是动作或者行为，如：开车、打游戏等。JS程序可以在多种平台下运行——跨平台，如：Windows、Linux、OSX等。JS只能在客户端的浏览器来运

杰希默克·2024-09-04 14:38

学习笔记：Python中的分支结构if-elif-else

Python中的if判断单分支结构双分支结构多分支结构嵌套结构单分支结构单分支结构即只有一个判断条件结构：if判断条件:#注意结尾加:执行语句执行流程：程序会判断if后面的判断条件，如果判断条件结果为True，则会执行if中的执行语句如果判断条件为False，则不执行if中的执行语句代码示例：x=20ifx>15:print('x是一个大于15的数')print('helloworld')ifx<

(#`O′)凡·2024-09-04 13:59

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

学习笔记---自动驾驶

一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

c++学习笔记（2）

50、指针的基本概念1）变量的地址变量是内存变量的简称，在C++中，每定义一个变量，系统就会给变量分配一块内存，内存是有地址的。C++用运算符&获取变量在内存中的起始地址。语法：&变量名2）指针变量指针变量简称指针，它是一种特殊的变量，专用于存放变量在内存中的起始地址。语法：数据类型*变量名;数据类型必须是合法的C++数据类型（int、char、double或其它自定义的数据类型）。星号*与乘法中

月夕花晨374·2024-09-04 08:55

C++学习笔记

C/C++C++是C语言的超集下面是C++传统的开发工具DevC++开发工具这个是俄罗斯的软件公司开发的最好的开发工具。及开发工具大成。有各种语言的开发工具。Java，C/C++，python等等都支持jetbrains

明辉光焱·2024-09-04 08:53

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

react 实用学习笔记总结，持续更新～

React是用于构建用户界面的JavaScript库可以认为是MVC中的V（MVC:模型model-视图view-控制器controller）虚拟DOM(VirtualDOM)DOM（文档对象模型DocumentObjectModel）React通过Diff算法找出虚拟DOM和真实DOM之间的差异，仅渲染修改的这一部分变化，减少了DOM的重绘，提高了效率JSX语法是一种应用于React中的Java

George灬·2024-09-04 07:49

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

叙事—第二课学习笔记

2021年12月18日中原焦点团队网络中级28班裴雪梅坚持分享第194天+本期约练第33次+挑战次3/约练次3/总次数22第二课：尊异求懂，叙说实践的态度与精神1.叙事疗法的说故事，是引导来访者说新的版本的故事，这是来访者真正想活成的样子。—叙说；说故事：故事是经验的最基本单位，寻求治疗者说的是？故事不仅仅是故事，故事中藏着希望，藏着想要的幸福。—故事的力量：故事投射出自我认同，故事的叙述与再叙说

雪梅_3005·2024-09-04 04:44

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

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