一对多监督

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeek-R1模型基础2.1模型简介2.1.1模型架构2.1.2预训练数据与目标2.2模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调
zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

烟花爆竹经营题库附答案

1、《烟花爆竹安全管理条例》已经国务院第121次常务会议通过，并于()公布施行，这是我国烟花爆竹行业安全监管的第一部专门法规，标志着我国安全生产监督管理法律体系的进一步完善。
学视线·2025-02-07 03:27

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。
心心喵·2025-02-06 22:53

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

数据格式1.SFT（有监督微调）的数据集格式？
X.AI666·2025-02-06 18:28

借助哪些工具能提升团队任务分配与执行效率？为你推荐这些方法与工具

本文聚焦团队任务分配与高效执行，深度剖析团队协作中任务分配不合理、沟通协作障碍、目标不明确、缺乏有效监督反馈等痛难点，阐述团队协作的必要性，进而给出合理分配任务、加强沟通协作等解决方法，还推荐了相关工具
·2025-02-06 17:49

设计模式-观察者模式

什么是观察者模式观察者（Observer）模式的定义：指多个对象间存在一对多的依赖关系，当一个对象的状态
养歌·2025-02-06 17:53

设计模式---观察者模式

设计模式—观察者模式定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。
UnityGxGameLab+·2025-02-06 16:45

Java设计模式之观察者模式

1、观察者模式的定义：观察者模式（Observer），又叫发布-订阅模式（Publish/Subscribe），是一种行为型模式，定义对象间一对多的依赖关系（注册），使得每当一个对象改变状态，则所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新
倚-天-照-海·2025-02-05 23:44

C++设计模式-观察者模式

C++设计模式-观察者模式文章目录C++设计模式-观察者模式一、概念二、应用场景三、定义方式四、实现方式4.1基础方式4.2改进观察者模式总结一、概念观察者模式是一种行为型设计模式，它定义了一种一对多的依赖关系
hzdxyh·2025-02-05 19:47

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
若北辰·2025-02-05 17:34

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。介绍PascalVOC数据集：C
AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

机器学习在金融领域的应用

海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习
AI天才研究院·2025-02-05 17:01

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底
·2025-02-04 18:03

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果
knooor·2025-02-04 12:28

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型，无需依赖监督微调
kcarly·2025-02-04 08:50

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

机器学习--学习计划

第1周：数据与监督学习基础学习目标：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。
kyle~·2025-02-04 03:42

一文讲解Spring中应用的设计模式

观察者模式呢，定义了对象之间的一对多依赖关系，当一个对象状态改变时，依赖
Journey_CR·2025-02-03 21:24

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
·2025-02-03 16:03

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！
双木的木·2025-02-03 12:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport
SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用
m0_57781768·2025-02-03 08:09

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

设计模式的艺术-观察者模式

为了更好地描述对象之间存在的这种一对多（包括一对一）的联动，观察者模式应运而生。观察者模式是使用频率最高的设计模式之一，用于建立对象与对象之间的依赖关系。
晚秋贰拾伍·2025-02-03 03:27

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量
潘儿er·2025-02-03 02:17

基于云计算的自然资源视频监控系统设计与研究

该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统，通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析，进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。
罗伯特之技术屋·2025-02-03 00:00

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。
BugNest·2025-02-02 16:03

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。
·2025-02-01 16:49

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能
XianxinMao·2025-02-01 06:23

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章
Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

毕业设计项目 深度学习人体目标检测

2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。
bee_dc·2025-01-31 23:26

ChatGPT的150个角色提示场景实测（12）保姆

你将负责监督幼儿，准备饭菜和零食，协助做家庭作业和创意项目，参与游戏时间的活动，在需要时提供安慰和安全保障，注意家中的安全问题，并确保所有需求得到照顾。
earthzhang2021·2025-01-31 18:06

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

Redis与MySql的区别

支持复杂的数据关系，如一对一、一对多
GugarF95·2025-01-30 09:02

理解随机森林算法

基本概念随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。
菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

AI常见的算法

以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习
MengWoods·2025-01-30 01:01

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3
zhangjiaofa·2025-01-30 00:28
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