一般机器学习

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
Mr终游·2025-03-11 09:07

如何更新已经发布的 NPM 组件库

minor：次版本更新，一般是新增功能，并且向后兼容。patch：补丁版本更新，通常是小的修复和优化。
校长2008·2025-03-11 09:34

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
大王算法·2025-03-11 07:47

Apipost一站式API工具评测：整合Postman+Swagger+JMeter三大功能，打造全流程开发解决方案

一般来说，代码完成后，我们会切换到Postman进行API调试。在确保API表现符合预期后，我们会使用Swagger为前端团队生成文档。
·2025-03-11 07:42

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
Wis4e·2025-03-11 07:47

Python学习总结

第一个python程序print("HelloWorld")#缩进一般4个空格键或者1个tab键，但是所有代码块语句必须是相同的缩进，这个必须严格执行，不同的缩进会导致程序不能运行，不能混用空格和tabifTrue
serve the people·2025-03-11 06:43

前端的架构

2,、组件化：一般常用的组件有两个，requirejs和sea.js二、做前端架构前需要想什么1、除了技术基础外，应当了解需求，然后进行模块的边界划分；2、如何设计友好接口；3、自动化的发布和快速迭代；
so_cruel·2025-03-11 06:42

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。
是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。
綦枫Maple·2025-03-11 06:08

贪心算法解题框架+经典反例分析，效率提升300%

以下从其定义、特点、一般步骤、应用场景及实例等方面进行讲解：定义与基本思想•贪心算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。
Reese_Cool·2025-03-11 06:07

一战数一130的一点点小经验

我还有做一页全错的）高数基础这个各有神通了，我看的也很杂，章鱼老师高数讲课有点点啰嗦，我老爱走神哈哈哈所以一般去b站找点不熟
1919momo·2025-03-11 05:05

数据库批处理

一般情况下，数据库批处理包括以下步骤：数据准备：准备需要处理的大量数据，通常可以通过导入数据、查询数据库等方式获取需要的数据。
Java 顶针·2025-03-11 05:04

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

各大商超平台数据采集难易程度比较

1.较简单的综合比较来看，最容易的当属京东到家采集沃尔玛的数据了，京东一直以来并没有做太多的防爬措施，只要爬的不是太过分，一般能
python进击者·2025-03-11 05:01

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。
qq_375279829·2025-03-11 05:59

八字 十二长生 详解

十二长生简介编辑十二生旺库是以日干对照年、月、日、时四个地支，而做出其性格，以及运程之论，一般来讲年支命限上属于幼年时期，月支代表青年时期，日支是代表中青年时期，时支代表晚年时期。
admin⁠·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描
scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

C++之list删除元素

C++之list删除元素对容器list存储的元素执行删除操作的时候，一般都是使用其成员函数实现的：（1）clear（）：删除list容器中的所有元素（2）remove（value）：删除容器中所有为value
csdn_zhangchunfeng·2025-03-11 02:38

分治法的适用条件及基本步骤，快速幂算法

分治法所能解决的问题一般具有一下几个特征*该问题的规模缩小到一定程度就可以容易的解决*该问题可以分解为若干个规模较小的问题*利用该问题分解的子问题的解可以合并为该问题的解*该问题所分解出的各个子问题是相互独立的
王哈哈嘻嘻噜噜·2025-03-11 02:07

OJ怎么选

2.COJ链接比较小众，题目一般，但COJ原创、COJ精选的题，非常适合大佬。最重要的是，你可以联系官方直接要测试数据!3.pintia本人在用，浙大题库除了A+B其他一道不会。。。极其适合大佬。
micro清欢·2025-03-11 02:06

VUE3学习 第九章 webpack 构建Vue3项目、vue3性能优化、Vue3 Web Components、Vue3 响应式原理

然后改一下title标签的内容名称，一般与项目名称一样即可创建src文件夹src文件夹下面创建App.vu
Hyman-ya·2025-03-11 01:00

ESP-IDF 开发框架入门指南

以下是一般的目录结构
丁慧湘Gwynne·2025-03-11 01:30

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。
白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
@心都·2025-03-11 00:23

【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达

Latex的记录】文章目录如何插入公式基础格式：基础符号上标理解：“^”下标：“_”根式分式①简单分式②多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法)：函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限
zjoy_2233·2025-03-10 23:48

Java进阶：Zookeeper相关笔记

●zookeeper一般用来实现诸如数据订阅/发布、负载均衡、命名服务、集群管理、分布式锁和分布式队列等功能。
m0_74825634·2025-03-10 23:43

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

你还在 for 循环里使用 + 拼接字符串吗？

现在将过程分享给大家测试用例我们的代码在循环中拼接字符串一般有两种情况第一种就是每次循环将对象中的几个字段拼接成一个新字段，再赋值给对象第二种
厦门在乎科技·2025-03-10 21:29

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联
weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。
释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数
SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

第十一届蓝桥杯总结（广东省赛区一等奖、全国总决赛二等奖）

本来是抱着拿javab组国特去的，无奈最后拿了个国二，省赛发挥得不好，但省一的排名还是比较前，国赛感觉发挥一般般，没想到拿了个国二。  
可乐学算法·2025-03-10 16:55

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com
任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观
七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！
skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

python怎么改路径_python更改路径

这是最坑的地方，一般很难想到这个。就是先取看看你当前的工作路径，否则你怎么写相路径都是没用的。
weixin_39543655·2025-03-10 15:43

物理服务器的作用都有哪些？

物理服务器是一种高性能的专用服务器，一般会被运用在大型组织和云计算环境当中，可以为企业和用户提供数据存储和计算资源，帮助企业提高整体的工作效率和快速实现业务目标。
wanhengidc·2025-03-10 15:13

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。
努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技
大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。
红点聊租赁·2025-03-10 14:09
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他