一起啃书《机器学习》第4页

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

探秘知乎数据抓取神器 —— zhihu-spider

今天，我们来一起探索一个专为知乎设计的数据爬虫工具——zhihu-spider，它是由计算机科学研究生MorganZhang精心打造的开源宝藏。项目介绍zhihu-spider，正如其名，是一个针对

丁慧湘Gwynne·2025-03-23 17:16

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

[ Linux 命令基础 ] Linux 命令大全-命令前置知识-系统管理-文件和目录管理-文本处理命令-网络管理命令-权限和用户管理命令-磁盘管理命令

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论

_PowerShell·2025-03-23 12:39

LeetCode 21Merge Two Sorted Lists 合并两个排序链表 Java

题目：将两个已排序的链表合并在一起。

我欲混吃与等死·2025-03-23 12:05

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

OpenCV ML 模块使用指南

一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

适配器模式 (Adapter Pattern)

适配器模式(AdapterPattern)是一种结构型设计模式，它将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以一起工作。

直隶码农·2025-03-23 07:54

RabbitMQ之主题模式（topic）

RabbitMQ之主题模式（topic）简介主题（Topic）：可理解为消息的key，用于匹配某条消息的生产者和消费者将路由键和某种匹配模式一起使用#表示多个*表示1个代码参考生产者/***topic队列

谁对谁错重要吗·2025-03-23 05:03

芯片的未来发展趋势

但可能不会只有一种创新技术，将会有很多技术一起以一种将让科技界惊

iccnewer·2025-03-23 04:28

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长，识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

Kafka扩分区和分区副本重分配之后消费组会自动均衡吗？

KnowStreaming是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源！。KnowStreaming体验环境请访问：

石臻臻的杂货铺·2025-03-23 03:17

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

python语言程序设计基础,python编程代码大全

很多人还不知道PYTHON语言程序设计实践教程(陈东)答案，现在让我们一起来看看吧！

Rtee1·2025-03-23 02:38

L1-7 撒狗粮（一分钟讲清差分）

如果一对情侣坐在一起，那么他们两人身边的单身狗就会被撒一脸狗粮；如果他们没有坐在一起，那么所有被夹在他们两人之间的单身狗都会被撒一脸狗粮。本题就请你找出被撒狗粮最多（以“脸”为单位）的那位单身人士。

小竹子14·2025-03-23 02:06

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

今天，就让我们一起揭开Java内存模型的神秘面纱，探讨那些让人头疼的可见性问题！可见性问题的本质可见性问题，简单来说，就是当一个线程修改了共享变量的值后，其他线程却无法立即看到这个变化。

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

Shell 脚本：自动化运维的利器

它允许用户将一系列的命令组合在一起，形成一个可执行的脚本文件，从而实现自动化任务，提高工作效率。无论是系统管理员进行服务器维护，还是开发者进行项目部署，Shell脚本都发挥着重要的作用。

Waitccy·2025-03-23 01:55

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？

川川菜鸟·2025-03-22 23:47

.gitlab-ci.yml 配置文件详解

个人主页：不爱吃糖的程序媛‍♂️作者简介：前端领域新星创作者、CSDN内容合伙人，专注于前端各领域技术，成长的路上共同学习共同进步，一起加油呀！

程序媛夏天·2025-03-22 22:12

05.列表标签

有序列表：有先后顺序之分无序列表：无先后顺序之分定义列表：带有特殊含义的列表二、有序列表1、语法格式有序列表中的各个列表项是有顺序的…列表项列表项注意：ol和li是配合一起使用的，不可以单独使用；ol的子标签只能是

龙哥带你学编程·2025-03-22 22:41

初始OpenCV

OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。

指尖下的技术·2025-03-22 22:41

蓝桥杯---纯职业小组（c语言）

然而，在士兵们入场的过程中，一场突如其来的风暴打乱了他们的行列，使得不同小队的士兵混杂在一起，次序乱成一团，尽管国王无法知道每个士兵的具体职业，但为了确保仪式能顺利进行，国王打算从这些混

写代码的熊萌新·2025-03-22 21:37

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

python 列表排序

今天，我们一起看一下python中关于列表排序的一些知识。有些时候我们希望对列表进行排序后，列表可以保存我们排序后的结果，但是很多情况下我们只是希望通过列表的排序，临时的显示排序结果而已。

rainynights·2025-03-22 21:33

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

软件工程简答

软件工程的基础是过程层，将各个技术层次结合在一起。方法层为构建软件提供技术上的解决方法。工具层为过程和方法提供自动化或半自动化的支持。

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

六种方法教你将Python源代码打包成exe

它可以将Python代码和依赖的库文件一起打包，并生成一个独立的可执行文件。使用cx_Freeze的步骤如下

xuefeng_210·2025-03-22 12:51

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

探索HTML5 Canvas的无限可能：一个丰富多彩的开源项目

黎情卉Desired·2025-03-22 11:46

112：vue+cesium 设置镜头光晕效果

现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，canvas，echarts等技术开发，欢迎加微信（gis-dajianshi），一起交流

还是大剑师兰特·2025-03-22 09:24

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。

qahaj·2025-03-22 08:43

c++类和对象(中篇)上

在上一篇博客中学习了一些类和对象的基础,下面让我们一起来看看这部分比较难以理解的重点部分吧.在中篇我主要学习了默认成员函数以及其中包含的运算符重载.在这篇中主要分享下默认成员函数的前三个.赋值函数以及其中包含的运算符重载的知识见下

朽棘不雕·2025-03-22 07:07

物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能

2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明

资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

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