中级机器学习第26页

2018-12-21

武晓敏焦点网络初级九期中级十期坚持分享第300天驻马店西平20181221约练14次上午第三节下课，我班的一个女生走到我身边悄悄对我说，老师，下午第三节我想去找你说说话，我迟疑了一下，然后答应了。

恍然如梦·2024-02-12 13:29

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

随着2023年AIGC的火热，个人的热情被带动起来，有必要系统、全面的对人工智能、机器学习、深度学习进行总结和再学习。那就设立一个可量化的学习目标吧：考个人工智能相关的认证，以证促学。

North_D·2024-02-12 13:59

兰州杀医案罪犯被执行死刑，其实你、我皆是帮凶

经甘肃省兰州市中级人民法院判决，罪犯杨肃原因患

在下王浩然·2024-02-12 13:00

2018.12.16

焦点网络九期中级紫分享第368天开车还是要慢，要稳，自我感觉已经够可以了，今天还是吓了一跳。40码，按说速度也不算快吧？

紫smile·2024-02-12 13:51

中原焦点团队网初、中级 30期班张仁秋第六期约练挑战，第一周第次。来访者2021.07.017（周六）早上5：30

打算约练，特意早上起来到群里看看，是否能找到空位，每次基本上都很幸运。今天还是来访者，从咨询师开始的沉默！到我娓娓道来慢慢的叙述，不是抱着问题找问题，感觉咨询师反而被我的故事带跑了，这是怎样的一种状态，最后观察师多个问题的好奇提问，感觉我自己本身就是个焦点，也有点纳闷。

秋丫·2024-02-12 12:49

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段

吵吵人·2024-02-12 12:48

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

·2024-02-12 12:41

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

·2024-02-12 12:11

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非

stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。

bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非

华农DrLai·2024-02-12 11:30

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

2022-07-26 修订一下第一篇文章

忆往昔，峥嵘岁月稠————————————小学上了六年小升初考二年初中上了三年高中上了五年大专上了三年医院工作四年初级职称三年考研考了三年硕士读了三年医院工作二年中级职称五年现工作十三年副高职称六年访问学者一年在职博士六年正高已过三年能再折腾几年能够再活几年

不停的追梦人·2024-02-12 11:07

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python提供了强大的API和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。在Python的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。

程序员老冉·2024-02-12 11:21

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造

LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

Francek Chen·2024-02-12 11:15

慈禧太后

在1835年11月29日中级官员镶蓝旗满人赫叶那拉的家中出生了一位小女孩，叫做叶赫那拉玉兰。他因为从小性格太过强烈，就不太受父母的喜爱，然后在他念书还行。1851年，咸丰帝选妃，16岁的他被选

王煜舒·2024-02-12 11:49

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

机灵的“年糕”

网络中级五期。2018.12.04“年糕”是只小兔子，因浑身雪白，缩成一团时像极了云南当地的一种小吃年糕，所以女儿给它叫“年糕”。“年糕”是家里的新成员，懵懵的样子非常招人爱怜。

诗心小鹿·2024-02-12 10:15

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将

BioLearner·2024-02-12 10:36

透过朋友圈看过年

焦点中级十期成长分享第240天2019-02-06下午，在家没事翻看着微信朋友圈，看到了亲朋好友们都在以不同的方式，欢度着传统的新春佳节，展示着不同的家庭氛围和年俗文化。

风雨彩虹1219·2024-02-12 09:37

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。

六六子大顺1·2024-02-12 09:29

米贸搜|Facebook在购物季使用的Meta广告投放流程

一、账户简化当广告系列开始投放后，每个广告组都会经历一个初始的“机器学习阶段”。简化账户架构可以帮助AI系统更快获得广告主所需的成效。

mimaosoulily·2024-02-12 09:29

2020-04-20

中专从事工作7年以上2.工程师(中级职称)：硕士研究生，担任助理级职

4af5e404c705·2024-02-12 09:18

【机器学习笔记】基于实例的学习

基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻（KNN）3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机：人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点：简单，容易估计和解释可能存在很大的偏置：实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化：分布或密度的估计是数据驱动的（data-dri

住在天上的云·2024-02-12 09:57

Python概率建模算法和图示

从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中

亚图跨际·2024-02-12 09:26

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机(SupportVectorMachine)样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的背景信息当前版本的支持向量机大部分是由Vapnik和他的同事在A

住在天上的云·2024-02-12 09:56

云姐的健康77天日更第88天英语学习第54天（2022.7.26）（通过饮食、学习、运动）

：00温水一杯6✓17：00温水一杯7✓（主治）17：30晚餐：18：00✓19：00温水一杯8✓19：00—22：0022：00—5：00【美容健康长寿觉】短期任务：主治英语六级【安排每日进度】内科中级考试

来这人间一趟·2024-02-12 09:25

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

想要在Mac的集成AMDGPU或外部显卡上训练机器学习模型？PlaidML就是您的最佳选择。任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。

suoge223·2024-02-12 09:25

机器学习案例1：利用 Python 将语音转换为文本

目录内容简介基本环境配置Python库安装麦克风语音识别音频文件的语音识别长音频源语音识别内容简介语音识别是机器或程序识别口语中的单词和短语并将其转换为文本信息的能力。大多数对于语音识别技术的应用场景就是Siri、Cortana和GoogleAssistant等个人助理，以及其他通过语音交互的虚拟助理。为了理解你的声音，这些虚拟助手需要进行语音识别。语音识别是一个复杂的过程，因此我不会教您如何训练

suoge223·2024-02-12 09:24

神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集

然而，聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集，包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。

suoge223·2024-02-12 09:54

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

2023-09-10

叶玲敏，中原焦点网络中级第33期，坚持分享472天，2023年9月10号焦点金句：有效继续，无效停止。①感谢自己带着积极情绪做家务、学习、上班。②儿子今天去学校上课了，真难的！

2586e008310d·2024-02-12 08:35

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。

giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点

giszz·2024-02-12 08:26

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。

giszz·2024-02-12 08:56

（二十二）系统集成中级 - 风险管理

风险管理-分类-按性质分类-纯粹风险只有损失没有获利的风险；-投机风险有可能损失也有可能获利的风险；-按产生原因自然风险、社会风险、政治风险、经济风险、技术风险；-性质-客观性-偶然性-相对性：是相对变化的；-社会性：可能对社会有影响；-不确定性-过程1.规划风险管理2.识别风险3.实施定位/性风险分析4.实施定量风险分析5.规划风险应对6.控制风险风险偏好：一个实体愿意承受不确定性的程度；风险临

回首已是叶落时·2024-02-12 07:43

系统集成中级口诀汇总(有点过期了,对付看)

1.风险的性质第一章信息化知识1.信息的传输模型译码器：编码器的逆变换设备，把信号转换成信宿能接受的信号。可包括解调器、译码器、数模转换器等。口诀：解译转2.信息的质量属性口诀：确实完全靠经验（确）精确性（实）及时性（完）完整性（全）安全性（靠）可靠性（经）经济性（验）可验证性3.国家信息化体系要素口诀：上鹰、下鸡、左人、右龟、中间织张网4.CRM客户数据口诀：描触角描述性数据促销性数据交易性数据

寂寞旅行·2024-02-12 07:13

系统集成项目管理工程师（软考中级）—— 第二十三章风险管理笔记分享

前言现在分享一些笔记给大家，希望能够帮助大家并顺利通过软考。幕布地址：第二十三章风险管理-幕布概述大数据ITO4W1H风险概念风险是一种不确定的事件或条件，一旦发生，就会产生积极或消极的影响有些风险是必然要发生的，但何时发生却是不确定性的风险管理不是一蹴而就的，不能简单地认为管理好一个风险就能达到目标就是要在风险成为影响项目成功的威胁之前，识别、着手处理并消除风险的源头风险并不能完全消除分类性质分

梨涡泥窝·2024-02-12 07:31

stm32f103 中级篇 18 EXIT GPIO外部中断详解

18.2EXIT功能框图讲解及EXIT初始化结构体讲解18.2.1EXIT简介EXTI（Externalinterrupt/eventcontroller）—外部中断/事件控制器，管理了控制器的20个中断/事件线。每个中断/事件线都对应有一个边沿检测器，可以实现输入信号的上升沿检测和下降沿的检测。EXTI可以实现对每个中断/事件线进行单独配置，可以单独配置为中断或者事件，以及触发事件的属性。GPI

Distant Blue·2024-02-12 07:28

焦点中级班第一次尝试咨询师有感肖真坚持分享第五天

今早5点45分闹钟叫醒我，抓紧洗漱，参与六点约练。D老师带着焦虑情绪而来咨询，N老师当观察员。我第一次当咨询师，暖场向来访者诉说保密原则，询问她是否做过咨询，对咨询的感受。询问来访者有什么疑惑，我能帮助你？倾听来访者，假设问句想象美好的愿景，来访者本周六直播微课能完美成功，评量问句量尺给焦虑打分，降低焦虑来访者自己想到解决问题方法，约练和身边老师探讨直播微课、自己反复思考训练。落实一小步行动，总结

肖真_6291·2024-02-12 07:19

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-12 07:14

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