从零开始机器学习第4页

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

关于在mac中配置Java系统环境变量

本文将手把手教你从零开始安装JavaSDK，并详细配置环境变量，涵盖常见问题解决和优化技巧。

我要最优解·2025-02-25 07:55

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗

@心都·2025-02-25 06:45

机器学习数学基础：34.点二列

@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps？为什么需要MLOps？MLOpsZoomcamp课程介绍

真智AI·2025-02-25 05:11

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。

部分分式·2025-02-25 04:33

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。

另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、

jackispy·2025-02-25 01:36

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

机器学习，它也是需要对自己的学习效果进行评估，因为它需要根据结果来调整参数。

溪海莘·2025-02-24 23:57

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱

甜于酸·2025-02-24 23:54

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。

宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

从嵌入式到 AI：如何从零开始进入人工智能行业

本篇博文将从零开始，详细讲解如何从嵌入式软件工程转向AI，并提供实战建议，让你更顺畅地进入AI领域。1.为什么嵌入式开发者适合进入AI领域？

嵌入式Jerry·2025-02-24 19:25

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

从零开始：如何训练自己的AI模型在人工智能的世界里，训练一个属于自己的AI模型，就像是在培养一个新生儿。你需要耐心、技巧，以及对数据的深刻理解。

Evaporator Core·2025-02-24 18:20

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

de之梦-御风·2025-02-24 17:43

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

哈希表入门到精通：从原理到 Python 实现全解析

系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构：提升代码效率的必备技能！

吴师兄大模型·2025-02-24 10:51

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

在机器学习的众多算法中，线性回归宛如一块基石，看似质朴无华，却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一，其原理与应用广泛渗透于各个领域。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

AI环境初识

以下是一些主要的技术趋势和流行技术：一、开发框架与深度学习库TensorFlow：由谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛用于研究和生产环境。

网络飞鸥·2025-02-24 07:02

Yolov8-pose：从零开始训练Yolov8关键点检测模型

一、关键点检测模型推理1.拉取yolov8源码#克隆官方源代码gitclonehttps://gitee.com/monkeycc/ultralytics.gitcd./ultralytics#创建预训练模型文件夹，并下载关键点检测预训练模型mkdirweightscd./weightswgethttps://github.com/ultralytics/assets/releases/downl

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

链表数据结构：从零开始的C++实现完全指南（教学版）

一、链表的核心原理（理论篇）1.1链表的数学本质链表可以看作是一个递归定义的序列结构：List=Empty|Node(data,List)Empty：空链表（基础情形）Node：包含数据元素和子链表的节点（递归情形）示例推导：List1=Node(5,Empty)List2=Node(3,List1)→Node(3,Node(5,Empty))List3=Node(1,List2)→Node(1,

WHCIS·2025-02-24 07:26

Android从零开始搭建MVVM架构（1）————DataBinding

type=“android.view.View.OnClickListener”/>1.2、和别名alias的使用这里我们先定义同名的2个类User。放在不同包里。publicclassUser{privateStringname;privateintage;publicUser(Stringname,intage){this.name=name;this.age=age;}}之前我们的标签就可以

2401_87555477·2025-02-24 04:40

杰和推出面向人工智能应用的AI服务器

如果将大数据看作一个产业，那么数据深挖（挖掘）就是其中一项核心技术，数据深挖（挖掘）通常与计算机科学有关，如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术，而这些恰好是人工智能技术的优势。

weixin_34211761·2025-02-24 04:38

机器学习数学通关指南——微积分基本概念

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-24 03:03

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述

子木呀·2025-02-24 02:59

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

支持向量机（SVM）详解：原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧（KernelTrick）2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，

宸码·2025-02-24 02:28

智能边缘计算：开启智能新时代

而智能边缘计算，是边缘计算架构在涉及数据分析、机器学习或人工智能的工作负载中的应用。一般来说，边缘架构是一种将数据或应用程序放置在网络边缘的

livefan·2025-02-24 02:58

多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

level2Tick·2025-02-24 02:58

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容

算法与数据·2025-02-24 01:22

物联网数据采集平台【物联网毕业论文】

物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具：Python/R/Matlab数据分析与建模物联网平台与设备编程数据流与实时监控系统设计机器学习与预测模型应用物联网协议

算法与数据·2025-02-24 01:22

从零开始Real-ESRGAN的复现

前言要初步了解Real-ESRGAN，可以看我之前发布的博客。初学Real-Esrgan-CSDN博客本文主要是对Real-ESRGAN的一个复现，主要就是对环境的配置进行记录，因为是实现之后才做的记录，所以只能尽可能的对其进行复现。大家可以看一下这个博主的文章进行一个参考。【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先，我们要知道Real-E

晒阳光的咸鱼·2025-02-24 01:17

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

AI人工智能带给企业什么影响

一、优化决策过程，提升精准度人工智能通过大数据分析和机器学习技术，能够处理和分析海量信息，为企业提供更为精准、实时的决策支持。相较于传统的人工分析，AI能够识别出数据中的微妙模式和趋势，帮助企业预见市

雪叶雨林·2025-02-23 19:39

编程小白冲Kaggle每日打卡（14）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞你的第一个机器学习模型

Kaggle官方课程链接：YourFirstMachineLearningModel本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。YourFirstMachineLearningModel建立你的第一个模型。好哇！选择建模数据你的数据集有太多的变量，你无法理解，甚至无法很好地打印出来。你如何将如此庞大的数据量缩减到你能理解的程度？我们将从使用直觉选择几个变量开始。后续课程将向您展示自动

AZmax01·2025-02-23 17:26

微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口

核心功能：不止于智能，更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的深度融

·2025-02-23 16:03

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统地铁大数据地铁流量预测

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化

qq_79856539·2025-02-23 16:16

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-23 16:11

整理：4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是当前机器学习研究中的一个重要方向，特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络，以获取卓越的性能。

mslion·2025-02-23 14:31

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法。它不仅能够提高模型的泛化能力，还可以自动进行特征选择，即将一些不重要的特征的系数收缩到0，从而减少模型的复杂度。2.Lasso回归的数学公式Lasso回归的目标函数如下：其中：是输入数据，w是

IT古董·2025-02-23 12:46

从零开始学习黑客技术，看这一篇就够了

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客，对于很多人来说，是一个神秘的代名词，加之影视作品夸张的艺术表现，使得黑客这个本来只专注于技术的群体，散发出亦正亦邪的神秘色彩。黑客源自英文hacker一词，最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手，尤其是程序设计人员，逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中，白帽黑客被称为道德黑客。他们不会非法入侵用户网络，而是通过一系列测试检查

网络安全-旭师兄·2025-02-23 12:15

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

Python的那些事第二十八篇：数据分析与操作的利器Pandas

Pandas：数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库，广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。

暮雨哀尘·2025-02-23 12:13

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型

这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤，逐步实现一个基础的机器学习任务。下面是代码的详细讲解。

大数据张老师·2025-02-23 11:42

MySQL索引、视图与范式：高效数据库设计与优化秘籍

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！

rain雨雨编程·2025-02-23 11:39

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

人工智能学习框架

人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展，选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库，使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。

静默.\\·2025-02-23 10:36

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