初入机器学习第5页

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_12自定义表头的固定表头表格

打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_12自定义表头的固定表头表格页面效果组件代码代码测试测试代码正常跑通，附其他基本代码编写路由src\router\index.js编写展示入

宝码香车·2025-03-18 05:21

python的print函数中file_【Python-1】初解print函数

print(*objects,sep='',end='\n',file=sys.stdout,flush=False)Printobjectstothetextstreamfile,separatedbysepandfollowedbyend.sep,end,fileandflush,ifpresent,mustbegivenaskeywordarguments.print函数可将对象以字符串的形

weixin_39849762·2025-03-18 02:54

HarmonyOS NEXT hiLog日志类封装

·2025-03-18 00:03

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

vue2和vue3的响应式原理有何不同？

如果你是前端开发，V哥建议抓紧入坑鸿蒙，2025年鸿蒙趋势将引领国产化替代的新征程，大量内推岗位等你来拿。推荐一本鸿蒙NEXT书《鸿蒙HarmonyOS开发之路》卷1，可以让你少走弯路。

·2025-03-17 20:20

88.Django中间件的说明与使用方法

面向切面编程，就是将交叉业务逻辑封装成切面，利用AOP的功能将切面织入到主业务逻辑中。所谓交叉业务逻辑是指，通用的，与主业务逻辑无关的代码

想成为数据分析师的开发工程师·2025-03-17 18:23

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）

前文，我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑，了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。

搏博·2025-03-17 16:44

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

前端面试技巧与实践

无论是初入职场的新人，还是

北辰alk·2025-03-17 16:09

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x

神齐的小马·2025-03-17 15:31

HTML 样式与布局初体验：学习进程中的关键节点（一）

初涉HTML：开启学习之门在当今互联网飞速发展的时代，网页无处不在，它已经成为人们获取信息、交流互动的重要平台。而HTML，作为构建网页的基石，其样式与布局更是决定了网页的呈现效果和用户体验。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-17 14:27

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

【数据结构】栈和队列

压栈：栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈，入数据在栈顶出栈：栈的删除操作叫做出栈，出数据在栈顶1.2栈的实现栈的实现一般可以使用数组或者链表实现，相对而言数组的结构实现更加优一些，因为数组在尾上插入数据的代价比较小

加油，旭杏·2025-03-17 12:13

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

python基础版课件_Python入门基础ppt课件.ppt

1、Python语言基础,1,Python诞生于20世纪90年代初，是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，是最受欢迎的程序设计语言之一。

六间仓库的仓老师·2025-03-17 11:06

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们

努力的小雨·2025-03-17 11:04

西安电子科技大学 | 近期官方视频＋文章（涵盖招生＋录取统计）

明年考研的学弟学妹们可以看看涵盖今年讲课西电录取统计【西安电子科技大学官方】研究生招生宣传你一定值得一看02、计算机科学与技术学院（近期视频＋文章）QQ群：867684593①、西电考研|833、834初+

西电研梦·2025-03-17 11:34

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【数据结构实战篇】深入浅出：C语言中的栈数据结构

压栈：栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈，入数据在栈顶。出

f狐0狸x·2025-03-17 10:57

【技术实测】单一世界承载数万单位无分片同步！全球低延迟互动DEMO开放测试

核心突破分散式同步引擎`实现三大关键指标：✅无分片架构-全域实体即时同步✅毫秒级延迟-跨洲网路优化✅万级货运-秒登入不排队万人单一世界最新技术测试影片目前，我们已实现一定的技术突破，并希望收集开发者的回馈

微网兔子·2025-03-17 10:25

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习

码事漫谈·2025-03-17 09:48

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

文心一言提前免费，高性能大模型全面入局该咋看？

3月16日，百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1，在文心一言官网即可免费使用。这件事我们该怎么看？首先，从技术创新的角度来看，百度文心大模型4.5和X1的发布展示了百度在AI大模型领域的显著进步。文心大模型4.5作为首个原生多模态大模型，在多模态理解、文本和逻辑推理能力上的显著提升，使其在多项测试中表现优于GPT4.5，这体现了百度在AI技术研发上的深厚积累。同时，文心大模型X1作为深度思

江瀚视野·2025-03-17 07:06

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

普通人如何在2025年入百万!? 中国CSDN一定能给你答案

我今年又再次更新了超级多干货-每日更新的：极致助力让新手就算是六十岁的新手也能让你年入百万！

AI黑客·2025-03-17 02:58

网页制作12-html,css,javascript初认识のJavascipt脚本基础

一、JavaScript的三种基本使用方法:body|head|外部网页效果：运行代码：.html无标题文档functionn1(){document.getElementById("ama01").innerHTML="NO.3这是head中的JavaScript函数";}document.write("NO.1HELLOWORLD")//Document要小写NO.2这是body中的JavaS

Ama_tor·2025-03-17 02:51

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【算法每日一练]-图论篇14 欧拉路径，欧拉回路

（每个点都经过一次就是旅行商问题）预备知识：有向图有欧拉路径：等价于：非0度节点连通，且所有节点入度等于出度(欧拉回路)或有n-2个节点入度等于出度，另外两个节点一个多1一个少1无向图有欧拉路径：等价于

希望你变强啊·2025-03-16 23:04

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤

前台功能包括：首页、详情页、用户中心、家政入驻模块。后台功能包括：总览、家政管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。

冷琴1996·2025-03-16 23:59

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

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