初级机器学习第10页

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

rose中原焦点团队网络初级27期、中级27期分享第239天2021 11 27

突然感悟到简单拥有的是最珍贵的，人的健康是最珍贵的，其他的都是身外的。一日三餐，一年四季，一家在一起，平安健康就是最好的。

rosewshx·2024-08-31 21:36

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

中原焦点团队网络初级第30期杨明霞分享第2天

我们常说不忘初心，那么父母对孩子的初心是什么？每个孩子刚出生被父母抱在怀里，都希望孩子以后健康快乐，慢慢的随着时间的流逝，我们对孩子就有了更多的期待和要求。上学了，我们希望他学习好，人品好，做个品学兼优的好孩子。可在孩子的成长道路上，很多时候不一定朝着我们的想法发展，我们就感到焦虑，失落，不知所措。这时我们要回归当初，想清楚我们的初心是什么？我们就能坦然接受孩子成长中的所有结果。不忘初心，方得始终

54dea169dd4d·2024-08-31 19:42

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

【2024国赛E题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题思路和参考代码

2：订阅此专栏，即可获得以下专栏（初级版）任意代码一份。扫描文章底部QQ名片，提供订阅记录，备注所需代码期号和国赛；

海神之光·2024-08-31 17:26

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

中原焦点团队网络初级38期何晓晨分享第69天20221108

如果我们盲目追求孩子的学习成绩，过度的“鸡娃”，可能孩子获得了优秀的学习成绩，但到头来却牺牲了孩子的身心健康，这种代价是孩子和我们家长都无法承受的。北大校长蔡元培曾经说过：“决定孩子一生的不是学习成绩，而是健全的人格。”我们教育孩子的终极目标，不应该是将来挣很多钱、取得丰功伟绩、受很多人的景仰，而是让孩子拥有健全的人格，能在长大后实现自我价值，健康快乐的度过一生。

晨love·2024-08-31 14:48

STM32单片机入门指南：从初级到中级工程师的学习路线

为了帮助初学者们系统地学习STM32，我们提供了一条从初级到中级的学习路线，涵盖了从基础知识到进阶应用的全方位技能提升，最终助力初学者达到嵌入式系统设计中级工程师水平，为职业发展打下坚实的基础。

Tony小周·2024-08-31 14:58

【2024国赛B题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路和参考代码（进群获得）

2：订阅此专栏，即可获得以下专栏（初级版）任意代码一份。扫描文章底部QQ名片，提供订阅记录，备注所需代码期号和国赛；

海神之光·2024-08-31 13:23

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

中原焦点团队网络初级第31期，金亚敏坚持分享第34天

今天分享的主题是:人格理论弗洛伊德是精神分析学派的创始人，他把人格结构分为三个层次:本我，自我，超我。本我遵循快乐原则，超我遵循道德原则，自我遵循现实性原则。艾森克发现了三个人格基本维度:外倾、神经质和精神质。他还与其夫人一起编制了艾森克人格问卷，专门用于测定这三个基本特质维度的个体差异。艾森克用内外倾和神经质这两个维度作为坐标轴，构成了一个直角坐标系。这个坐标中涵盖了各种人格特质。各种特质是相互

金亚敏·2024-08-31 07:03

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

李晶晶焦点网络初级29期洛阳持续原创分享第21天（2021-2-25星期四）

《生活处处有焦点》今天早上起床后，我无意中听到四岁多的孩子说了这么一句话“虽然我的机器人攻击力不强，但是他很可爱”，我心里暗喜，焦点的影响力真大，连孩子也学会了焦点生活化。《学会换位思考》今天突然想起来一件事，让我觉得自己还不如几岁的孩子。记得有一天中午我带孩子去吃饭，孩子就说了句让我跟谁谁的妈妈学学，对他管严点，结果我就变了脸色，还对孩子怒言相对，并且回家后又把孩子说哭了，孩子特别委屈的哭着对我

幸福_7916·2024-08-30 23:42

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

2022年1月9日中原焦点团队网络初级第31期党育坚持第90天分享

赞美是创造改变的可能充分而优先的赞美，使当事人握有资源地面对问题谈话时，谈话的顺序很重要。在辅导当事人时，如果先讨论当事人的优点之后，再进行当事人问题的讨论，跟一开始就直接讨论当事人问题的方式，会有所不同。辅导气氛不同，辅导关系不同，最重要的是，当咨询师能先赞美当事人的优点，再来讨论当事人的问题或困境时，当事人就仿若能站在自身例外经验的基础之上来面对问题，而不易使当事人产生深陷困境或被痛苦淹没的窒

3d947c9d58d6·2024-08-30 21:51

焦点团队网络初级第30期张瑞宾持续分享第71天20211030（周六）

在咨询中我们要尊重确认当事人的知觉，包括个人的想法，感觉，行为和经验。去探索当事人做了什么去克服当下的困扰，想要什么改变，做了什么处理以及有什么行动。再找出当事人知觉中的目标，例外与方法。可以多用开放式问句，让当事人在过去成功经验上找到自己的解决之道。

张瑞宾·2024-08-30 21:47

My Batis框架初级知识

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、Mybatis概述1、概念2、持久层3、JavaEE三层架构：4、框架二、JDBC缺点编辑1、硬编码2、SQL语句3、操作繁琐三、使用步骤1.创建表2.创建模块，导入坐标在创建好的模块中的pom.xml配置文件中添加依赖的坐标3、添加配置文件1）将logback.xml、mybatis-config.xml配置到项目的reso

Faye_xue·2024-08-30 21:05

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

谈谈立计划这件事

最初级的是外界影响最小的，如果整个计划的执行人员是自己，计划本身的可执行程度就获得了极大的提升。自

小城雨田·2024-08-30 19:44

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

原生家庭会影响你吗？

图片发自App图片发自App4月5日焦点解决网络初级七期坚持分享第92天最近看奇葩大会被武志红关于原生家庭问题的回答戳到。

周老师成长记录仪·2024-08-30 16:38

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

伤心+自责

吴燕焦点解决网络初级14期信阳坚持分享第187天今天早晨，我起得很早，因为要值班。以前买了一个很精致的砂锅一直很少炖汤，我索性用它煮稀饭。一切都挺好的，终于派上用场了。

山花烂漫2·2024-08-30 14:19

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

《如何阅读一本书》—初级层次阅读

基础阅读对表面的字面阅读没有障碍也是迈向自我阅读的基础检视阅读1.有系统的略读或粗读2.先从目录和序中了解作者的目的和框架（1.先看书名页和序2.研究目录页3.检阅索引4.了解出版者（书记的作者个人）5.开始挑几个看来跟主题息息相关的篇章来看6.开始读书，随便翻翻看看，贯彻全书（不懂难懂的地方先跳过，看下面有没有能够帮助理解的地方））阅读的习惯（不要逐字逐句的读。我们的大脑本来就就能够凭借视觉加上

巨佬的搬运工·2024-08-30 11:04

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制