啃书-机器学习实战

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-04-07 18:38

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-04-07 18:38

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-04-07 18:37

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-04-07 18:37

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-04-07 18:50

机器学习实战-KNN

工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即已知样本集中每一数据与其所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的k个分类标签（K-近邻），最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。python代码（python3版本）：fromnumpyimport*i
Smiley栗子·2023-04-07 17:08

机器学习|FP-Growth

因《数据挖掘概念与技术》中FP-growth内容过于琐碎且不易理解，我们的内容主要参考了《机器学习实战》第12章的内容。
数据臭皮匠fxx·2023-04-07 16:14

2019-7-11晨间日记

今天是什么日子起床：7:30就寝：12:00天气：晴，太晚很大心情：凑合纪念日：抗争半失败第二天，唉任务清单昨日完成的任务：录书改进：啃书，运动，唉习惯养成：对抗惰性周目标惰性很难对抗，早起，犯困，精神松懈
summer_dc7a·2023-04-07 13:40

归途是家

艰涩啃书的时候，满脑子想着为什么当初要放弃家人给你的大好的安稳的前途，不管不顾地闯入这
狐狸九叶·2023-04-06 22:16

机器学习实战-第五章 Logistic回归笔记

defloadDataSet():dataMat=[];labelMat=[]fr=open(r'data\MLiA_SourceCode\machinelearninginaction\Ch05\testSet.txt')forlineinfr.readlines():#按照空格分割文本，返回列表lineArr=line.strip().split()dataMat.append([1.0,fl
L闰土·2023-04-05 22:35

啃书系列——可靠数据传输原理

啰嗦几句TCP应该是计算机网络最重要的一块知识了，本篇博客作为TCP的前置文章，主要介绍了如何一步步在底层协议为不可靠传输的情况下实现可靠传输。但是可靠数据传输真实状况非常复杂，专业术语又多，《自顶向下》估计也是简单给我们介绍了大致全貌，其带领我们从新搭建了一个可靠数据传输协议，让我惊叹不已。小弟不才，阅读完这本书的此章之后，实在是无法另辟蹊径的介绍清楚可靠数据传输原理及其相关术语，只好将此章内容
我不懂我不懂a·2023-04-05 15:20

C++ primer 第二章-变量和基础数据类型

另外由于已有一定的编程基础，所以这个系列不会含有太基础的知识，想入门的朋友最好自己啃书嘻嘻~关于内置类型算术类型整型：char，int，bool，short，long
山幺幺·2023-04-05 06:12

那些在家啃书自学算法的人，最后都找到工作了吗？

名师带你刷爆LeetCode算法知识讲解+训练免费0元报名参加在讲到AI算法工程师时，大部分同学关注点都在高大上的模型，一线优秀的项目。但大家往往忽略了一点，人工智能的模型、项目最终还是要靠程序和算法实现。算法能力是每一个程序员的基本功，只懂模型不懂算法，并不能成为真正的工程师。在程序员求职过程中，简历筛选、笔试、面试是必须翻越的三座大山。这其中简历可以通过往期的项目经历补充，笔试面试就是真刀真枪
Amusi（CVer）·2023-04-05 04:59

磨刀不误砍柴工

因为我从未接触过这个领域，看书看得挺吃力，费了九牛二虎之力，终于以蜗牛般地啃书速度跟知识混了个脸熟。可是，这种学习模式太浪费时间了，抓不住重难点，也不容易理解和记住看过的知识。
笑笑心情好·2023-04-03 15:10

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

这是机器学习训练营的第三个项目Q1：神经网络中的常用激活函数及其导数Q2:使用Keras实现MNIDT数据集手写识别answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数sigmoid函数sigmoid函数一般不常作为非线性激活函数，因为
strive鱼·2023-04-03 06:49

机器学习实战 | SKLearn最全应用指南

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41本文地址：http://www.showmeai.tech/
xuhss_com·2023-04-03 02:05

机器学习实战之线性回归

之前我们学习的机器学习算法都是属于分类算法，也就是预测值是离散值。当预测值为连续值时，就需要使用回归算法。本文将介绍线性回归的原理和代码实现。线性回归原理与推导如图所示，这时一组二维的数据，我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了？直白的说：尽量让拟合的直线穿过这些散点（这些点离拟合直线很近）。目标函数要使这些点离拟合直线很近，我们需要用数学公式来表示。首先，我们要求的直线公式为：Y=XTw
罗罗攀·2023-04-02 21:56

机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策，决策树是一种广泛使用的机器学习算法，用于分类和回归问题。
微学AI·2023-04-02 12:09

关于简单目标识别与意图分析的机器学习实战研究（第五节 透视变换）

这边刚刚解决了一个连线算法问题，同学阶段性汇报回来，说老师让他将在空中看坦克群的视角方向考虑进去，也就是说在不同视角下看同一类型的坦克要尽量保证一样，这样在训练数据的时候也能降低误差，值得一提的是，他的老师肯定了我连线算法的可行性，可以作为一个创新点来汇报。我仔细一寻思，老师说的没错，在空中侦查坦克的视角是随机的，这一点不解决确实会影坦克意图的判别，怎样解决呢？看来还是要从图片处理的角度入手，我发
LMN_e67a·2023-04-02 12:04

头昏脑涨

今天在家啃书一天，现在眼神目光呆滞，脖子连转圈都不会了，一想到我还要学习，写字，浑身每个细胞都在抗议。"我不开心，我不开心。于是早早洗完澡，连续四十天，今天最早躺床上。
新华词典_c166·2023-04-01 13:24

为什么三毛宁愿去墓地读书，也不愿去学校上课

初二时，连上学放学的公车上，都要一直啃书。直到第一次月考下来，有四门功课不及格。父母严重地警告三毛，再不收收心，要留级了。又说，看闲书不能当饭吃，将来自己到底要做什么，也该立下志向，这样下去，
三三Lady·2023-04-01 09:25

关于简单目标识别与意图分析的机器学习实战研究（第三节 降噪处理）

为了实现目标精确识别，颜色分割只是其中的一种方法，对于大多数图片，我们还是更倾向于对图片进行高斯模糊去噪的方法，此外网上还有很多其他的方法，这里只介绍我认为好用的这一种。为什么选取高斯模糊去噪的方法呢？因为高斯模糊去噪的时候，函数内部的判别阈值可以自行设定，阈值的大小直接影响了去噪的强弱（这里不能说是去噪好坏，因为根据不同图片，想要达到的效果也不同）。有时候匹配的效果不尽人意，修改一下阈值重新运行
LMN_e67a·2023-03-31 22:56

Day1 #100DaysofMLCoding#

2018-8-6个人前置条件：已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%，tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%
MWhite·2023-03-31 15:49

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-03-31 11:26

机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化（分类）

支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。SVM算法的原始形式由VladimirN.Vapnik和AlexeyYa提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。1.什么是支持向量机（SVM）？支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它遵循一种用核函数技巧来转换数据的技术，并且基于这些转换，它找到可能输出之间的最佳边界。简单来说，它做一些非常
机器学习算法那些事·2023-03-31 10:02

自我对话｜不要把喜欢当作借口

可是，当我真正开始啃书、开始从新学习、迭代自己的认知的时候，我发现“喜欢”的魔力消失了，我分分钟想要对自己说“这
龙智604·2023-03-30 11:19

《代码整洁之道》

想看此书却还没开始的人也可以从这篇笔记出发，对笔记中列出的规则有疑问再翻书找答案，相信会比直接啃书来的快一
weixin_34404393·2023-03-30 02:17

关于写读书笔记的那些事

从未想过写读书笔记，却在有缘进入读书会后，开始时常啃书写下自己的笔记，仿佛要回到学生时代的乖乖女。那么，今天就个人理解来谈一谈读书笔记。什么是读书笔记？
无垠飘雪·2023-03-28 17:17

python机器学习实战（二）

python机器学习实战（二）版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html前言这篇notebook是关于机器学习监督学习中的决策树算法
weixin_34117522·2023-03-28 14:27

【机器学习实战（四）】sklearn包中朴素贝叶斯库的使用

目录朴素贝叶斯相关知识点回顾1.1.什么是朴素贝叶斯分类器1.2.朴素贝叶斯推断1.3.朴素贝叶斯学习sklearn中朴素贝叶斯类库的简介2.1.GaussianNB类2.2.MultinomialNB类2.3.BernoulliNB类这是《西瓜书带学训练营·实战任务》系列的第四篇笔记1.朴素贝叶斯相关知识点回顾1.1.什么是朴素贝叶斯分类器判别式模型（discriminativemodels)：
UnderStorm·2023-03-28 09:15

机器学习实践指南：案例应用解析（第二版）PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书

全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。机器学习算法建立在复杂的计算理论基础之上，并涉及多门数学学科。
胡萝卜须_aee2·2023-03-27 13:33

2020-04-24“花样成长第二阶”成长中的快乐与卡点

虽然天生资质不够聪慧，但始终相信勤能补拙，所以成天埋在考试书籍里，尤其放暑假时，不下楼，不收拾自己，披头散发的伏案啃书。期盼着能一举成功！然而事与愿违，一次次
小渡崔艳_166w·2023-03-27 00:50

啃书笔记1

现阶段的啃书指的是啃《数学学习的心里基础与过程》这本书。
大雁南飞·2023-03-26 22:09

拥有有趣灵魂的你，会在人群中发光

周可欣图片发自App1我从前是个非常不善于生活的人，虽说小时候便上市里最好的小学到再后来考去了国重高中，终于勤勤恳恳结了果，进入了还不错的大学，但在整段期间里，交朋友、学艺术等通通被我批下是无用功，唯有努力啃书
酵母菌你好丑·2023-03-26 13:19

python实现逻辑回归代码_逻辑回归理解及代码实现

github：代码实现之逻辑回归本文算法均使用python3实现1.什么是逻辑回归《机器学习实战》一书中提到：利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类(主要用于解决二分类问题
weixin_39960920·2023-03-26 07:40

机器学习实战（k-近邻算法-入门篇）

k-近邻算法概述k-近邻算法就是采用测量不同的特征值之间的距离进行分类它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所分类类别的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征最相似数据（最邻近）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中的前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中的k的出处，通常k每部电影的打斗镜头、接吻镜
Negen·2023-03-26 03:36

刷西瓜书

西瓜书电子版共享地址：百度网盘下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/15EM6uzIA3IcfMfj25U0COw提取码:oejb另外附上一个小姐姐的啃书链接，感觉不错，一起加油
小狼星I·2023-03-25 17:58

对过去一年的回顾

我一直对自己的生活很迷茫，是个没有主见的人，然后朋友说可以试试看运营，那时候的我一窍不通，然后试着先去啃书，希望能从书里学到一些东西。后来我发现啃书
墨夷浅尘·2023-03-25 12:56

机器学习实战之CSIC2010网络攻击数据

2019年十月份左右，迫于学业上的压力开始入坑机器学习，到现在大约有小半年的时间了。这期间从数据挖掘分析到机器学习的原理和算法等等看了很多东西，但是一直感觉它们只是被迫塞进了脑子里并没有进行消化吸收。这个时候最需要自己给自己找点事来做了:）由于之前对Web安全有一点点了解，就决定从Web应用产生的HTTP数据流量进行一次机器学习的实战。GitHub地址：https://github.com/zam
Ackerzy·2023-03-24 18:34

零基础学C++进腾讯，这份GitHub热榜的「从入门到高薪」请你收下

避免啃书、注重实战、效率与节奏并重，这位研一才接触C++的同学已经拿到了鹅厂后台开发的offer。除了教程，还有各大厂面试试题总结，面试经验传授，以及内推、招聘情报等珍贵资料。
7ee72f98ad17·2023-03-24 13:22

学霸指南——《如何成为有效学习的高手》

这本书区别于其他同类学习指导手册在于它提出的建议都是来自于真实的成绩优异的学习高手的访谈，尤其是那些能通过巧妙而有效的学习技巧提高分数的学生，而不是那些拉长时间，痛苦啃书本的学生。
kathleen_sun·2023-03-24 07:38

2019-03-30

你若爱，生活哪里都可爱最近运动，啃书，精神高度集中，导致身体出现异样，于是惶惶不可终日，一度以为，年纪轻轻的我莫不是出了啥大问题？
雪冬天·2023-03-23 12:33

C++ primer 第十八章-大型程序工具

另外由于已有一定的编程基础，所以这个系列不会含有太基础的知识，想入门的朋友最好自己啃书嘻嘻~异常处理概述如何选handler：theonenearestintheca
山幺幺·2023-03-22 21:53

你让我欢喜让我忧

现在还有一个新词叫做“985废物”，十年寒窗苦啃书本，不会导航，没有微信，没有才艺，没有兴趣。离开网络，即使是学霸，也只是个土鳖学霸，仅靠一张高考成绩单，是无法快速实现“鲤鱼跃龙门”的。这里的问题就
山外那一片青黛·2023-03-22 12:31

机器学习实战_Kaggle泰坦尼克号(1探索及特征工程)

Titanic作为经典的入门二分类Kaggle比赛，最近抽时间对这个比赛重新再做了一遍数量。一、数据探索思维导图0-总体情况&字段特征意义print("train{}行{}列".format(train.shape[0],train.shape[1]))print("test{}行{}列".format(test.shape[0],test.shape[1]))df_all.info()"""Pa
Scc_hy·2023-03-22 07:24

机器学习实战之一：一个完整的机器学习项目

一个机器学习项目主要步骤为：1.获取数据使用Pandas加载数据，并返回一个包含所有数据的PandasDataFrame对象。importpandasaspddefload_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):csv_path=os.path.join(housing_path,"housing.csv")returnpd.read_csv(csv_pa
Darkchaox·2023-03-21 10:42

《最美人间四月天，唯有读书不可负。》

当这古朴而又充满着真理的诗句在你脑海想起时，是否想过:寻书的苦，得书的乐，啃书的涩，读书事，滋味万千，其中用了多少心思，内心有多少真情与赤诚。是否付出了与之相匹的耐心和踏实～爱书的人，自然得失寸心知。
MrDSS·2023-03-21 01:28

机器学习实战-朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)前两章学习的knn和决策树分类都直接给出了答案，但是不能避免一些分类错误，本章学习的方法给出的是一个最优的类别猜测结果，并且给出概率估计值。朴素一词是因为整个过程都是最原始最简单的假设。是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。优点：数据少也可以有效，可以处理多分类问题缺点：输入数据的准备方式较为敏感贝叶斯决策理论:核心就是选择具有最高概率的决策。朴素贝叶
投篮手型差·2023-03-20 03:37

机器学习实战

机器学习的真实含义：利用计算机彰显数据背后的真实含义。机器学习就是把无序的信息转化为有用的数据。机器学习的主要任务就是分类。训练样本集已知特征和目标变量，机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。为了测试机器学习效果，除了训练样本集还需要测试数据。输入测试数据并不提供其目标变量，用预测的目标变量与实际的进行比较来得到精确度。机器学习的另一个任务是回归。主要是用于预测数值型数据。分类和回归属于监
空山新雨后丶·2023-03-19 09:05

教育叙事

怎么才能让他们发自内心的去啃书呢？这可是个难题啊，容我想想吧！对，潜移默化去影响，慢慢让书成为他们生活学习的一部分。
QQ6321·2023-03-18 18:18
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