图机器学习课程笔记第41页

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

iOS 中使用 FFmpeg 的高级功能 - 滤镜（Filters）

滤镜图（FilterGraph）是一个复杂的滤镜链，可以包含多个输入和输出。1.2常见的滤镜滤镜

陈皮话梅糖@·2025-02-18 20:17

机器学习基本库之Pandas

Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv

莫名其妙·2025-02-18 19:37

【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码

标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。

默默科研仔·2025-02-18 18:09

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法

饮长安千年月·2025-02-18 18:08

【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习

1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习

熔光·2025-02-18 18:08

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！

dami_king·2025-02-18 17:02

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove

Dontla·2025-02-18 17:58

搜广推校招面经十九

1.1.降维与通道数调整（ChannelReduction）在CNN中，特征图（FeatureMap）通常有多个通道（channels）。1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

菜鸟的成长之路

菜鸟的成长之路基础能力数据结构与算法数据结构链表数组栈队列字典bitset树堆完全二叉树平衡二叉树二叉查找树B树红黑树lsm树图通用算法排序十种排序算法查找二分查找深度广度优先搜索分治贪心回朔动态规划网络协议

东风吹破了青花瓷·2025-02-18 16:23

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

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·2025-02-18 15:15

GcExcel

功能特性(图1)文档查询(图2)

arguments_zd·2025-02-18 15:43

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业

gs80140·2025-02-18 13:55

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

杨辉三角的打印（C语言）

首先，很容易就想到要用到循环，接着，通过观察杨辉三角图，可以想到用二维数组来表示其某一行某一列的数，再结合每个数都等于其上方的两数之和（除了两端

kk\n·2025-02-18 11:39

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

【Unity粒子特效分享-卡通特效2】

卡通特效2前言回顾效果图前言回顾可以点击传送门预览。

井队Tell·2025-02-18 11:04

【工具】飞书个人知识库搭建（附详细步骤）

标签与搜索功能利用四、知识库维护1.定期更新2.内容优化五、安全与备份1.权限管理2.备份策略六、具体步骤一、前言飞书提供了一个便捷的平台来搭建个人知识库，有丰富强大的功能，比如在线文档、表格、问卷及在线画图、画思维导图，

L-ololois·2025-02-18 11:03

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

曾国藩家书：劝弟谨记进德修业

吾人读书，只有两事：一者进德之事，讲求乎诚正修齐之道，以图无忝所生；一者修业之事，操习乎记诵词章之术，以图自卫其身。进德之事，难以尽言，然吾常以“慎独”二字自勉。

云纳星辰怀自在·2025-02-18 10:48

网络IP地址冲突故障，快速解决方案（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了_内网总提示有ip冲突(1)

93道网络安全面试题内容实在太多，不一一截图了黑客学习资源推荐最后给大家分享一份全套的网络安全

2401_84263282·2025-02-18 09:15

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

第十四章文件操作

文章目录14.1认识I/O从硬件角度看I/O从软件角度看I/O14.2文件的基本操作思维导图14.2.1打开文件1.`fileName`2.`mode`3.`buffering`4.

MPCTHU·2025-02-18 09:44

2021年上半年软件设计师下午题题型分析及解题全攻略（附真题及答案解析）

2021年上半年软件设计师下午题题型分析及解题全攻略试题一（数据流图与结构化分析）题型：数据流图实体识别、数据存储补充、数据流补充、结构化语言描述。

xiaohiiii·2025-02-18 09:11

LeetCode--------接雨水python

思路比较清晰，可以看力扣官网题解精选有图。p

newica·2025-02-18 08:05

自制一个SD/TF的读卡器

（图片上的IC已经焊接，没有更新而已，实物图请点击下方链接查看）电路图、PCB、速度测试等请点击（使用立创EDA绘制）

御坂0x1BF52号·2025-02-18 08:03

2021-7-24 42. 接雨水（动态规划，双指针）

注：题目：给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。

TABE_·2025-02-18 08:03

学习笔记分享-数据结构与算法-图-Dijkstra（算法描述、算法实现）

前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视

2301_81243975·2025-02-18 08:28

双指针-接雨水

接雨水给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。

Vacant Seat·2025-02-18 08:58

轮播图html

题十二：轮播图要求：1.鼠标不在图片上方时，进行自动轮播，并且左右箭头不会显示；当鼠标放在图片上方时，停止轮播，并且左右箭头会显示；2.图片切换之后，图片中下方的小圆点会同时进行切换，并且点击相应的小圆点可以切换到相应的图片上

The_era_achievs_hero·2025-02-18 07:18

第十八篇

首页新闻博问专区闪存班级我的博客我的园子账号设置退出登录注册登录个人公众号交流：bigsaibigsai博客园首页新随笔联系订阅管理随笔-46文章-0评论-67八大排序算法—16张图搞懂基数排序原创公众号

zch001104·2025-02-18 06:44

uniapp 封装进度条组件

一、素材准备（5张图片，第一张高亮图、第二张灰色、第二张高亮、第三张灰色、第四张高亮）免费给大家，本人自己设计的。

sunyin.liu·2025-02-18 06:12

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

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·2025-02-18 03:09

Android-Amlogic-GPIO

Linuxversion5.4.125-android11-2-g05a36b0e5a09-dirtyMachinemodel:AmlogicT5DT950D4AM3011.5G分析过程原理图通过原理图

shizhong2006·2025-02-18 02:24

【含文档+PPT+源码】基于微信小程序的乡村振兴民宿管理系统

项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料2.带你从零开始部署运行本套系统3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用民宿管理系统的重要核心功能包括用户管理、客房管理、客房评价管理、订单管理、首页轮播图管理和商家管理等

小咕聊编程·2025-02-18 01:51

Altium Designer(AD)仿真实验操作指南

目录1、创建原理图1.1创建原理图1.2点击simulate1.3仿真模块介绍2、绘制原理图2.1二极管半波整流电路仿真为例2.2放置电源模块2.3器件选择2.4放置电器元件2.5连线及GND3、设置参数

逼子歌·2025-02-18 01:49

Cesium中级开发教程之三十四：单体化模型

一、效果图在3D地理场景中，数据通常以群体的形式呈现，例如城市中的建筑可能是一个整体的3D模型。单体化就是将这些群体数据中的每个独立对象分离出来，使其能够被单独识别和操作。

CesiumMaster·2025-02-18 00:09

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

架构设计之软件建模与软件设计文档

2.1软件建模的定义2.2软件建模的作用2.3软件建模解决的问题2.3.1明确要解决的领域问题2.3.2最终开发出来的系统包含什么2.3.3软件模型设计流程三、软件设计方法3.1概述3.2类图3.3时序图3.4

夜夜流光相皎洁_小宁·2025-02-18 00:00

蓝桥杯篇---串行EEPROM AT24C02

.起始条件（StartCondition）2.发送设备地址（DeviceAddress）3.发送内存地址（WordAddress）4.发送数据（Data）5.停止条件（StopCondition）时序图代码示例

Ronin-Lotus·2025-02-17 23:23

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

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