学习中遇见的问题第9页

机器学习中的模型评估：ROC曲线与AUC值的深度解析

前言在机器学习项目中，评估模型的性能是确保模型有效性和可靠性的关键步骤。ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）和AUC值（AreaUnderCurve）是评估分类模型性能的重要工具，尤其是在处理不平衡数据集时。ROC曲线展示了模型在不同阈值下的真正例率（TPR）和假正例率（FPR），而AUC值则表示ROC曲线下的面积，用于衡量模型的整体性能。本文将从

CarlowZJ·2025-04-21 00:32

【python 机器学习】熵的介绍

**总结**熵的介绍在机器学习中，熵是一个非常重要的概念，尤其是在决策树（如ID3、CART等算法）中。熵帮助我们量化数据的不确定性，它告诉我们数据有多“混乱”或“混杂”。

人才程序员·2025-04-20 19:29

深度学习中的概念——元素积（哈达玛积）

元素积操作（哈达玛积）基本定义矩阵的哈达玛积对于两个同维度的矩阵：A=[aij],B=[bij]A=[a_{ij}],\quadB=[b_{ij}]A=[aij],B=[bij]它们的哈达玛积定义为：C=A∘B其中cij=aij×bijC=A\circB\quad\text{其中}\quadc_{ij}=a_{ij}\timesb_{ij}C=A∘B其中cij=aij×bij向量的哈达玛积对于两个

Simon AN%·2025-04-20 05:28

MCU刷写——HEX与S19文件互转详解及Python实现

如果觉得文章内容在工作学习中有帮助到你，麻烦点赞收藏评论+关注走一波！感谢各位的支持！一、格式对比与转换原理1.核心差异特性IntelHEXMotorolaS19起始符:S地址扩展方式04

车载软件开发M哥·2025-04-19 12:30

AutoSAR从概念到实践系列之MCAL篇(一)——MCAL架构及其模块详解

如果觉得文章内容在工作学习中有帮助到你，麻烦点赞收藏评论+关注走一波！感谢各位的支持！

车载软件开发M哥·2025-04-19 11:26

机器学习05-CNN

CNN（卷积神经网络）学习文档一、引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，在图像识别、计算机视觉等领域取得了巨大成功。

吹风看太阳·2025-04-19 10:23

GPU 在机器学习中的应用优势：从技术特性到云端赋能

一、引言：当机器学习遇见算力革命在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习已从实验室走向商业落地的核心战场。随着深度神经网络模型复杂度呈指数级增长（如GPT-4参数量突破万亿级），以及数据规模迈向ZB级别，传统CPU算力早已难以支撑这场算力革命。正如蒸汽引擎重塑工业革命，GPU（图形处理器）的出现为机器学习带来了前所未有的算力突破，而云GPU的普及更是让这场算力革命进入"云计算时代"，让每个开发者和企

·2025-04-18 22:39

2024全国青少年信息素养大赛python复赛真题——字符前加特定的字符

以上题目点下方地址查看，支持在线编程，在线测评，可获取答案～字符前加特定的字符（2024全国青少年信息素养大赛复赛真题）_python_少儿编程题库学习中心-嗨信奥https://www.hixinao.com

嗨信奥·2025-04-18 19:12

2025年全国信息素养大赛图形化备赛练习题——绘制彩色圆环圈

以上题目点击下方地址，可查看答案或者在线编程～绘制彩色圆环圈_scratch_少儿编程题库学习中心-嗨信奥程序演示可点击下方地址，支持源码和素材获取，方便高效～彩色圆环圈-scratch作品-少儿编程题库学习中心

嗨信奥·2025-04-18 19:12

怎样使用Git进行bug修复分支管理(廖雪峰学习笔记之Git)

问题如标题，在看到廖雪峰关于使用Git进行bug修复分支管理时，总体上是写的很明白的，但是一些细节上经过了自己的摸索后才算搞明白了，先将学习心得分享如下：首先将大佬的关于Git学习中的Bug分支的学习资料贴出来供大家学习

前行的zhu·2025-04-18 15:16

分布偏移 (Distribution Shift)

分布偏移(DistributionShift)是指在机器学习中，模型在训练时所接触到的数据分布与模型在实际应用（测试或部署）时所遇到的数据分布存在差异的现象.换句话说，模型学习的是一个特定的数据模式，但当它遇到与训练数据不同模式的新数据时

frostmelody·2025-04-18 11:48

深度学习中多机训练概念下的DP与DDP

在进行单机多卡/多机多卡训练时，通常会遇到DP与DDP的概念，为此基于kimi大模型对二者的差异进行梳理。使用DP/DPP的核心是数据并行，也就是根据显卡数量对数据集进行分治，每一个显卡都有一个独立完整的模型和一个局部数据。在多个显卡间进行梯度同步，实现对多卡的训练。DP是对于多卡训练的朴素实现，DDP是对DP的高效升级（通信效率）。调用实现DPP训练的代码，也就是设置全局采样器使数据对多卡环境下

万里鹏程转瞬至·2025-04-18 04:37

Sklearn入门之datasets的基本用法

本文我将带你了解并入门Sklearn下的datasets在机器学习中的基本用法。

起个破名想半天了·2025-04-18 02:50

【scikit-learn基础】--『监督学习』之逻辑回归分类

虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。

大雄野比·2025-04-18 02:20

【学习笔记】机器学习(Machine Learning) | 第三章(1)| 多特征与向量化计算

MachineLearning）简要声明一、多特征（MultipleFeatures）概述1.1特征表示方法1.2线性回归模型扩展扩展说明一、多特征（MultipleFeatures）概述1.1特征表示方法在机器学习中

北温凉·2025-04-17 14:37

如何清爽打印或保存 CSDN 页面为 PDF 文件

如何清爽打印或保存CSDN页面为PDF文件作为一名学生，我在日常学习中经常会参考CSDN博客的文章。

我太想进步了C～～·2025-04-17 13:31

贪心算法（c++）

学府路金牌教练·2025-04-17 11:14

LSTM概述

在深度学习中，普通的神经网络（如全连接网络或卷积神经网络）在处理序列数据时表现不佳，因为它们无法捕捉数据中的时间依赖关系。循环神经网络（RNN）被设计来处理序列数据，通过隐藏状态在时间步之间传递信息。

爱看烟花的码农·2025-04-17 07:22

交叉熵在机器学习中的应用解析

文章目录核心概念香农信息量（自信息）熵（Entropy）KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）交叉熵在机器学习中的应用作为损失函数对于二分类（BinaryClassification

callinglove·2025-04-16 17:13

机器学习中监督学习、无监督学习、强化学习的区别

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型，它们在数据、目标和训练过程上有着本质的区别：监督学习（SupervisedLearning）数据：监督学习使用标记过的数据集，即每个样本都有对应的标签或目标值。目标：模型的目的是学会一个映射函数，将输入数据映射到正确的输出标签。训练过程：在训练过程中，模型通过不断调整参数来最小化预测输出和实际标签之间的差异。应用：分类（如垃圾邮件检测）、回归

、我是男生。·2025-04-16 03:13

探索K-近邻算法（KNN）：原理、实践应用与文本分类实战

第一部分：引言与背景KNN算法在机器学习领域的重要性及其地位KNN算法作为机器学习中的基石之一，由于其概念直观、易于理解并且不需要复杂的模型训练过程，被广泛应用于多种场景。

成都怡乐轩科技·2025-04-16 02:09

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其工作原理如下：选择K个初始聚类中心，可以是随机选择或者根据数据集中的数据点来选取。将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所在的簇中。重新计算每个簇的中心点，即将该簇中所有数据点的平均值作为新的中心点。重复步骤2和3，直到簇的分配不再改变或者达到预定的迭代次数。K-均值算法的优点包括：算法简单且易于实现。对大型数据集具有较高

born-stubborn·2025-04-15 20:26

Git 学习笔记

这篇笔记记录了我在git学习中常常用到的指令，方便在未来进行查阅。此篇文章也会根据笔者的学习进度持续更新。

星星火柴936·2025-04-15 19:55

当 AI 邂逅自动化，从测试到智能，代码里的狂飙时代

目录一、背景二、AI在自动化测试中的应用2.1自动化测试概述2.2AI在自动化测试中的优势2.3基于AI的自动化测试2.4测试说明三、AI在算法学习中的应用3.1算法学习的基本概念3.2机器学习算法在算法学习中的应用

羑悻的小杀马特.·2025-04-15 19:20

ARM处理器开发详解（一）

嵌入式系统的组成嵌入式系统的硬件组成嵌入式处理器：外围设备：嵌入式系统软件组成嵌入式操作系统举例嵌入式开发流程嵌入式开发概述交叉编译：交叉调试：软件调试：硬件调试：ROM监视器：ROM仿真器：在线仿真器：在线调试器：微处理器在嵌入式学习中的重要

「已注销」·2025-04-15 12:38

TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解

—分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask)是机器学习中的一种监督学习问题

盼小辉丶·2025-04-15 11:03

时间序列预测 | Python实现ARIMA时间序列数据预测

时间序列预测|Python实现ARIMA时间序列数据预测目录时间序列预测|Python实现ARIMA时间序列数据预测基本介绍程序设计ARMAARMAARIMASARIMA参考资料致谢基本介绍时间序列预测是机器学习中一个经常被忽视的重要领域

前程算法屋·2025-04-15 10:25

【深度学习实践与解惑】Basic Block 与 Bottleneck Block 的结构差异与适用深度范围？

深度学习中BasicBlock与BottleneckBlock的结构差异与适用深度范围目录结构差异数学公式对比适用深度范围总结结构差异特征BasicBlockBottleneckBlock卷积层组合两个

云博士的AI课堂·2025-04-15 08:13

机器学习的一百个概念（12）学习率

本专栏目录结构和参考文献请见[《机器学习的一百个概念》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang思维导图基础概念：学习率在机器学习中的重要性与发展历程

Shockang·2025-04-14 23:40

常见的归一化（Normalization）方法

本文详解深度学习中常见的归一化方法。

scu_ding1·2025-04-14 15:46

PyTorch核心函数详解：gather与where的实战指南

在深度学习中，我们经常需要根据特定规则提取或生成数据。例如：从预测概率中提取Top-K类别索引根据掩码筛选有效数据点动态生成条件化张量torch

梦想画家·2025-04-14 13:39

机器学习中的回归与分类模型：线性回归、逻辑回归与多分类

在机器学习领域，回归和分类是两类重要的任务，它们各自有着不同的应用场景和模型构建方式。本文将详细介绍线性回归、逻辑回归以及多分类任务的相关内容，包括数据预处理、模型定义、损失函数的选择以及评估指标的计算。一、线性回归（连续值预测）线性回归是一种用于预测连续数值型目标变量的模型。在使用线性回归模型时，以下是一些关键步骤：数据预处理：对特征矩阵X和目标变量y都需要进行标准化或归一化处理。这样做的目的是

扉间798·2025-04-14 12:29

机器学习中的密度聚类算法：深入解析与应用

在机器学习的广阔领域中，聚类算法作为一种无监督学习方法，扮演着至关重要的角色。其中，密度聚类算法以其独特的优势，在数据挖掘、图像分割、市场细分等多个领域得到了广泛应用。一、密度聚类算法的基本原理密度聚类算法是一种基于数据点密度的聚类方法，其核心理念是发现数据空间中具有相似密度的区域，并将这些区域划分为不同的聚类。与传统的聚类算法（如K均值和层次聚类）相比，密度聚类算法不需要提前指定聚类的个数，能够

长风清留扬·2025-04-14 01:50

深度探索：层次聚类算法在机器学习中的原理与应用

目录1.引言与背景2.层次聚类定理3.算法原理4.算法实现Python代码实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景层次聚类（HierarchicalClustering）是一种重要的无监督机器学习聚类方法，它通过构建一棵层次分明的聚类树（Dendrogram），以递归方式将数据点逐步合并或分割，从而揭示数据内在的层次结构和相似性关系。层次聚类最初由J

生瓜蛋子·2025-04-14 01:49

机器学习中的聚类分析算法：原理与应用

聚类分析(ClusteringAnalysis)是机器学习中一种重要的无监督学习技术，它的目标是将数据集中的样本划分为若干个组(称为"簇")，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本差异较大。

点我头像干啥·2025-04-14 01:18

【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍与机器学习中的应用

【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍和机器学习中的应用欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！

云天徽上·2025-04-13 12:56

Armadillo 库在 C++ 机器学习中，真有那么神？看分布式模型效果

作为一名深耕C++算法多年的技术专家，我深知C++在高性能计算领域的无可替代性。当机器学习遇上亿级样本和万级特征的超大规模数据集时，单机计算的瓶颈如内存溢出、训练时间过长等问题暴露无遗。而今天，我将带你走进一个基于C++实现的分布式随机森林回归模型，利用MPI和OpenMP的并行计算能力，结合Armadillo的高效矩阵运算，彻底打破这些限制。这不仅是一场技术的狂欢，更是对性能极致追求的实践。准备

讳疾忌医丶·2025-04-13 10:16

【深度学习】CNN的研发背景及其与其他模型的对比分析

前言卷积神经网络（CNN）是深度学习中最重要的模型之一，尤其在计算机视觉领域占据主导地位。但CNN的起源是什么？它与其他模型（如DNN、RNN、Transformer）有何异同？

学废了wuwu·2025-04-13 10:13

(GNN) Graphormer：Transformers在图表示中的表现真的很差吗？

因此，如何使Transformer在图表示学习中表现良好仍然是一个谜。

无声之钟·2025-04-13 10:11

层归一化详解及在 Stable Diffusion 中的应用分析

在深度学习中，归一化（Normalization）技术被广泛用于提升模型训练的稳定性和收敛速度。本文将详细介绍几种常见的归一化方式，并重点分析它们在StableDiffusion模型中的实际使用场景。

AIGC_增益·2025-04-13 01:10

机器学习之争：Python vs R，谁更胜一筹？

本文将详细对比Python和R在机器学习中的

AI与编程之窗·2025-04-13 01:39

如何在深度学习中选择合适的模型架构？

概述：选择合适的模型架构是深度学习中最关键的一步。本文将探讨如何根据任务特点选择不同的深度学习模型架构，并分享一些经验和实践。

2301_82239881·2025-04-12 23:58

怎么在python中读取电脑里的数据集_利用Python读取外部数据文件

在本期的Python学习中，我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍，从中我们将会学习以下4个方面的数据获取：1、读取文本文件的数据，如txt文件和csv文件2、读取电

weixin_39724004·2025-04-12 18:30

RuntimeError: Working outside of application context. This typically means that ...

RuntimeError在flask的学习中吗，出现了报错如下：RuntimeError:Workingoutsideofapplicationcontext.thistypicallymeansthatyouattemptedtousefunctionalitythatneededtointerfacewiththecurrentapplicationobjectinsomeway.Tosolv

杰杰批·2025-04-12 07:51

深度探索：机器学习中的编码器-解码器模型（Encoder-Decoder）原理及应用

目录1.引言与背景2.核心原理与算法基础3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在机器学习的广阔领域中，编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型作为一种强大且灵活的框架，近年来在自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等多个领域中取得了显著成就。随着深度学习技术的迅速发展，编码器-解码器模型以其独特的双阶段处理方式，

生瓜蛋子·2025-04-12 06:34

智能化PPT制作：如何用AI一键生成高效演示文稿

在工作和学习中，我们都曾为制作一份完美的PPT而头疼。你是否也曾花费数小时苦苦调试布局、调整字体、填充内容，最终却觉得效果依然差强人意？

HUIPPT剑盾ai·2025-04-12 00:59

神经网络之损失函数

引言：损失函数（LossFunction）是机器学习和深度学习中非常重要的一个概念。用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异，从而指导模型优化其参数以最小化这种差异。

硬水果糖·2025-04-10 23:15

EM算法到底是什么东东

EM（Expectation-Maximization期望最大化）算法是机器学习中非常重要的一类算法，广泛应用于聚类、缺失数据建模、隐变量模型学习等场景，比如高斯混合模型（GMM）就是经典应用。

frostmelody·2025-04-10 16:01

三年技术耕耘路：一位全栈开发者的博客成长总结

当时的初心很简单：记录学习中的难点与解决方案，避免“重复踩坑”。

VarYa·2025-04-10 14:52

在Python中使用GPU进行并行计算的方法

这两个库在深度学习中非常流行，并且都支持GPU加速

互联网架构小马·2025-04-10 02:29

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