学习笔记丨机器学习第13页

K8S学习笔记-------2.极简易懂的入门示例

K8S学习笔记-------2.极简易懂的入门示例1.准备应用代码1.1确保Node.js和npm已安装1.2.创建项目目录并初始化项目1.3.安装Express1.4验证安装2.容器化应用2.1准备Dockerfile2.2

bjackal·2025-02-04 18:44

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战，这便是著名的“维度诅咒”。

·2025-02-04 18:03

Python selenium 模拟鼠标滑轮滚动

学习笔记~fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.commonimportkeysfromselenium.webdriver.common.byimportByimporttimefromselenium.webdriverimportActionChainsfromselenium.webdriver.support.selectim

HappyBirthday 9527·2025-02-04 17:03

PyQt4学习笔记2】QMainWindow

目录一、创建QMainWindow组件1.创建工具栏2.创建停靠窗口3.设置状态栏4.设置中央窗口部件二、QMainWindow的主要方法1.addToolBar()2.addDockWidget()3.setStatusBar()4.setCentralWidget()5.menuBar()6.saveState()和restoreState()三、QMainWindow的高级功能1.动画效果2

烛火萤辉·2025-02-04 17:02

《第一行代码：Android篇》学习笔记

第7章跨程序共享数据——探究内容提供器在上一章中我们学了Android数据持久化的技术，包括文件存储、SharedPreferences存储以及数据库存储。使用这些持久化技术所保存的数据都只能在当前应用程序中访问。虽然文件和SharedPreferences存储中提供了MODE_WORLD_READABLE和MODE_WORLD_WRITEABLE这两种操作模式，用于供给其他的应用程序访问当前应用

wadfdhsajd·2025-02-04 15:17

机器学习在网络安全领域的深度探索与实践

机器学习作为人工智能的重要分支，凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力，在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程，能够从历史数据中自适应地

noVonN·2025-02-04 14:40

机器学习基本概念

时不晴·2025-02-04 13:38

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策

猿享天开·2025-02-04 13:07

几行Python代码，轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!

学Python可以干很多事情，比如爬虫，数据分析，机器学习，但是有一个非常小众的分支，不仅结合了两大高薪行业，而且还薪水非常诱人，就是量化金融岗位。

Python资深程序员·2025-02-04 12:27

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

现代OpenGL学习笔记五：变换

上篇笔记中学习了给图形添加纹理，并且第一次接触到3D物体，并且应用一定的图形旋转，本篇将继续学习变换，从而将静态的物体可以移动，并将不懂的地方进行说明记录。推荐参考原文：https://learnopengl-cn.github.io/https://learnopengl-cn.github.io/01Gettingstarted/07Transformations/变换尽管我们现在已经知道了如

不想不努力的菜菜·2025-02-04 12:50

OpenGL学习笔记8——变换

OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识，矩阵的运算、向量的运算。就不多写了，挑几个关键点的记一下。

lxbhahaha·2025-02-04 11:18

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数调优（HyperparameterTuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。

IT古董·2025-02-04 11:44

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

极值（Extrema）定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念，指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤

IT古董·2025-02-04 11:13

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，

加德霍克·2025-02-04 10:36

xmind使用教程

它允许用户通过图形化的方式来创建、整理和分享思维导图，可以用于项目管理、学习笔记、计划制定等。XMind提供了多种不同的模板和布局，帮助用户清晰地展示复杂的想法和关系。

神秘剑客_CN·2025-02-04 09:34

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

R语言环境下载和RStudio安装教程

它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

Zynq UltraScale+ MPSoC 在linux系统运行R5 裸机程序 remoteproc - R5

参考文章：ultrascale学习笔记之remoteproc启动R5ZYNQUltraScale+MPSoCLinux+ThreadXAMP玩法ZynqUltraScale+MPSoC包含Cortex™

愧莫佳话·2025-02-04 06:03

学习笔记-UE4创建地形以及混合地形材质

做前须知使用版本为4.26.2切为中文版一，创建地形1.选择‘模式’下的‘地形’，设置好你想要的参数，点击‘创建’2.‘世界大纲视图’里选择你创建好的地形，选择‘材质’赋予给‘地形’下的‘地形材质’（记得退出地形模式）二，混合地形材质1.准备你的‘纹理贴图’3.右键新建一个‘材质’球，把你需要的‘纹理贴图’拖进刚刚创建的‘材质’球里，并创建一个地形混合节点（LandscapeLayerBlend）

y18679399101·2025-02-04 05:00

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

CDGA学习笔记一-《数据管理》与《数据治理》

一、数据管理1.1引言数据是一种至关重要的企业资产，数据和信息能够帮助企业洞察顾客、产品和服务，帮助企业创新并实现其战略目标。但是，很少有组织将数据作为一项资产进行积极管理，并从中获得持续价值。从数据中获取价值，不可能凭空产生或者依赖于偶然，需要目标、规划、协作和保障，也需要管理和领导力。*考点（数据管理的概念）数据管理（DataManagement）：是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的

wy_chriss·2025-02-04 02:36

OpenPyXL教程学习笔记

OpenPyXL是一个功能强大的Python库，用于处理Excel文件，允许读取、编辑和创建Excel工作簿和工作表。以下是OpenPyXL的详细教程：一、安装OpenPyXL要使用OpenPyXL，首先需要安装它。可以使用pip进行安装：pipinstallopenpyxl二、打开或保存文件打开已有文件：importopenpyxlpath='文件路径'#例如“C://test.xlsx”wor

小霍不吃豆角·2025-02-04 02:35

(学习笔记）应用层协议之电子邮件——SMTP

目录因特网中的电子邮件1电子邮件系统如果报文发送不成功怎么办？SMTP客户机和服务器的一次交互2与HTTP的对比3邮件消息格式和MIME4邮件访问协议•POP3•IMAP•基于Web的电子邮件因特网中的电子邮件1电子邮件系统电子邮件系统有3个主要组成部分:用户代理(usesagent),邮件服务器(mailserver)和简单邮件传输协议(SimpleMailTransferProtocol)。用

jesesl·2025-02-04 02:02

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

人工智能第2章-知识点与学习笔记

结合教材2.1节，阐述什么是知识、知识的特性,以及知识的表示。人工智能最早应用的两种逻辑是什么？阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词，什么是谓词逻辑，什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。介绍谓词公式表示知识的一般步骤，阐述谓词逻辑表示知识的优点与局限性。什么是知识表示的产生式，请详细阐释产生式和谓词逻辑蕴涵式的差异。什么是产生式系统，请详细阐述产生式系统

想拿高薪的韭菜·2025-02-04 01:55

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

【LeetCode 刷题】回溯算法-棋盘问题

此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记，主要内容为回溯算法棋盘问题相关的题目解析。

Bran_Liu·2025-02-04 00:16

Vue和Vue-Element-Admin（十）：HTML和CSS快速学习笔记

目录html标签分类网页布局盒子模型浮动定位css标签选择flex布局transform转换Vue开发tipsless和scssVScode常用插件后端语言框架很多，Java适合企业级应用（规范且稳定），Go适合高并发场景（比如云上产品），Python框架（bottle，tornado，django）简单且快速，也天然适合数据分析场景，PHP适合快速建站，前端变化小，所见即所得，因此抽空记录下学习

A叶子叶·2025-02-03 23:11

【机器学习BDT】python代码实现(下)

文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT

mcoc132·2025-02-03 22:05

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议

单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距：网上有很多关于单目测距的文章，主要借鉴的是OpenCV学习笔记

QQ_767172261·2025-02-03 21:24

ROS1学习笔记--通信编程

前面有一个博客笔者概述了关于ROS1的通信机制，现在就来通过几个例子来讲讲具体的通信编程一、话题编程话题编程流程：创建发布者创建订阅者添加编译选项运行可执行程序1.创建一个发布者ROS节点初始化编写相关的节点信息，包括发布的话题名和消息类型按一定的频率循环发布消息#include#include"ros/ros.h"#include"std_msgs/String.h"intmain(intarg

喵喵三三·2025-02-03 21:22

ROS学习笔记-roslaunch文件的编写&用sh脚本控制launch文件启动顺序

转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMTkxODQyOQ==&mid=2247484719&idx=1&sn=27b3a01c295ae256dc69d805fd5904ba&chksm=f9d2879dcea50e8b71b78d8b69750d282055173ea65494342e983088276859b7c4fe227f21f1&scene=

诗筱涵·2025-02-03 21:21

36.FFmpeg学习笔记 - ffplay源码解读4之解码线程

本篇说一下解码线程。在stream_component_open函数中，分别创建了一个视频解码线程和音频解码线程：staticintstream_component_open(VideoState*is,intstream_index){...switch(avctx->codec_type){caseAVMEDIA_TYPE_AUDIO:...if((ret=decoder_start(&is-

whoyouare888·2025-02-03 20:19

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表

硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

1、torchTorch是PyTorch的前身，Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架，最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。

找个栗子·2025-02-03 19:10

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型？2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型（LargeLanguageModels

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词：智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展，智能家居已经从一个概念转变为现实

杭州大厂Java程序媛·2025-02-03 19:36

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能

CV视界·2025-02-03 17:16

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖，以支持其机器学习平台中的特征存储。

weixin_30777913·2025-02-03 15:07

投票法：简单而强大的分类利器

投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。

ningaiiii·2025-02-03 14:25

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