学习笔记丨机器学习第14页

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

2022-02-27 Node.js Express框架学习笔记(三) 中间件(Middleware):局部中间件,应用级中间件,路由级中间件,错误处理中间件

文章目录0.Express中间件的概念定义本质调用流程next参数&next()函数中间件的作用中间件的分类注意事项1.局部生效的中间件示例2.应用级中间件(全局)语法示例:把复用性高的路由改成应用级中间件应用级中间件的注册顺序3.路由级中间件语法示例一:应用级中间件和路由级中间件的对比例子示例二:路由中间件只处理单一功能/页面4.错误处理中间件语法示例:处理浏览器地址访问不存在目录的错误0.Ex

前端OnTheRun·2024-08-31 10:39

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

python的图像融合及图像的类型转换学习笔记

一、图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是：目标图像=图像1+图像2，运算结果进行取模运算。当像素值255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下：目标图像=cv2.add(图像1,图像2)此时结果是饱和运算，即：当像素值255时，结果为255，例如：(255+64)=255两种方法

yava_free·2024-08-31 09:27

宇宙公民高效阅读蜕变营第13期第8天

学习笔记作业：Echofrom上海2021/6/26今日学习了OKR精英高效工作法，虽然公司已经在使用了，但再次加深了影响，感恩Mei校长的分享！

Echo莲语·2024-08-31 08:29

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

【SQL学习笔记】之数据定义语言（DDL）

SQL语言的学习可以简单地分为以下五个部分：数据查询语言（DQL）：select数据操作语言（DML）：insert、update、delete数据定义语言（DDL）：create、alter、drop数据控制语言（DCL）：grant、revoke事务处理语言（TPL）本节主要介绍数据定义语言（DDL）（其他部分日后更新数据定义语言（DDL）主要包括create、alter、drop三个命令，用

Grape_sy·2024-08-31 04:52

PMP错题总结（十三）

本文是PMP考试的错题总结，适合想增强分数的学习者参与，本篇文章是我自己的学习笔记，供大家参考速度是指每次迭代完成的故事点的数量。如果迭代周期增加，团队应该能够提供更多的故事点，这将提高速度。

柒小毓·2024-08-31 04:22

Redis基础知识学习笔记（一）

文章目录Redis简介Redis简介REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统，是跨平台的非关系型数据库,其是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的API。Redis通常被称为数据结构服务器，因为值

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-08-31 03:17

【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

《Linux就该这么学》学习笔记——Day13

简介本章节主要讲解nmtui命令配置网络参数管理网络会话服务以及手工绑定mode6模式双网卡，实现网络的负载均衡。同时深入介绍了SSH协议与sshd服务程序的理论知识以及实验演示Linux系统的远程管理方和配置服务程序的方法，并使用screen服务程序远程管理Linux系统的不间断会话等技术。参考：https://www.linuxprobe.com/chapter-09.html命令行详解可参考

ggsddu_mmm·2024-08-31 00:27

Linux基础入门

课程链接：黑马程序员新版Linux零基础快速入门到精通，全涵盖linux系统知识、常用软件环境部署、Shell脚本、云平台实践、大数据集群项目实战等_哔哩哔哩_bilibili声明：该文章为本人的学习笔记

LIPAH·2024-08-31 00:27

后端学习笔记：Python基础

后端学习笔记：Python基础数据类型：Python中主要有以下几种常用的基本数据类型：String字符串类型，用单引号或者双引号引用Number数字类型，包括浮点数，整数，长整数和复数List列表项，

Tai_Monster·2024-08-31 00:24

5分钟商学院*周总结

【优胜行动派️❤️学习日记】[打卡宝宝]：刘明纳[打卡日期]：2019/1/20[学习内容]：5分钟商学院*周总结[学习笔记]:概念：变招为抢我在“合伙人制度”里讲过，资本和人才，是两个永不停止的博弈。

lmn纳纳·2024-08-30 23:59

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

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

Spring学习笔记——开篇

整体架构Spring核心容器Beans包含访问配置文件，通过Spring容器创建和管理Bean,进行依赖注入和控制反转操作相关所有类。Core包含Spring框架的基本核心工具类，Spring其它组件均需要使用该包，是其它组件的基本核心。Context为Spring核心提供扩展，能够找到使用SpringApplicationContext特性时需要的所有类；JNDI特性时需要的所有类；UI方面模板

weixin_30699741·2024-08-30 22:11

读书丨不听老人言，吃亏在眼前

书名：《姥姥语录》作者：倪萍自己不倒，啥都能过去；自己倒了，谁也扶不起你。——摘自《姥姥语录》这是70多岁的姥姥对着坐在客厅抽烟的倪萍说的一句话。当时倪萍的儿子得病了，她不想告诉姥姥，让70多岁的她担心。但是从来不抽烟的倪萍，却在客厅点起了烟，姥姥是震惊的，知道一定是出了大事，但是姥姥不问。姥姥凡事都为别人着想，她知道，如果倪萍想说，一定会告诉她，既然她不说，一定有着她的理由。姥姥没有斥责倪萍抽烟

筱猫儿·2024-08-30 21:45

Python学习笔记36：进阶篇(二十五)pygame的使用之事件监听控制切歌和暂停，继续播放

前言基础模块的知识通过这么长时间的学习已经有所了解，更加深入的话需要通过完成各种项目，在这个过程中逐渐学习，成长。我们的下一步目标是完成pythoncrashcourse中的外星人入侵项目，这是一个2D游戏项目。在这之前，我们先简单学习一下pygame模块。私信我发送消息python资料，领取pythoncrashcourse中文版PDF。pygamePygame是一个开源的Python多媒体开发

明月望秋思·2024-08-30 20:04

马可·奥勒留·安东尼丨帝王日课 D 234

帝王日课丨文/张伟乐之写作工作坊这是椰子私塾第1938篇原创输出每天审视生活。D2342022年8月18日我在哪些方面可以更好地发挥我的优势？今天这个问题一直困扰着我。

丨张伟丨·2024-08-30 20:24

学习笔记 | 文件处理grep、awk、sed这三个命令

文件处理grep、awk、sed这三个命令必知必会1)grepgrep(globalsearchregularexpression(RE)andprintouttheline,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。常用来在结果中搜索特定的内容。2)awkawk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk

大虎牙·2024-08-30 20:29

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

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。条件二：样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大（不能包含离群点或异常值）。条件三：每组样本之间相互独立。条件四：皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据（两个对象）之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX

shellier·2024-08-30 17:44

石级崖上是我家

丨黔北静乐斋闲人：天手

554ffaa1b339·2024-08-30 17:08

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

【学习笔记】用Mac自学虚幻4

文章目录前言学习过程总结前言首先，我是大学自学的前端，之后实习做的是前端是Webgl可视化工作，从实习到转正再到离职大概一年时间，辞职以后我考虑了目前比较火的UE引擎，于是重新学习了一遍C++和数据结构后，开始自学UE。由于本人手里只有一台MacBookAir，本次学习全程用Mac来运行。提示：建议学习UE的新人去学一遍C++，并且了解一下STL源码，以及底层的数据结构。一、安装UE4进入UE官网

左上方的天空&roc·2024-08-30 17:10

Numpy学习笔记（二）

目录基本运算（一）矢量和矩阵运算1、加法2、减法3、乘法4、除法5、幂运算（二）统计运算1、求和2、求平均值3、求方差4、求标准差5、求最大值6、求最小值（三）逻辑运算1、逻辑非2、逻辑与3、逻辑或4、逻辑异或（四）比较运算1、等于2、不等于3、大于4、小于5、大于等于6、小于等于（五）指数和对数运算1、指数2、自然对数3、以10为底的对数4、以2为底的对数（六）线性代数运算1、矩阵乘法2、矩阵乘

海棠未语·2024-08-30 16:05

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

《向本王臣服吧》丨祁连山诗选

《向本王臣服吧》本王是来统治地球奴役地球人的本王要把你们通通绑架到冥王星一周工作八小时每月只能休息三十天2021.05.0209:11:19祁连山，当代诗人。

诗人祁连山·2024-08-30 15:31

【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

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

CSAPP全书学习总结

CSAPP(1.计算机系统漫游)学习笔记-CSDN博客CSAPP（第二章信息的表示和处理，附上datalab解析_datalab调整数据位置-CSDN博客CSAPP（第三章：程序的机器级表示-CSDN博客

%d%d2·2024-08-30 13:46

Hash哈希学习笔记

概念：通过一个hash函数建立值与存储地址的关系原则：开小数组+冲突解决冲突越少，用时越少；可通过调整余数或优质的hash算法尽量使hash值分散，减少碰撞hash算法的构成:hash函数的初始化构造hash函数：典型的函数包括除余法H(k)=(k)modpH(k)=(k)modpH(k)=(k)modp、elfhash等等冲突解决方法：（常用技术）线性探测再散列技术：当(k)modp(k)mod

lawhelo·2024-08-30 13:43

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

Vue学习笔记-组件通信

最近公司需要开发酒店客房管理的OTA系统，我们使用vue.js2.0+ElementUI开发时，就遇到了问题:一个页面有很多表单,我试图将表单写成一个单文件组件,但是表单(子组件)里的数据和页面(父组件)按钮交互的时候,vue组件之间的通信让我感到崩溃:点击importdialogfrom'./components/dialog.vue'exportdefault{data(){return{sh

赵客缦胡缨v吴钩霜雪明·2024-08-30 12:40

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