学习笔记-机器学习第17页

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

MySQL 学习笔记之约束与外键

文章目录MySQL约束与外键1.约束（Constraints）示例代码：插入数据：2.外键约束与操作示例代码：外键的删除与更新行为：示例：完整代码MySQL约束与外键在数据库设计中，约束（Constraints）和外键（ForeignKeys）是保证数据完整性和一致性的重要工具。本文将结合代码示例详细介绍MySQL中的主要约束类型以及外键的使用。1.约束（Constraints）约束是对数据库表中

NHuan^_^·2024-08-25 13:08

学习笔记——路由

文章目录VueRouter介绍作用说明路由配置VueRouter的使用步骤（5+2）五个基础步骤（固定）两个核心步骤router-link介绍使用好处声明式导航-两个类名介绍特点自定义高亮类名声明式导航-跳转传参介绍查询参数传递语法对应页面组件接收传递过来的值基于参数发请求动态路由传参配置动态路由配置导航链接对应页面组件接受参数基于参数发请求查询参数传参VS动态路由传参查询参数传参(比较适合传多个

NHuan^_^·2024-08-25 13:38

Django学习笔记（四）

模型层（二）一、管理器对象与数据的创建1.管理器对象2.创建数据二、数据增删改查1.数据查询2.查询谓词3.数据更新4.数据删除三、F对象与Q对象1.F对象2.Q对象四、聚合查询1.整表聚合2.分组聚合五、原生数据库操作1.通过管理器使用sql2.不使用模型类，直接操作数据库一、管理器对象与数据的创建1.管理器对象在笔记（三）创建数据库模型对象时提到，每一个模型类都必须继承models.Model

yizhi_hao·2024-08-25 11:55

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

《设计模式之美》命令模式：如何利用命令模式实现一个手游后端架构？

王争《设计模式之美》学习笔记命令模式的原理解读命令模式的英文翻译是CommandDesignPatte。

linglongwunv·2024-08-25 09:11

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

宇宙公民高效阅读蜕变营第13期第2天

学习笔记作业：Echofrom上海2021/6/20今日学习关键词：情绪目标，感恩仪式，冥想方法论，人生公式～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～今天是学习的第2天，感触良多，非常感恩进入宇宙公民这个美好的环境

Echo莲语·2024-08-25 07:54

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

算法的学习笔记—二叉搜索树与双向链表(牛客JZ36)

前言在数据结构的学习过程中，二叉搜索树（BinarySearchTree,BST）是一个常见的主题。它不仅具有排序的特性，还为各类算法的实现提供了基础。然而，在某些特定的应用场景中，我们可能需要将二叉搜索树转换为其他形式的数据结构，如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表，并通过代码实现这一过程。个人主页：尘觉主页文章目录二叉搜索树与双向链表❤️‍问题描述示例输入描述：返

尘觉·2024-08-25 05:18

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

CLIP-VIT-L + Qwen 多模态源码阅读 - 语言模型篇（3）

多模态学习笔记-语言模型篇（3）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:VLLM-BASE吐槽今天接着昨天的源码继续看，黑神话：悟空正好今天发售，希望广大coder

FlowerLoveJava·2024-08-24 22:10

使用Python进行数据分析的最佳实践

1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。它不仅易于学习，而且拥有丰富的生态系统，包括用于数据分析的强大工具包，如Nu

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

VisionMaster 学习笔记

搜索海康机器人V学院等，有很多学习资料。1.彩色图像转换为B通道图像[颜色处理]--颜色转换/RGB转灰度--转换比例/B通道。2.图像减运算[图像处理]--图像运算VM帮助手册《图像显示区域》图像显示区域分为图像和模块结果《多图采集》相机曝光：通过增加曝光来提高亮度。相机增益：在不增加曝光值得情况下，通过增加增益来提高亮度。《相机管理》选择相机：启用GenTL相机或类型选择为枚举时，有该参数。用

他在从中笑·2024-08-24 21:59

Vue.js学习笔记（六）element表单校验规则

文章目录前言一、表单验证的作用是什么？二、如何使用？1.普通字段2.对象3.对象数组4.自定义校验规则总结前言记录不同情况下的表单字段校验情况。一、表单验证的作用是什么？在防止用户犯错的前提下，尽可能让用户更早地发现并纠正错误。二、如何使用？Form组件提供了表单验证的功能，只需要通过rules属性传入约定的验证规则，并将Form-Item的prop属性设置为需校验的字段名即可。一个字段可以有多个

你看我像是会的样子吗？·2024-08-24 21:29

Visionpro二次开发学习笔记7-使用CogToolDisplay控件

CogToolDisplay控件可显示与视觉工具记录相关的图像，图形和其他状态信息。它使用CogRecord和ICogTool接口将图像和图形连接到CogDisplay。图片清单控件的CogComboBox列出当前记录及其子记录中的图像和图形。您可以单击列表并选择要显示的图像或图形。如果记录层次结构仅包含一个图像，则CogComboBox被禁用，但显示图像名称。如果没有可用的图像，则CogComb

꧁༺℘₨风、凌๓༻꧂·2024-08-24 20:58

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-08-24 16:31

[Matsim]Matsim学习笔记-车辆和订单匹配的逻辑

学习需求matsim扩展包中DRT动态线路的场景是，给定一些车辆、一些订单，进行车辆和订单的匹配，类似滴滴的拼车功能学习笔记车辆和订单匹配的源码输入参数：未规划的订单请求publicvoidscheduleUnplannedRequests

默默前行的蜗牛·2024-08-24 15:27

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

标题：打造编程学习的知识宝库：高效笔记记录与整理

本文将从笔记工具选择、笔记结构设计、以及实践与复习策略三个方面，探讨如何高效地记录并整理编程学习笔记。方向一：笔记工具选择选择合适的笔记工具是高效记录的第一步。

chezabo6116·2024-08-24 15:23

打造编程学习的“知识宝库”：高效笔记记录与整理指南

如何高效记录并整理编程学习笔记？在编程学习的海洋中，高效的笔记记录和整理方法就像一张珍贵的航海图，能够帮助我们在浩瀚的知识中找到方向。如何建立一个既能快速记录又易于回顾的笔记系统？

Envyᥫᩣ·2024-08-24 15:22

学习笔记-2021-04-23

学习笔记：1.其实真实的现实是比小说更加荒诞的，因为小说是虚构的，说白了就是设计出来的，人为的，是在一定逻辑思维下刻意搭建的。

正版瓷心鱼·2024-08-24 14:29

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

[Matsim]Matsim学习笔记-扩展包contribs的说明

以下为matsim中的扩展功能：MATSim是一个开源的交通模拟软件，它提供了一系列的扩展（contribs），这些扩展由社区成员维护，并且可以增强MATSim的功能。以下是MATSim目前可用的一些扩展列表，以及它们简短的描述：Accessibility:用于在政策评估中测量可访问性。Analysis:收集MATSim分析工具。Application:构建MATSim场景，包括准备和分析流程。A

默默前行的蜗牛·2024-08-24 12:06

【基础】学习笔记25-python3 tkinter GUI编程-实操7

综合应用界面：代码如下：#综合应用importtkinterastkimporttkinter.ttk#下拉框importtkinter.messagebox#弹出提示框#=============窗口设置=============win=tk.Tk()win.title('考试系统注册')win.geometry('500x300+200+200')#============首行：姓名=====

Alyna_C·2024-08-24 09:17

7月19日学习笔记 Linux系统下数据同步服务RSYNC

⼀、RSYNC概述1、什么是rsyncrsync的好姐妹sync同步：刷新⽂件系统缓存，强制将修改过的数据块写⼊磁盘，并且更新超级块。async异步：将数据先放到缓冲区，再周期性（⼀般是30s）的去同步到磁盘。rsync远程同步：==remotesynchronous==数据同步过程sync数据同步=>保存文件（目标）=>强制把缓存中的数据写入磁盘（立即保存），实时性要求⽐较⾼的场景asyn数据异

妹纸，爷看上你了〞153·2024-08-24 08:10

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

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