学习笔记-机器学习第36页

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

学习笔记，汽轮机，2

11.摄氏温度与热力学温度之间的换算关系可以简化为T=273+t；其中T表示热力学温度，t表示摄氏温度。12.在工程中，人们习惯将物体单位体积上所受到的垂直作用力，称为压力。13.工质的主要热力参数有温度、压力、比体积、内能、焓、熵。14.1标准大气压=760mmHg=1.01325Pa；1工程大气压=735.6mmHg=9.81*10^4Pa。15.1mmHg=133.32Pa；1mmH2O=9

王春江_67889·2024-02-13 13:51

萍水相逢_d272·2024-02-13 13:19

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

iOS学习笔记--实时查看手机进程中的日志

非常感谢作者的分享，这里我只是搬运工，主要是为了自己留作笔记，原作者若介意请联系我删文，谢谢。原文链接:iOS如何实时查看App运行日志讲解的非常实用,主要是讲解了如何实时查看控制台的日志。我使用的是推荐的方法的第二种Console.app（控制台应用）查看日志很好用，推荐的第一种使用libimobiledevice工具查看日志我还没有尝试，这边以后尝试，所以在这里留作笔记。常用的查看控制台日志的

sunrise_min·2024-02-13 12:02

53.React学习笔记.自定义hook练习-scroll

如果我们想在多个组件中获取当前滚轮的位置，并对其进行操作，这时候就需要将逻辑给抽离出来。importReactfrom'react'importuseScrollPositionfrom'../hooks/scroll-position-hook';exportdefaultfunctionCustomScrollPositionHook(){constposition=useScrollPosi

_生生不息_·2024-02-13 12:33

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

学习笔记：Docker

Cg心·2024-02-13 12:00

语文主题教学学习笔记之十四

“语文主题教学”学习笔记之十四（1113）主题教学在学科教学中的实践研究近年来，伴随着教学实践的不断拓展和深入，主题教学这一概念越发受到国内学术界的关注和重视。

东哥杂谈·2024-02-13 11:12

学习笔记:去广告时代下的品牌故事学

笔记整理自:梁将军:https://mp.weixin.qq.com/s/2pMKJlYZafHlS9cUu5PHhg故事的力量，它要比数据更容易说服别人，可以实现“认知大于事实”的效果01故事为什么可以“颠倒黑白”？故事提供了「思考框架」,故事可以将你带入一个默认的思考框架里，你一旦进入这个思考框架，你就丧失了其他判断。故事不是由事实组成，而是由「选择性事实」组成。在品牌故事的撰写里，企业要学会

数据分析成长记·2024-02-13 11:30

word2vec工具学习笔记

今天是第一次听说这个工具，本来是为了解决非目标客户的问题，但是要从头了解这个内容，所以边找资料边记录一下！一、简介Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示

适说心语·2024-02-13 11:42

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

指数随机变量泊松过程跳_随机过程学习笔记(1)：指数分布与泊松过程

笔记主要基于中文版《应用随机过程IntroductiontoProbabilityModels》(SheldonM.Ross)，只有非常少的一部分是我自己的注解。写这个笔记的目的是自己复习用，阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者，且全部为自学，如果笔记中有错误，欢迎指正。提示：概率论和指数分布作为本节的基础，我把一些重要公式写在开头，但是可以直接从泊松过程开始阅读，在泊松过程中用到相关知

姐姐妹妹向前冲·2024-02-13 11:43

随机过程学习笔记——概论

随机过程学习笔记——概论1.随机过程1.1基本概念1.2描述随机过程的方法2.随机过程的分类和举例3.随机过程的数字特征3.1均值（数学期望）3.2方差（二阶中心矩）3.3自相关函数（简称：相关函数）3.4

ReEchooo·2024-02-13 11:42

随机过程及应用学习笔记（二）随机过程的基本概念

随机过程论就是研究随时间变化的动态系统中随机现象的统计规律的一门数学学科。目录前言一、随机过程的定义及分类1、定义2、分类二、随机过程的分布及其数字特征1、分布函数2、数字特征均值函数和方差函数协方差函数和相关函数3、互协方差函数与互相关函数三、复随机过程总结前言随机过程理论产生于本世纪初，起源于统计物理学领域。布朗运动和热噪声是随机过程的最早例子。随机过程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个

苦瓜汤补钙·2024-02-13 11:11

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

python表示乘方的运算符_Python学习笔记Day3 - Python运算符

1.Python类型转换常用数据类型转换2.Python算术运算符Python算术运算符2.1加法(+)运算符m=10n=97sum1=m+nx=7.2y=15.3sum2=x+yprint("sum1=%d,sum2=%.2f"%(sum1,sum2))运行结果：sum1=107,sum2=22.50拼接字符串当+用于数字时表示加法，但是当+用于字符串时，它还有拼接字符串(将两个字符串连接为一个

weixin_39684454·2024-02-13 11:10

数据库基础学习笔记

一.基础概念数据库、数据库管理系统、SQL主流数据库：mysql的安装：略mysql图形化界面的安装：略二.数据模型1).关系型数据库（RDBMS）概念：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。而所谓二维表，指的是由行和列组成的表，就类似于Excel表格数据，有表头、有列、有行，还可以通过一列关联另外一个表格中的某一列数据。我们之前提到的MySQL、Oracle、DB2、SQLS

飞翔的云中猪·2024-02-13 10:06

学习笔记｜中学语文课堂的时代性元素探索

12月9-10日，有幸参加海南省谭献雪中学语文卓越教师工作室研修活动。此次研修的主题是“中学语文课堂的时代性元素探究”。今天上午，聆听海南师范大学张所帅教授的讲座《中学语文课堂的时代性元素探索》，引发了我对中学语文课堂教学更多的思考。一开始，张教授就谈到了有关教育的新名词。“五育并举”“单元整体教学”“大概念”“素养导向”“深度学习”“跨学科”“大思维”“表现性学习”……这么多的名词让人眼花缭乱。

库亚鸽·2024-02-13 10:29

【Web】Redis未授权访问漏洞学习笔记

目录简介靶机配置Redis持久化Redis动态修改配置webshell反弹shellRedis写入反弹shell任务加固方案简介Redis（RemoteDictionaryServer远程字典服务器）是一个开源的内存数据库，也被称为数据结构服务器，它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Redis旨在提供一个高性能、持久化的key-value存储解决方案，并且具有丰富的功能和

Z3r4y·2024-02-13 10:16

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

易效能学习笔记25――习惯

你觉得冥想很高大上吗？其实之前经常听007的战友谈论冥想及其好处，可是自己却没有去真正了解冥想。而自己生了宝宝之后就感觉耳朵都灵敏了。只要宝宝在隔壁或者楼下发出一点声音，我都会飞奔而去。注意力全都在宝宝身上，很难静下心来去静坐。于是又与冥想擦身而过，竟不知它将会带来非凡的改变。听完课已经下载了一个关于训练冥想的APP,决定试试看，向大师和牛人们学习。最后，总结一下听课要点：1.冥想是最自然、最有价

豆浆油条_bdb7·2024-02-13 09:42

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

Angular 服务器端渲染的学习笔记(二)

官网地址：https://angular.io/guide/universalIhavemainlyusedangularuniversalforSEOpurposes.Inthat,theserverwillrenderenoughinformationonthepagesothatwhenGooglecrawlsthepage,youcanhavetheserverloadsomeasynch

JerryWang_汪子熙·2024-02-13 08:54

【DDD】学习笔记-四色建模法

或许正是认识到彩色UML在建模过程的不足之处，ThoughtWorks的徐昊才在彩色UML基础之上提出了自己的“四色建模法”。可考的四色建模法资料仅见于徐昊在InfoQ上发表的文章运用四色建模法进行领域分析。在这篇文章中，徐昊回答了建模活动的一个关键问题：怎么才能保证建模的正确性？徐昊认为：首先我们需要明白建模的目的是什么？如果仅仅是为了描画问题，那么并没有什么对错之分——仅仅是立场和角度的差别；

码农丁丁·2024-02-13 08:52

【DDD】学习笔记-事件风暴与业务全景探索

理解事件的本质MartinFowler认为：“重要的事件肯定会在系统其他地方引起反应，因此理解为什么会有这些反应同样也很重要。”显然，事件意味着一种因果关系，这就使得这样一个静态的概念，其实隐藏着流动的张力。在识别和理解事件时，可以考虑为什么要产生这一事件，以及为什么要响应这一事件，进而思考响应事件的后续动作，从而驱动着设计者的“心流”不断思考下去，犹如搅动了一场激荡湍急的风暴。不同的团队角色在思

码农丁丁·2024-02-13 08:18

名词解释 | 产品相关基础概念的学习笔记

本篇名词：（软件）产品，产品管理（ProductManagement）和产品生命周期（ProductLifeCyle）（一）什么是产品？根据SoftwareProductManagement一文中对产品的定义，大体上来说，广义的软件产品应具有以下几个特点-可交付使用的-具有价值-拥有用户-为用户提供一段经历-可以是系统、解决方案、物资资料和服务的其中一种或几种的集合原文是“Aproductisad

Ofish_苏俞·2024-02-13 07:02

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。

栈江湖·2024-02-13 06:27

Vue.js学习笔记（5）

关于Flex-box布局学习：1、容器（flexcontainer），所有的子元素自动成为容器成员容器默认两个轴mainaxis：水平主轴crossaxis：垂直交叉轴2、容器属性2.1flex-direction//主轴的方向（成员的排列方向）.box{flex-direction:row|row-reverse|column|column-reverse;}row：水平方向，起点为左端row-

程序员不务正业·2024-02-13 06:33

【学习笔记】交易的瓶颈（二）瓶颈分析

Bottleneck.png【如果将交易比喻成玩车……】1、会开车2、会修车3、会改装车4、会根据情况设计制造普通车5、有自己的理念，创造新概念车这是一个循序渐进的过程，如果放在交易上就是：1、会心态平和地执行普通系统（入门）2、系统出问题懂得解决的方法（合格）3、能够以常用系统为基础，经过适当修改找到适合自己的系统（进阶）4、已经熟练掌握开发系统（高阶）5、有自己的投资哲学，根据投资哲学独创交易

坤乾泰·2024-02-13 06:48

视觉SLAM十四讲学习笔记（二）三维空间刚体

哔哩哔哩课程连接：视觉SLAM十四讲ch3_哔哩哔哩_bilibili目录一、旋转矩阵1点、向量、坐标系2坐标系间的欧氏变换3变换矩阵与齐次坐标二、实践：Eigen（1）运行报错记录与解决三、旋转向量和欧拉角1旋转向量2欧拉角四、四元数1四元数的定义2四元数的运算3用四元数表示旋转4四元数到旋转矩阵的转换五、实践：Eigen（2）useGeometryvisualizeGeometry总结前言问题

苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:01

视觉slam十四讲学习笔记（三）李群与李代数

1.理解李群与李代数的概念，掌握SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方式。2.理解BCH近似的意义。3.学会在李代数上的扰动模型。4.使用Sophus对李代数进行运算。目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式2SO(3)李代数上的