学习算法心得总结第4页

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:19

机器视觉系统中图像分割技术传统方法概论1

传统的图像分割技术基本上已经能够将图像的前景和后景分隔开来，但是近年来随着深度学习算法的发展，人

欢乐马_e31d·2024-02-13 04:31

TensorFlow模型预加载/一次加载多次推理

前言：深度学习算法的研发需要经过模型构建、训练、测试以及部署，其中在部署过程中的一个基本要求就是保证推理速度，而模型的加载会占用较多的时间，因此模型推理服务在调用前需要对模型进行预加载，即实现一次加载多次推理

ZXF_H·2024-02-12 21:34

#每天一本书+一页笔记#779《冲突》

本书是作者近30年的营销心得总结，认为营销的本质是洞察需求，需求从消费者的冲突中来，全书系统深入阐述了如何利用消费者的需求进行有效营销，以丰富的真实案例、图表、图片辅助说明，通俗易懂，排版舒适。【出

May终身阅读者·2024-02-12 17:41

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

Days24Elfboard读取摄像头视频进行目标检测当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

yushibing717·2024-02-12 17:14

C语言经典算法之朴素模式匹配算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度（TimeComplexity）：B.空间复杂度（SpaceComplexity）：三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步

JJJ69·2024-02-12 13:03

C语言经典算法之层优先遍历

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度B.空间复杂度C.总结三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2024-02-12 13:03

C语言经典算法之KMP算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度：B.空间复杂度：三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2024-02-12 13:33

C语言经典算法之逻辑回归算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度分析：B.空间复杂度分析：C.总结三优缺点A.优点B.缺点四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2024-02-12 13:33

C语言经典算法之A*搜索算法

.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度（TimeComplexity）：B.空间复杂度（SpaceComplexity）：C.总结三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步

JJJ69·2024-02-12 13:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习简介

而机器学习算法允许计算机对数据输入进行训练，并使用统计分析来输出落在特定范围内的值。因此，机器学习有助于计算机根据数据输入构建模型，以自动化基于数据输

白如意i·2024-02-12 10:36

选择影视行业创业的原因，影视从业者创业成功的秘密

本套教程共有四大模块，第一模块是主讲人的影视行业创业心得总结，为你解答要不要创业，如何切入，如何做大？第二模块将会站在行业前沿，带你看懂影

itsover·2024-02-12 02:01

Q-learning

原文：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243Q-learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s,

de_b952·2024-02-11 23:28

C语言常见面试题：C语言中如何进行机器学习编程？

在C语言中进行机器学习编程需要对机器学习算法和C语言的深入理解。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

Python数据挖掘指南

本指南将提供一个示例填充的使用Python的数据挖掘简介，Python是最广泛使用的数据挖掘工具之一-从清理和数据组织到应用机器学习算法。

代码输入中...·2024-02-11 18:59

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

Multi-viewFeatureLearning1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法。多视图数据指的是对同一事物从多种不同的途径或角度进行描述所得到的数据集合。在实际应用中，多视图数据广泛存在，如网页数据既可以

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准

theskylife·2024-02-11 14:39

决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发

1、背景边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备，例如智能手机、传感器、工业机器人等。

初心不忘产学研·2024-02-11 10:41

GPT-4模型的创造力

它们不仅能够精确地模拟和再现各类文本样式、结构和内容，而且在生成新的文本时，能够通过深度学习算法对海量训练数据中捕捉到的模式进行创新性的重组与拓展：词汇创新：基于已学习的大量词汇及其搭配关系，GPT-4

科学禅道·2024-02-11 07:23

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。

AI Dog·2024-02-11 06:00

吴恩达机器学习—推荐系统

那么对于每一个用户j，我们可以用一个学习算法学习参数，然

魏清宇·2024-02-11 02:53

fpga 需要掌握哪些基础知识？

个人根据自己的一些心得总结一下fpga需要掌握的基础知识，希望对你有帮助。

宸极FPGA_IC·2024-02-11 01:30

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

单细胞分析之细胞注释工具Garnett

Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的分类器。随后训练好的分类器就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网：https://cole-trapn

11的雾·2024-02-10 19:00

深入理解XGBoost：集成学习与堆叠模型

导言XGBoost是一种强大的集成学习算法，但在解决复杂问题时，单个模型可能无法达到最佳性能。集成学习和堆叠模型是两种有效的方法，可以进一步提高模型的性能。

Echo_Wish·2024-02-10 17:36

如何获得自由，让自己有主动选择的能力？

知道泽宇是在笑来老师的得到专栏里，专栏里有十多万的战友，但践行者却不多，泽宇不但自己去践行，还把自己践行的心得总结成了一本书：《情感自由》。

婵小于·2024-02-10 13:26

方差与偏差

"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同

井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

机器学习8-决策树

决策树（DecisionTree）是一种强大且灵活的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过从数据中学习一系列规则来建立模型，这些规则对输入数据进行递归的分割，直到达到某个终止条件。

dracularking·2024-02-10 10:12

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。

橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

智能运维哪些算法？智能运维包含哪些

如何应用再场景中应用在智能运维行业，一些关键算法包括：机器学习算法：如决策树、随机森林、svm算法等，从历史数据中学习方法和规律，预测未来的特点和故障。

云呐AIOps·2024-02-10 08:02

机器学习算法之支持向量机（SVM）

SVM恐怕大家即使不熟悉，也听说过这个大名吧，这一节我们就介绍这相爱相杀一段内容。前言：在介绍一个新内容之SVM前，我们不觉映入眼帘的问题是为什么要引入SVM？吃的香，睡的着的情况下，肯定不会是没事干吧~首先，SVM是一个二分类模型【图1】，实质是定义在特征空间的判别模型，其实我们大家应该比较熟悉感知机算法了（我们前面有讲过），也就是找一个超平面来划分特征空间，可是满足该条件的超平面有无穷无尽呀！

浅白Coder·2024-02-10 05:18

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。

stronghorse·2024-02-10 04:50

2024.02 国内认知大模型汇总

大模型的核心是深度学习算法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，构建复杂的模型结构，以实现对数据的深度理解和学习。大模型的训练过程需要大量的计算资源和数据，因此，大模型技术的发展离不开硬件

小小晓晓阳·2024-02-10 00:40

PyTorch中的随机森林详解

随机森林（RandomForest）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一个基于集成学习的方法，通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

洞深视界·2024-02-09 19:11

PyTorch支持向量机（SVM）详解

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。在本篇博客中，我们将深入探讨如何在PyTorch中使用支持向量机进行分类任务。

洞深视界·2024-02-09 19:11

【闲谈】初识深度学习

与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

让AI更“智能”的Agent，究竟是什么？

Agent的基本含义在AI领域，Agent基本可以被理解为一个独立的实体，它可以感知环境并作出决策，以达成某种预设的目标，这个决策过程通常建立在某种逻辑或者学习算法之上。

荼锦AI编程·2024-02-09 17:52

礼赢行为礼仪培训心得

今天的课程由礼仪讲师张文文老师带领我们小伙伴一起成长与进步，老师的行为举止让我们如沐春风，课堂氛围非常温馨快乐，一个有仪态的女子，连初次见面的人都能感受到一种美好和愉悦，从今天的学习中，我们学到了很多很多礼仪方面的知识，现将心得总结如下

洪琳_24b5·2024-02-09 13:24

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

基本概念主要组件：输入要素和目标标签训练监督式学习模型监督学习算法的类型分类回归每个类别中的流行算法示例监督学习的数据预处理数据清洗数据转换数据缩减特征工程概念简介及其对模型性能的影响模型评估和验证评估和验证监督学习模型的重要性常见评估指标概述模型评估技术挑战和未来方向监督

jcfszxc·2024-02-09 09:11

探索XGBoost：参数调优与模型解释

导言XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。

Echo_Wish·2024-02-09 04:52

特征工程:特征选择

基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征，常用的方法有基于统计方法的特征选择、利用地柜消除法选择有用的特征、利用机器学习算法选择重要的特征等

林浩杨·2024-02-09 00:00

数据结构第四天（希尔排序）

学习算法的过程，并不总是坦坦大路，只要友友们喜欢，喵喵我呀，一定会分享每天所得，每天的点点滴滴，以及喵喵与代码的情仇恩怨。

只会敲代码的喵·2024-02-08 17:48

2022-01-30

充实的寒假生活随着跟从三月学习起变得充实而有干劲，但今年碰巧，碰上家里许多的喜事，再加上需要出门拜访，我的学习时间似乎也被打乱了，只能忙里抽空来学习算法。

Cupid丶Ying·2024-02-08 15:14

AI绘画的兴起与人类创造力的共生未来

通过深度学习算法训练出的AI能够根据用户输入的文字描述或风格要求生成高质量的图像作品，这

神气仙人·2024-02-08 15:14

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

多种缺陷检测：机器学习算法可以对各种缺陷进行检测，例如表面缺陷、裂纹、气泡等。这使得在生产线、制

matlabgoodboy·2024-02-08 09:11

AdaBoost 算法

AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法，它将多个弱分类器集成起来，以达到较高的分类准确率，广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面，AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

Pandas文本数据处理技术指南—从查找到时间序列分析【第66篇—python：文本数据处理】

6.处理缺失值7.分割文本数据8.字符串处理方法9.文本数据的合并与连接10.文本数据的排序11.文本数据的统计分析12.文本数据的分组与聚合13.文本数据的自定义函数应用14.文本数据的时间序列分析心得总结

一见已难忘的申公豹·2024-02-08 08:25

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