学习算法心得总结第6页

机器人抓取 [ 题目/摘要 ] 更新中..

我们提出了一种学习算法，它既不需要也不尝试构

cocapop·2024-02-05 05:39

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

OpenAI Gym 高级教程——深度强化学习库的高级用法

我们将使用TensorFlow和StableBaselines3这两个流行的库来实现深度强化学习算法，以及Gym提供的环境。

Echo_Wish·2024-02-05 02:49

15 | 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？

比如，我们开发一个电商App，商品的价格常常会是9块9；再比如，现在流行的深度学习算法，对应的机器学习里的模型里的各个权重也都是1.23这样的数。

_Rye_·2024-02-04 22:27

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法

MachinePlay·2024-02-04 19:23

ANN(MLP) 三种预测

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法

取名真难.·2024-02-04 17:17

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。

uncle_ll·2024-02-04 16:57

机器学习系列——（九）决策树

原理决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点代表一个特征属性，每个叶子节点代表一个类别或数值。

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X

小旺不正经·2024-02-04 11:10

提升算法 AdaBoost 算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器

shenghaishxt·2024-02-04 11:09

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

机器学习6-逻辑回归

逻辑回归是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”，但实际上它用于分类任务，特别是对于输出为两个类别的情况。

dracularking·2024-02-04 09:09

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

利用回归模型预测数值型数据

回归机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。

AIOPstack·2024-02-04 09:40

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。本文将全面介绍决策树算法的原理、特点、优缺点，并通过一个Python示例展示如何使用决策树进行数据分类。决策树算法原理决策树通过递归地选择最优特征并对数据集进行分割，形成树形结构，直至达到停止条件。每个内部节点代表一个特征上的测试，

迎风斯黄·2024-02-04 08:58

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

机器学习算法之分类和回归树（CART）

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

迎风斯黄·2024-02-04 05:14

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。

做一个AC梦·2024-02-04 04:23

论文解读：Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)

这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率，这些算法的数据有限，并且高度依赖于图像patch的比较。

十有久诚·2024-02-04 01:19

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。

Nie同学·2024-02-04 01:42

基于花授粉算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于花授粉算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于花授粉算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于花授粉算法优化的ELM5.测试结果6.

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:42

基于回溯搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于回溯搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于回溯搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于回溯搜索算法优化的ELM5.测试结果

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:42

基于果蝇算法的极限学习机(ELM)回归预测

基于果蝇算法的极限学习机(ELM)回归预测文章目录基于果蝇算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于果蝇算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:41

基于孔雀算法的极限学习机(ELM)分类算法

基于孔雀算法的极限学习机(ELM)分类算法文章目录基于孔雀算法的极限学习机(ELM)分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于孔雀算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-04 00:10

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。

迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

2022-06-27

开发机器学习算法，可自动从开放在线讨论论坛上的消息中提取和汇总副作用。研究表明，患者论坛数据可以为哪些ADE对生活质量影响最大提供建议：对于许多副作用，相对报告率与注

朗月斋主·2024-02-03 12:51

机器学习_无监督学习之聚类

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。

预测及优化·2024-02-03 09:42

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习知识体系总结

机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识

qq_36661243·2024-02-03 07:22

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员开始探索如何利用机器学习算法来进行无损缺陷检测。机器学习算法在无损缺陷检测中具有很多优势。

matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

5、混合模型（Hybrid Models）

在这个课程中，我们将学习如何创建"混合"预测器，这些预测器结合了互补的学习算法，让一个算法的优点弥补另一个算法的缺点。2、组件和残差为了我们能设计有效的混合模型，我们需要更好地理解时间序列是如

AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。

程序员三木·2024-02-03 06:54

今日培训心得总结

今天的作业对我来说非常熟悉，因为我正在带J1班20组，也是冠军组哈哈哈～每一项都是如此重要，做好教练，必须熟悉每一项操作流程，才能更好地帮助学员去践行。非常感恩金师兄和上海运营团队的大爱付出，让我们有如此系统完善的培训体系和践行体系！非常期待我们J1班的开班，我相信有我们这帮如此优秀的教练团在，J1班也一定是最棒的！感恩大家！一起加油！️

Uni_Mei·2024-02-03 04:56

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法的发展，启发了人工智能的发展。MORE：自2006年以来，深度学习成为了机器学习领域的一个重要分支，引领了人工智能的飞速发展。

giszz·2024-02-03 03:34

K-means 算法的原理简介

1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。

GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

降维(Dimensionality Reduction)

有几个原因使我们可能想要做降维，其一是数据压缩，它不仅允许我们压缩数据使用较少的计算机内存或磁盘空间，而且它可以加快我们的学习算法。

时间邮递员·2024-02-02 16:39

OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目

PythonOpenAIGym中级教程：强化学习实践项目在本篇博客中，我们将通过一个实际项目来演示如何在OpenAIGym中应用强化学习算法。

Echo_Wish·2024-02-02 16:22

OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

PythonOpenAIGym中级教程：环境定制与创建OpenAIGym是一个强化学习算法测试平台，提供了许多标准化的环境供用户使用。然而，有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。

Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构

PythonOpenAIGym中级教程：深入解析Gym代码和结构OpenAIGym是一个用于开发和测试强化学习算法的工具包。

Echo_Wish·2024-02-02 16:52

【精华文章】戊子仲秋的编程学习笔记汇总

文章目录戊子仲秋的学习笔记分享算法学习后端必备知识，打牢基础操作系统Golang学习Linux学习C++学习C语言学习C语言初阶C语言进阶戊子仲秋的学习笔记分享算法学习算法学习笔记汇总后端必备知识，打牢基础操作系统进程管理理解进程

戊子仲秋·2024-02-02 15:39

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API，使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。

周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

深度学习如何入门？

这些是理解深度学习算法背后原理的基础。编程基础：熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是深度学习领域最广泛使用的语言，有大量的库和框架支持。2.学习机器学习基

终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:12

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

超参数搜索matlab,MATLAB中与算法无关的超参数网格搜索

我想比较不同的机器学习算法.作为其中的一部分,我需要能够执行gridsearchforoptimalhyperparameters.但是,我并没有真正想到为每个固定算法和其超参数的固定子集编写单独的网格搜索实现

徐聪瓜要努力·2024-02-02 08:42

技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用

随着人工智能和机器学习算法进入了与产业深度融合的阶段，机器视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等场景，主要运用到以下六大主流机器视觉技术，一起来了解一下~

英码科技·2024-02-02 08:22

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