学习算法心得总结第8页

【机器学习】工程实践问题概述

机器学习实际应用时的工程问题与面临的挑战一、实现细节问题1.1训练样本训练样本与标注对各类机器学习算法和模型的精度影响训练样本的选择对各类机器学习算法和模型的影响训练样本的优化如何进行数据增强？

十年一梦实验室·2024-01-30 11:12

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

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，用于将数据集划分为K个不相交的簇。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

《边缘计算》第2版——第三章边缘智能

第3章边缘智能边缘计算与人工智能场景有机结合，催生出边缘智能3.1边缘智能的定义3.1.1背景以深度神经网络为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果，随着边缘计算的发展，人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行

xiao_wyy·2024-01-30 10:30

YOLOV5s行人识别改进引入CoT模块及SIOU损失函数

1.项目背景及意义近年来，深度学习算法不断取得了突破性进展，这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环，在不同领域也焕发出了强烈的生机。

deleteeee·2024-01-30 08:25

机器学习算法实现刑事案件文本分类

一、背景随着我国法制建设不断健全，法规日趋完善，人们的法律意识也越来越强。当前，随着越来越多的法律文本公开，为犯罪案件审理这个方面的挖掘积累了大量的文本内容。因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。文本分类算法，是计算机对文本集合按照事先定义好的类别体系进行自动分类标记的技术，它根据一

deleteeee·2024-01-30 08:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为

matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。

加百力·2024-01-30 07:28

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。

樱落辰`·2024-01-29 20:12

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

有关机器学习的两种算法特点

机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送

轻雨科技·2024-01-29 17:49

【C语言数据结构】空间复杂度和时间复杂度（详细分析）

目录1.数据结构介绍2.算法介绍3.时间复杂度，（空间复杂度）1.数据结构介绍首先我们讲解一下什么是数据结构（从今天开始，博主要开始学习数据结构啦，以后再学习算法会给大家分享更多深入浅出的干货！）

咸菜不闲·2024-01-29 16:10

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非

「已注销」·2024-01-29 10:28

OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

PythonOpenAIGym中级教程：深入强化学习算法OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和Atari游戏。

Echo_Wish·2024-01-29 10:16

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

然而这些大多是基于同一种机器学习算法的集成，而且基本都是在集成决策树。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

算法-动态规划知识总结

最近正在学习算法动态规划，所以做一个小的总结，以下包含思维导图，重点详细介绍，例题分析。希望对大家学习有所帮助。

游走山水间·2024-01-29 07:29

使用机器学习算法检测交易中的异常行为

AI知识图谱大本营·2024-01-29 01:05

【机器学习笔记】1 线性回归

其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化（点越靠近这条线越好）线性回归的符号约定如上表所示m行记录，标签（房价）是y，前面几列列名是特征x，有n=4个特征线性回归-算法流程训练数据利用机器学习算法得到模型

RIKI_1·2024-01-28 23:13

深度学习参数调整—学习笔记

文章目录概念参数和超参数超参数分类欠拟合和过拟合学习率（learningrate）epoch批次大小（batch_size）step参考资料概念训练机器学习算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。

studyeboy·2024-01-28 21:32

探寻闲鱼SellerId加解密算法(2) ——还原C代码

这种实现的弊端在于无法还原真正的算法，而且想在此基础上逆向算法，比如将明文加密，甚至是学习算法细节，就很是不足了。所以继续尝试在执行的过程中，还原出整个算法的代码。那么，今天的内容来了。

bugtraq2021·2024-01-28 21:38

D33-写作，是一场一个人的战争

写作今天的内容是日更了33天之后的一些心得总结，如果有对这个话题不感兴趣的小伙伴，可以跳过今天的内容。我到现在也陆陆续续日更写了30多天的时间，越来越发现写作的孤独的。

奚晓乔·2024-01-28 19:33

【JS力扣刷题笔记】76. 最小覆盖子串

这是跟着代码随想录的顺序学习算法的第？天。（二刷）以下是学习时自己的一些理解与笔记，如有错误欢迎指正与讨论。76.最小覆盖子串参考相关链接：76.最小覆盖子串笔记解本题的主要方法是，滑动窗口+Map。

Jamcy123·2024-01-28 17:53

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

这是我第一天来准备写博客。

在接下来的时间准备学习算法和java，希望自己能坚持下去。突然觉得自己好low,语言苍白无法表达出我的此时的心情。加油！

探小虎·2024-01-28 12:50

强化学习（四）动态规划——1

动态规划算法（DP）和一般的强化学习算法的关键思想都是基于价值函数对策略的搜索，如前所述，一旦我们找到满足贝尔曼最优方程的最优价值函数

EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:44

机器学习---可能近似正确（PAC）、出错界限框架

1.计算学习理论概述从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是：在什么样的条件下成功的学习是可能的？在什么条件下某个特定的学习算法可保证成功运行？

三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:35

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

2020-02-13

9:00-11:00看一些css动画视频11:00-12:00看算法视频中午2:00-3:30练习计算机二级题3:30-5:30完成导航栏的制作晚上7:30-9:30继续学习算法9:30-10:10做总结和计划

帅气十里不如你·2024-01-28 08:38

python-scikit-learn基础

scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例）前言scikit-learn是python实现的机器学习算法库

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

机器学习库选型

https://www.080910t.com/2018/02/23/choosing-an-open-source-machine-learning-library/机器学习库选型1.编程模式2.机器学习算法

Francis_Ye·2024-01-28 04:17

Webots搭建强化学习二轮避障小车（看看吧蛮详细的）

大概内容：1.Webots简要介绍2.Webots搭建双轮小車3.Webots双轮小车避障简单的控制逻辑4.Pycharm编写控制程序连接并控制Webots中实体的方法5.Tensorflow编写DQN强化学习算法用于小车的避障

小雅不采薇·2024-01-28 02:54

Java入门高频考查基础知识5（扎实技术基础应变一切变化-45题4.2万字参考答案）

技术变革裁员影响的因素：自动化替代简单重复性工作：随着技术的发展，一些简单、重复性的编码任务可能被自动化工具或者机器学习算法取代。这可能导致一些岗位的需求减少或者消失，从而可能导致部分人员裁员。

danci_·2024-01-28 01:37

我的隐私计算学习——联邦学习（5）

Atara8088·2024-01-28 00:24

人工智能在教学领域中有哪些运用？

2.自适应评估：通过分析学生的学习数据，利用机器学习算法和模型，实现对学生学习成果的自动评估和反馈，提供针对性的学习建议和指导。

金鸣识别·2024-01-28 00:06

使用 Databricks+Mlflow 进行机器学习模型的训练和部署

机器学习算法中有大量可配置参数，在做机器学习实验时，很难追踪到哪些参数、哪个版本的代码以及哪个版本的数据会产生特定的结果。其次，机器学习实验的结果难以复现。

阿里云云栖号·2024-01-27 17:18

huggingface高速下载模型的实战代码

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-01-27 15:21

生成对抗网络简介

长路漫漫2021·2024-01-27 11:10

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

2021-11-17读书笔记

许多不同类型的机器学习算法被组合运用以获得最佳回报。❤️机器学习正在被用于改进贷款信用评估，准确地提供业

静待花开20·2024-01-27 10:36

机器学习 | Python算法XGBoost

机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。

天天酷科研·2024-01-27 07:52

深度学习入门必知必会

这些工具将帮助你在实践中应用深度学习算法。学习深度学习理论：了解深度

诗雅颂·2024-01-26 19:31

算法开篇-大纲

学习算法绕不开的一个网站应该就是LeetCode了，在刷力扣之前，是查过网上一些牛人的刷题心得的，大致总结下应该会有这几种：1、上来直接顺着题号开刷；2、查询热点TOP题型开刷；3、有牛人总结题号开刷；

shiZ_baiZ·2024-01-26 14:11

算法入门——冒泡排序、选择排序

目录冒泡排序优化冒泡排序选择排序优化选择排序上篇文章学习了算法入门——顺序查找、二分查找，这篇文章我们学习算法入门——冒泡排序、选择排序。

白巧克力LIN·2024-01-26 13:55

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和

csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。

几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

探索Topaz Video AI：提升视频质量的智能工具

TopazVideoAI通过深度学习算法和图像增强技术，能够清晰地重建丢失的细节，提高视频的清晰度和锐度。它还能有效地降噪，消除视频中的噪点和颗粒，使画面更加清晰和平滑。此

招财进宝129·2024-01-26 10:04

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

本文转载自：https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)：是一种机器学习算法。

Zziven·2024-01-26 06:02

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