学习算法第3页

学算法要读《算法导论》吗？

这篇文章是我学习算法的心得，希望它能够给一些将要学习算法且准备要读大部头算法书籍的朋友一些参考，节省一些时间，也为了给经典的“黑皮书”祛魅，我觉得这些书籍在大部分互联网从业者心中已经不再是进步的阶梯，而是恐惧的阴影了

方圆想当图灵·2024-02-26 03:13

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器

深视·2024-02-24 10:28

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。因此，需要进行一些预处理，以便以正确的格式呈现数据、选择信息丰富的数据或降低其维度，以便能够最大限度地提取数据。在这篇文章中，我们将讨论对原始数据的编码方式，以便能够使用分类数据作为我们的ML模型的特征，还将讨论数据编码的类型以及对应的

suoge223·2024-02-20 20:28

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，

思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

深度学习与机器学习的关系

优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

python机器学习库Scikit-learn

被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。

崔吉龙·2024-02-20 12:49

学习笔记：机器学习之决策树

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。

萌龙如我们·2024-02-20 11:13

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。

小黄人软件·2024-02-20 08:04

常用机器学习算法优缺点分析

作者介绍@飞狐冲冲在国内知名央企负责AI算法建模类工作;曾经在京东、美团等大型互联网公司担任算法工程师的岗位;具有丰富的算法开发经验;“数据人创作者联盟”成员。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。比如说，神经网络并不是在任何情况下都能比决策树

一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

用 Python 制作一款炫酷的二维码！

来源：https://blog.csdn.net/jinyj1转自：深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键，输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3

Python数据之道·2024-02-20 07:34

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

我姓许啊·2024-02-20 01:41

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法

会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

实践案例｜孟宪超：基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用（附演讲视频）

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。

·2024-02-19 23:04

2020-02-18

上午8:00-9:40上植物生理学课9:40-12:00上英语课中午2:00-3:30上土壤学3:30-5:30完成轮播图最后一点晚上7:30-9:30学习算法9:30-10:10做总结和计划

帅气十里不如你·2024-02-19 20:15

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包

RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

·2024-02-19 18:51

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

1.3问：GEE上能否运行深度学习算法？一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？答：GEE平台上有四种机器学习回归算法，分别是随机森林回归、CART（C

_养乐多_·2024-02-19 18:40

单细胞转录组基础分析六：伪时间分析

Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。

Seurat_Satija·2024-02-19 12:25

3D人体姿态估计（教程+代码）

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息，包括关节位置、角度和运动轨迹等。

毕设阿力·2024-02-19 12:49

斥资建造全景分割养猪场，AI 养猪，到底靠不靠谱？

近年来，基于深度学习算法的应用案例，取得了令人满意的效果，特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好，但边界框和稀疏关键点并不能跟踪

不脱发的程序猿·2024-02-19 12:42

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

不是不是，matlab也有集成了许多机器学习算法，当然，都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

open3d k-means 聚类

代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法

云杂项·2024-02-19 11:04

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。

YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

·2024-02-19 10:29

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

3.机器学习的日常应用4.类型和分类5.理解机器学习算法6.偏差和方差7.评估指标8.从头开始构建MLWeb应用程序9.ML和Python教程编辑了解基本的机器学习概念并不难。

suoge223·2024-02-15 09:31

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更

cuiliuyun·2024-02-15 08:11

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

今日arXiv最热NLP大模型论文：大语言模型为什么始终会产生幻觉

今天介绍的这篇文章很特别，它没有具体讨论缓解幻觉的方法，而是通过对幻觉问题进行明确定义和形式化分析，对幻觉精确讨论与验证实验，最终得出了一个基本结果：即无论模型架构、学习算法、提示技术或训

夕小瑶·2024-02-15 02:56

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。

王荣胜z·2024-02-14 23:13

python回归分析原理_回归分析---线性回归原理和Python实现

12一、线性回归的理论1)线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。

weixin_39958631·2024-02-14 16:52

搜索与图论（一）——DFS、BFS、树与图的遍历

前言重学算法第8天，希望能坚持打卡不间断，每天早起学习算法明天再来！

.浮尘.·2024-02-14 13:47

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

机器为什么能学习(上)

我们说机器学习算法是可行的，是指它的损失函数值很小。比如在回归问题里，我们的目标是让我们用更为数学化的语言表述这件事情：首先定义一下本文需要用到的数学符号我们让本质上就是要使得足够小且。

ringotc·2024-02-13 21:16

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

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--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。

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

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

gpt4国内怎么用 gpt4和chatGPT的区别是什么

它由OpenAI开发，通过大规模的预训练模型和深度学习算法，能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练，从而使模型能够理解语言的结构和上下文。

氧惠佣金真的高·2024-02-13 07:24

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

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

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。