实用机器学习中文版第19页

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

目标管理的标准化

在套用公式制定了团队目标之后，就要开始进行目标管理了，樊登老师一套目标管理标准流程对于我目前的团队管理来说很实用：利用公式书写目标——列出阻碍目标实现的因素——列出可以帮助目标实现的条件——写下个人特征

6583e8198640·2024-08-25 08:33

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

Illustrator 教程，如何在 Illustrator 中创建几何图案？

欢迎观看Illustrator中文版教程，小编带大家学习Illustrator2020的基本工具和使用技巧，了解如何在Illustrator中使用钢笔工具，创建一个几何图标，作为创建的图案的基础，应用到图稿和编辑

Mac123123·2024-08-25 05:07

如何有效地学习数据科学

本文将分享一些实用的学习方法，帮助大家更好地掌握数据科学的核心技能。一、明确学习目标在学习数据科学之前，首先要明确自己的学习目标。是为了求职、学术研究还是兴趣爱好？

Envyᥫᩣ·2024-08-25 05:17

10月书影音

《深度管理》大卫戴伊等8.1一本实用型

抓主要矛盾·2024-08-25 05:31

放不下的一本书之三：理智化是世界的脱魔

因此，教育的内容应该有以下特点：“当前的”、“最简化”、“实用的”、“浅薄的（不需要掌握过多的理论）”。科学的进步，是理智化过程的一部分，

不愿止步的蜗牛·2024-08-25 04:23

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

40个超实用健康小知识，每个人都该看一看！

这里有曾经在一些权威媒体发布过的40个健康小知识，每个都超级实用，关系到我们每个人的健康，赶快来了解一下吧！就医篇1、首次就诊不用挂专家号首诊主要是询问病史、开具相关检验检查，挂普通号就可以。

北京健之梦·2024-08-25 03:40

超实用、有效、落地引流方法大全（末）

5、寻找有吸引力的标题：首先要写一个或几个非常有吸引力的标题，标题在一个成功的帖子中要占80%的地位。发帖子时，首先把90%以上的时间用来写标题，10%的时间写内容。标题要利用人性的2大弱点：好奇心和贪婪心。让每一个看上去都无法抗拒，立刻有想点的冲动。百度新闻系引流这个的话，是百度流量拦截的一种，让别人百度搜索关键字就出现你的，也有很多小白的上家在弄。不过估计呢，他们舍不得教给你们，很多上家估计就

倪青语·2024-08-25 03:04

一些非常实用的JavaScript一行代码，建议收藏！

最近在国外技术社区看到了一些关于一行代码的文章，感觉很有意思，就整理了一下来分享给大家，希望对你有所帮助~这些方法使用到了一些API，简化了操作，但是有些方法写一行属实不太优雅，所以这里主要还是学习API的使用技巧！一、日期处理1.检查日期是否有效该方法用于检测给出的日期是否有效：const isDateValid = (...val) => !Number.isNaN(new Date(...v

李牌牌you·2024-08-25 02:32

实用库/函数之字符数组的使用

说明：一维字符数组：存放一个字符串（每个数组元素存放一个字符）二维字符数组：存放多个一维数组（字符串）；二维数组的行数是字符串的个数。1.初始化（1）单个字符初始化例：charc[10]={'c','','p','r','o','g','r','a','m','\0'};//把10个字符依次赋给c[0]~c[9]这10个元素与charc[10]="cprogram";等价输出：cprogram注：

周哈里窗的编程·2024-08-25 02:01

实用库/函数之类型转换

目录目录1.强制类型转换：2.char或string类型与int类型之间的转换（1）字符数组中单个字符与数字的双向转换（用到强制类型转换、+/-48）方法1：①char/string—>int：-‘0’；②int—>char/string：+’0’（但不能直接输出）方法2：①char—>int：-48；②int—>char：+48（2）stdlib.h:一个字符串/字符数组转换为数字（利用库函数a

周哈里窗的编程·2024-08-25 02:01

必看！50个ChatGPT顶尖学术论文指令，助你高效学术研究

这些指令不仅实用，还能大幅提升您的写作效率。无论是翻译难懂的文献，解析代码和数学公式，或是制作图表、纠正代码bug，这些指令都能帮助您。

kkai人工智能·2024-08-25 02:59

VBA-将宏添加到选项卡（简易版）

VBA-将宏添加到选项卡（简易版）缘起方法方法一：界面操作方法方法二：VBA法缘起相信经常使用Office软件，尤其是Excel的朋友，很多人都听说过VBA，我周围也有些部门的同事会自主研发一些实用的宏工具

ahxdyz·2024-08-25 01:56

预售第八天培训

加深客户对你的印象｝二、怎么样去打造一个吸引人的朋友圈时间段：早（励志，练习）中（实用，广告）内容细化带来价值下午（小视频、自拍、下午茶、开心的、案例）晚（活动感悟音

shhvv·2024-08-25 01:10

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

工厂模式与策略模式在Java中的应用案例分析

工厂模式与策略模式在Java中的应用案例分析在Java的设计模式中，工厂模式和策略模式都是非常常见且实用的模式。

范范0825·2024-08-25 00:48

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

本文将介绍如何使用Python进行高效的数据分析，并分享一些实用的技巧和最佳实践。1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

如何系统地学习Java基础：一份详细的学习指南

在本文中，我将为大家提供一个详细的Java基础学习计划，帮助你系统地掌握Java的核心概念和实用技能。学习计划概述阶段1：Java基础入门（1-2周）学习编程语言的基础是至关重要的，尤其是对于初学者。

项目笔记与工具库·2024-08-24 22:07

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Web应用安全实用建议

引言随着互联网的飞速发展，Web应用已成为企业与用户互动的重要桥梁。然而，Web应用面临着各种安全威胁，这些威胁不仅可能导致数据泄露，还会损害企业的声誉，甚至造成经济损失。为了确保Web应用的安全性，必须从技术和管理层面采取综合措施，构建一个稳固的安全防护体系。本文将从多个层面介绍常见的安全威胁及其防护措施，并提供具体的管理策略，帮助企业和开发者更好地保护他们的应用。名词解释跨站脚本攻击(XSS)

TechCraft·2024-08-24 19:22

知乎搜索技巧大公开, 三种方法帮你找到有价值的内容

通过这些实用策略，无论是专业研究还是日常学习，都能让你的知乎之旅更加高效与充实。正文一、善用高级搜索语法，精准定位在知乎搜索框中，不仅仅是输入关键词那么简单。

Luca_kill·2024-08-24 19:51

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

【0317】Postgres内核之VACUUM （FULL）通用 utility function invoker （12）

1.utilityfunctioninvokerProcessUtility()函数是“通用实用函数调用器（generalutilityfunctioninvoker）”。

内核之道·2024-08-24 18:18

如何选择最实用的帐篷？品牌推荐与购买技巧解析！

面对市场上琳琅满目的帐篷品牌和类型，很多人都会困惑：什么帐篷最好最实用？哪个品牌的质量更可靠？又该如何省钱购买？本文将为您提供家庭露营帐篷的选择指南，包括品牌推荐、质量评价和购买省钱技巧。大家好！

浮沉导师·2024-08-24 18:14

家书-关于劳动观

在中文版序中稻盛先生说到了劳动观，日本虽成为世界第二经济大国，但很多人在赞叹物质富裕的同时，却丧失了重要的价值观。

严露露·2024-08-24 17:37

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

如何在没有密码的情况下解锁iPhone？

这篇博客文章将讨论在iPhone上设置密码的价值、忘记密码的典型原因以及在没有密码的情况下解锁iPhone的实用方法。现在让我们开始吧，了解如何轻松回到你的iPhone中！

分享者花花·2024-08-24 15:54

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

唯品会返利app叫什么

其实高省就是一款非常实用划算的唯品会返利app。什么是唯品会返利app？一般来说，我们通过唯品会返利类的app下单唯品会商品，

古楼·2024-08-24 09:06

压缩软件里的文件名编码

就拿winrar来说，windows中文版下，默认的编码是GBK你将一堆文件打包给mac用户或者linux用户，那边的默认编码是UTF8，解压出来文件内容没有毛病，但是文件名却是一堆乱码。

dgiij·2024-08-24 08:13

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

三大实用购买方法介绍

阿里云和腾讯云的云服务器如何购买更便宜?我们在购买云服务器的时候，都希望购买到性价比较高的云服务器。而目前国内的云服务器提供商中，阿里云和腾讯云是用户选购最多的提供商。如何购买到便宜的阿里云和腾讯云服务器，是绝大多数人用户在购买之前最为关心的。在购买云服务器时，这三大便宜购买方法显得非常重要。阿里云腾讯云图.png方法一、不要错过云服务商的新会员优惠政策不管是阿里云还是腾讯云对新注册用户（也包括已

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-24 07:43

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

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