实用机器学习第18页

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

SQL教学: MySQL高级数据操作--深入理解DML语句的技巧与策略

下面，我将通过详细的文字讲解、实用的代码示例和清晰的注释，帮助你轻松掌握这些高级技能。1.合并查询（Union）

李小白·2024-08-25 16:59

SM2 加密工具和密钥对生成

在本文中，我们将探讨两个用于SM2加密的实用工具：Sm2Utils和Sm2KeyPairUtil。这两个工具可以帮助您生成SM2加密密钥对、使用SM2算法进行加密和解密。

TechCraft·2024-08-25 16:59

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

mac上怎么查看python的安装路径

以下是一种方法：打开终端：您可以在“应用程序”文件夹的“实用工具”目录中找到终端，或者通过Spotlight搜索并打开。

weixin_44535962·2024-08-25 16:26

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

盘点PC端10大截图软件，高效办公助手，你用过哪款

下面一起看看Snipaste、FastStoneCapture、PicPick、红蜻蜓抓图精灵、AshampooSnap等实用截图工具。

二两陈·2024-08-25 16:07

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

Excel中的高手操作！制作考勤表月份日期自动更新，学到就是赚到

今天，小编将教给大家一个Excel中的一个实用操作，那就是让考勤表中的日期自动更新，掌握这个技巧可以给你省去不少事儿了。如果你还不会的话，那咱们就一起来看一下具体的操作方法吧！

职场小灵通·2024-08-25 15:25

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

微软 Edge 浏览器全解析

本文将对微软Edge浏览器进行全面解析，从安装与设置、核心功能、扩展程序的使用到实用技巧，帮助用户充分利用这个强大的浏览器。1.微软Edge浏览器概述1.1基于Chr

vvvae1234·2024-08-25 15:21

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

过节送礼送几样东西有讲究吗？过节送礼送什么比较好？

本文将为你提供一份实用的指南。淘宝/京东/拼多多/唯品会/外卖等平台超级红包|活动无门槛红包https://www.chaojiyouhui12.26-12.31日京东跨年互动，红包、抽奖

金钱保卫科长·2024-08-25 13:51

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

回归原点 | 感恩日记 54-100

1.阅读基础使人心中宁静，充实用心发现，周末娃在身边聒噪的时候，真是没有一刻可以静下来做点自己的事。于是，周末趁早2小时起床，外面还没有车水马龙，安安静静，娃也正酣睡中太舒服了。

LAI太太·2024-08-25 10:46

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

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