小菜初学机器学习第9页

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

做任务赚钱的app秒提现，两款比较好的手机赚钱平台

然而，对于初学者来说，他们可能不知道什么是正规的平台。因此，当他们在早期用手机赚钱时，他们的收入会相对较低，他们赚的收入可能无法达到预期目的。这个时候，你需要了解一个可靠的手机赚钱平台。

趣闲赚手机做任务赚佣金·2024-08-31 19:37

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

以下是Python相比于其他语言的一些显著优势：简单易学：Python的语法清晰、简洁，易于阅读和编写，这使得它成为初学者的首选语言。其语法结构接近于自然语言，减少了学习曲线的陡峭度。

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

儿子和小鸭子3：一半西瓜皮

来到楼下小菜园，把鸭子抓出来，小鸭子也喜欢出来走走，在菜园里，它们往才最密集的地方去，啄一啄菜叶，挑拣最嫩的小菜。儿子呢，忙着到处找小蚂蚁。因为他看见小黑

大虎0726·2024-08-31 17:53

问题解决：vue dev模式没问题，dist之后页面not found

导读：本菜鸡作为一个JavaScript的初学者，搞了一个Vue页面之后想将其在生产环境中部署。但是dist之后发现生成的静态页面只有首页访问正常，其余页面全部都是NotFound，百思不得其解。

Einstellung·2024-08-31 16:44

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

强化学习自定义环境基础知识

本指南适合初学者深入了解强化学习环境的构建原理和实践方法。2.OpenAIGym环境基础OpenAIGym提供了一个标准化的接口，用于创建和使用强化学习环境。

AI-星辰·2024-08-31 14:30

环境搭建：如何在 Windows 上安装和配置 Apache Maven 3.9.8

特别适合初学者或有类似问题的开发者参考。文章目录环境搭建：如何在Windows上安装和配置ApacheMaven3.9.8正文下载和安装步骤下载推荐

upgrador·2024-08-31 14:59

手把手教你！STM32单片机入门指南：从初级到中级工程师的学习路线

为了帮助初学者们系统地学习STM32，我们提供了一条从初级到中级的学习路线，涵盖了从基础知识到进阶应用的全方位技能提升，最终助力初学者达到嵌入式系统设计中级工程师水平，为职业发展打下坚实的基础。

Tony小周·2024-08-31 14:58

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

Unity学习要点

前言学习Unity作为游戏开发的强大工具，对于初学者来说，掌握一些基础而实用的技巧是非常重要的。这不仅能帮助你更快地上手，还能在项目开发过程中提高效率。

伊H·2024-08-31 10:35

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

日语自学该怎么学才好呢？

蓝色的枕头12·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

Python学习日志（1）—— IDE

Python开发——IDE应用场景选择：适合本地开发：VSCode：适合初学者，轻量级PyCharm：适合有经验的程序员，多人合作，重量级适合远程开发：Jupter：适合数学科学家，AI开发VSCode

Strawberry96·2024-08-31 07:15

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

格律诗的“诗谱”(平仄、格律），初学写诗的人依据诗谱写作就不会出格

五绝类型一⊙平平仄仄，⊙仄仄平平。（韵）⊙仄平平仄，平平仄仄平。（韵）五绝类型二平平仄仄平，（韵）⊙仄仄平平。（韵）⊙仄平平仄，平平仄仄平。（韵）五绝类型三⊙仄平平仄，平平仄仄平。（韵）⊙平平仄仄，⊙仄仄平平。（韵）五绝类型四⊙仄仄平平，（韵）平平仄仄平。（韵）⊙平平仄仄，⊙仄仄平平。（韵）七绝类型一⊙平⊙仄平平仄，⊙仄平平仄仄平。（韵）⊙仄⊙平平仄仄，⊙平⊙仄仄平平。（韵）七绝类型二⊙平⊙仄仄平

醉墨笙箫·2024-08-31 03:55

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

小学英语音标教学方法汇总

一、化整为零，反复练习在学生初学英语时，我没有将音标集中出现，而是将音标教学和单词教学有机的融合在一起。每当教学一个新单词时，我就将单词中

8ee5a129b0e4·2024-08-31 02:35

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

2018西藏之旅——我的治愈之旅（D11-D12）

现在看到这幅，还是觉得很挫败，确实初学非要画光线啊明暗啊结构啊十分复杂的，太难了，不会处理，只当保持画画手感啦～毕竟光是拿笔和颜色我就很开心了～原创——小野花第11～12天，20180831～0901，

武王沉迷美色·2024-08-31 01:10

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

初学者指南：Spring Boot入门

引言在当今快速发展的软件开发领域，SpringBoot已经成为了构建现代Java应用程序的首选框架之一。它以其简洁、易用和强大的特性，帮助开发者快速搭建起基于Spring的应用程序。如果你是Java开发新手，或者正在寻找一种更高效的开发方式，那么SpringBoot无疑是一个值得学习的技术。SpringBoot是什么？SpringBoot是一个开源的Java框架，由Pivotal团队（现为VMwa

努力编程的阿伟·2024-08-30 22:46

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

Git ssh 配置及使用

这两种方式的主要区别在于：使用httpsurl克隆对初学者来说会比较方便，复制httpsurl然后到gitBash里面直接用clone命令克隆到本地就好了，但是每次fetch和push代码都需要输入账号和密码

2401_84149496·2024-08-30 21:09

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

编程之路：如何在挫折中寻找突破的光芒

对于初学者来说，这条路上布满了令人沮丧的错误和复杂的算法，仿佛一道道难以逾越的高墙。然而，每一位编程高手都曾经历过这些挫折，并最终找到了突破的方法。

weixin_58606202·2024-08-30 19:56

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

UE4游戏内容的打包（Pak）与加载

游戏内容打包初学者可能会认为Pak仅仅是给热更资源使用的，其实不考虑热更，普通的游戏内容的打包，也是打包到Pak的。

小江村儿的文杰·2024-08-30 17:11

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

SQL语言之正则表达式regexp的用法

正则表达式regexp基本可以称得上初学SQL查询语言中最没有存在感的了，它没有like那么好理解，没有数学运算符那么简单，没有in,betweenand,is（not）null存在感那么强，不过偶尔casual

跳出水面的小虎鲸·2024-08-30 14:18

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制