机器学习&数据科学第25页

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

VQ31 输出在5min内完成点击购买的用户ID（timestampdiff函数的用法）

代码selecta.user_idasuidfromuser_ad_click_timeajoinuser_payment_timebona.trace_id=b.trace_idwheretimestampdiff

Lelouch_Zero·2024-02-20 03:06

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

nvm nrm 常用命令（安装、切换源/node版本等）

nrm源管理工具添加一个新的npm源：自定义要添加的名称：exampleName私有源地址：http://xxxxxx/nrmaddexampleNamehttp://xxxxxx/切换源$nrmuseexampleName

Yoyo_Yan·2024-02-20 02:59

Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

Rocky006·2024-02-20 02:58

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习

人工智能学家·2024-02-20 02:55

mysql 2-1

添加数据方式二更新数据删除数据小结计算列数据类型可选属性适用场景如何选择浮点类型存在精度问题定点数介绍BIT类型日期与时间类型YEAR类型DATA类型TIME类型DATATIMETIMESTAMP文本字符串类型适用场景

s2532478980·2024-02-20 02:23

LeetCode-338. Counting Bits [C++][Java]

problems/counting-bits/题目描述Givenanintegern,returnanarrayansoflengthn+1suchthatforeachi(001-->12-->10Example2

贫道绝缘子·2024-02-20 01:45

leetcode-- 338. Counting Bits

Givenanonnegativeintegernumbernum.Foreverynumbersiintherange0≤i≤numcalculatethenumberof1'sintheirbinaryrepresentationandreturnthemasanarray.Example1

名字被猪吃掉了·2024-02-20 01:44

LeetCode --- 338. Counting Bits

MediumGivenanonnegativeintegernumbernum.Foreverynumbersiintherange0≤i≤numcalculatethenumberof1’sintheirbinaryrepresentationandreturnthemasanarray.Example1

MissXy_·2024-02-20 01:14

LeetCode-338. Counting Bits (Java)

Givenanonnegativeintegernumbernum.Foreverynumbersiintherange0≤i≤numcalculatethenumberof1'sintheirbinaryrepresentationandreturnthemasanarray.Example

NOadu·2024-02-20 01:14

LeetCode //C - 338. Counting Bits

338.CountingBitsGivenanintegern,returnanarrayansoflengthn+1suchthatforeachi(001-->12-->10Example2:Input

Navigator_Z·2024-02-20 01:13

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

LeetCode171. Excel Sheet Column Number

GivenastringcolumnTitlethatrepresentsthecolumntitleasappearsinanExcelsheet,returnitscorrespondingcolumnnumber.Forexample

叶卡捷琳堡·2024-02-20 01:12

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1，0和1分别代表一类）于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

FL Studio教程之Wasp XT合成器功能介绍

从喷涌的岩浆到神秘的宇宙航行，Wasp都能提供相应的背景声，WaspXT是一个3振荡器合成器，它包含一个FILTER（滤波器）栏，3个OSC(振荡器）栏，两个LFO(低频振荡器）栏，一个AMPENV（放大器包络

Bella_d18c·2024-02-20 00:58

Chronometer 计时器

xml文件java文件packagecom.example.text2;importjava.util.Timer;importjava.util.TimerTask;importcom.example.text2

XLMN·2024-02-20 00:45

【Java成王之路】EE初阶第十一篇:(网络原理) 1

每个客户端)创建一个线程)线程池回显服务器(避免频繁创建/销毁线程)接着上一篇五层协议继续写.服务器代码实现importjava.io.IOException;importjava.net.DatagramPacket

K稳重·2024-02-20 00:35

Docker系列深度使用nextcloud（二）

后台登陆的地址是https://example.com/apps/dashboard/顶栏我们先探索它左边的4个小图标：仪表盘这里我们可以做一些没什么用的设置，主要是可以让nextclo

Bensz·2024-02-20 00:05

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。

御翮·2024-02-19 23:35

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

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用

无水先生·2024-02-19 23:50

千万不要冷落他，用爱去感化那些自尊心比较强，爱哭好生气的学生

app=news_article×tamp=1562739956&req_id=201907101425550100170382287695CBD&group_id=6668464797220078088

月娇使者·2024-02-19 23:15

STM32 BKP备份寄存器&RTC实时时钟

STM32BKP备份寄存器&RTC实时时钟BKP简介PC13-TAMPER-RTC，PC13，TAMPER，RTC3个功能共用一个引脚。所以这3个功能同一时间，只能使用一个。

YRr YRr·2024-02-19 23:47

论文中的简写字符含义--个人总结

e.g.forexample含义:例如s.t.是subjectto（suchthat）的缩写，受约束的意思。

April_426c·2024-02-19 23:35

BKP寄存器与RTC实时时钟

当系统在待机模式下被唤醒，或系统复位或电源复位时，他们也不会被复位TAMPER引脚产生的侵入事件将所有备份寄存器内容清除RTC引脚输出RTC校准时钟、RTC闹钟脉冲或者秒脉冲存储RTC时钟校准寄存器用户数

热爱嵌入式的小许·2024-02-19 23:36

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。

X.AI666·2024-02-19 23:48

MySQL学习记录——팔 函数

其它函数1、日期函数//获取日期selectcurrent_date();//获取时间selectcurrent_time();//获取时间戳,格式为日期+时间selectcurrent_timestamp

咬光空气·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库

恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。

迷璃学妹·2024-02-19 23:45

java 窗口固定_限流算法之固定窗口与滑动窗口

packagecom.example.demo;importjava.util.Date;publ

北城司徒·2024-02-19 22:36

windows环境下php连接sql server

一、首先安装了Wampserver64，php集成环境有的人可能在搜索查资料的时候，发现很多说的是用mssql的，所以注明一下，mssql扩展在PHP5.2版本以上就已经废弃了，不再使用，除非你使用的是

hey_沙子·2024-02-19 22:01

使用宝塔面板搭建网站服务，并实现公网远程访问「内网穿透」

创建一个测试页面转载自远程内网穿透的文章：Linux使用宝塔面板搭建网站，并内网穿透实现公网访问前言宝塔面板作为简单好用的服务器运维管理面板，它支持Linux/Windows系统，我们可用它来一键配置LAMP

不写⁠代码没饭吃·2024-02-19 22:53

jsoncpp库和nlohmann-json库实现JSON与字符串类型转换

JSON与字符串类型转换的示例代码：#include#includeintmain(intargc,char**argv){//初始化ROS节点ros::init(argc,argv,"json_examp

BoBo玩ROS·2024-02-19 22:45

Android内存分析

如下：amdumpheapcom.example.demo/data/local/tmp/demo.hprof这里就是对包名为com.example.demo这个进程在/data/local/tmp/目录下生成了一个

天花板之恋·2024-02-19 22:42

Fabric中的溯源方法

完整源码链接：https://github.com/hyperledger/fabric-samples/blob/main/asset-transfer-ledger-quer

TrueTechLabs·2024-02-19 21:41

c语言局部变量怎么定义,深入了解C语言(局部变量的定义)

代码段的另一块集中的内存空间.而局部变量主要是使用堆栈的内存空间.好了,让我们直接看看下面这个案例研究.研究案例三工具:TurbocCv2.0,Debug,MASMv5.0,NASM实例C程序:/*example3

出门左转cs·2024-02-19 21:08

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