机器学习&数据科学第32页

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

无锁类原理详解与使用，无锁算法详解，全是干货

2.1AtomicInteger2.1.1概述2.1.2主要接口2.1.3主要接口实现2.2Unsafe2.2.1概述2.2.3主要接口2.3AtomicReference2.3.1概述2.3.2主要接口2.4AtomicStampedReference2.4.1

纵然间·2024-02-13 07:31

Shiro过滤器Filter的实战使用

RealmpublicclassCustomRealmextendsAuthorizingRealm{@AutowiredprivateUserServiceuserService;/***授权信息*@paramprincipalstheprimaryidentifyingprincipalsoftheAuthorizationInfothatshouldberetrieved

小白想要逆袭·2024-02-13 07:30

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

每日一练75——Java数组加数组(8kyu)

importorg.junit.Test;importstaticorg.junit.Assert.assertEquals;importorg.junit.runners.JUnit4;//TODO:Replaceexamplesanduse

砾桫_Yvan·2024-02-13 07:51

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

chrome插件的开发案例分析

仓库地址chrome-plugin-example@githubChrome插件中manifest.json的主要设置{"permissions":["http://localhost:3000/*",

Wang's Blog·2024-02-13 06:35

2018-12-18 Shift n.

DefinitionAchangeinsomething,forexampleinsomeone’sideaoropinions.Collocation图片发自AppSentence1.TherehasbeenamarkedshiftinattitudestowardshowtoaskquestionsinthePhenomenalEnglishcommunity

大兄弟的铲屎官·2024-02-13 06:59

python在文本添加超链接_使用python在microsoftword中添加超链接

#HowtoinserthyperlinksintoanexistingMSWorddocumentusingwin32com:#UsethesamecallasintheexampleabovetoconnecttoWord

weixin_39835147·2024-02-13 06:00

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。

栈江湖·2024-02-13 06:27

Centos9部署LAMP

配置LAMP参考文档https://blog.csdn.net/weixin_51432789/article/details/112254685首先安装yuminstall-ylibxml2-devel

老芦IT·2024-02-13 06:39

CF 898 div4 E. Building an Aquarium

目录ProblemStatementInputOutputSAMPLESinputoutputNote解题过程上代码总结CF898div4E.BuildinganAquarium，题目大意：t组数据，每组数据第一行

XchenPlayer·2024-02-13 05:08

随机过程及应用学习笔记（一）概率论（概要）

一、概率空间(Ω,F,P)Samplespace样本空间：随机试验的所有可能结果构成的

苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:00

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

python学习 day41之MySQL表相关操作续集

TINYINTSMALLINTMEDIUMINTINTBIGINT指令验证2、浮点型定点数类型DEC等同于DECIMAL浮点类型：FLOATDOUBLE3、位类型（了解）日期类型DATETIMEDATETIMETIMESTAMPYEAR

跃上青空·2024-02-13 05:13

面向数据科学的概率论三、随机变量

三、随机变量原文：prob140/textbook/notebooks/ch03译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译许多数据科学涉及数值变量，它的观察值取决于几率。

布客飞龙·2024-02-13 04:26

java定时发送邮件springBoot

packagecom.example.demo.service;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.mail.SimpleMailMessage

学魔学编程·2024-02-13 04:40

算法49. Group Anagrams

49.GroupAnagramsGivenanarrayofstrings,groupanagramstogether.Example:Input:["eat","tea","tan","ate","nat

再学亿年呗·2024-02-13 04:19

让初中生去高考？他们不是梅西

空难事件、沪上疫情已经够愁心了，本想一场足球赛事能够给四月烦心诸多“封楼封存“躺平在家的人们打一折强心剂，没想到4月15日晚，在2022赛季亚冠联赛(AFCChampionsLeague)小组赛第一轮比赛中

鹰瞳世界·2024-02-13 03:10

-打印流-

：PrintStream字符打印流：PrintWriter特点1：都是只能输出不能读取字节打印流：构造方法：主要用上面的两个构造成员方法：//创建字节打印流对象：ctrl+p注意参数PrintStreamps

成果、·2024-02-13 03:47

Jmeter之JDBC请求参数化

在HTTPsample中，我们经常会使用参数化或者正则表达提取器(关联)使我们的请求参数转换为变量，以便更正确、多样的调试脚本。那么，同样是工作中经常用到的JDBC请求，它的参数化以及关联该怎么做呢？

公子小白123·2024-02-13 03:28

爬虫综合大作业

该作业要求来源于：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075一、作业要求一.把爬取的内容保存取MySQL数据库importpandasaspdimportpymysqlfromsqlalchemyimportcreate_engineconInfo

weixin_30332241·2024-02-13 03:14

英语同义词辨析——battle, war, campaign, struggle, warfare, fight, combat, engagement 战斗，战争

campaign:通常指在一场大的战争中在某一地区进行的一连串有既定目的的军事行动。也可作引申用。struggle:指激烈或时间持续长的战斗或奋力斗争。warfare侧重指战争状态或具体的作战方法。

乐子夫·2024-02-13 02:13

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre

Jlan·2024-02-13 02:09

linux命令大全

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。

城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

IAR报错解决：Fatal Error[Pe1696]: cannot open source file “zcl_ha.h“

报错信息FatalError[Pe1696]:cannotopensourcefile"zcl_ha.h"K:\Z-Stack3.0.2\Projects\zstack\Practice\SampleSwitch

struggle_success·2024-02-13 00:40

R语言拆分测试集和训练集（1）

方法1：sample#拆分数据集#生成模拟数据集set.seed(5)data_mo<-data.frame(a1=rnorm(20,30,5),a2=rgamma(20,50,10),a3=rnorm

weixin_49320263·2024-02-13 00:34

react中的useState和useEffect

之前我们已经掌握了useState的使用，在class中，我们通过在构造函数中设置this.state为{count:0}来初始化countstate为0：classExampleextendsReact.Component

Simple_IDE·2024-02-12 23:55

React useState和useEffect

importReact,{useState}from'react';functionExample(){const[count,setCount]=useState(0);

Yehger·2024-02-12 23:25

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升

DeepNoMind·2024-02-12 23:01

visual studio code（#include报错，找不到源文件）移植别人文件时的注意事项（文章使用espidf插件）

在网上查询了很久尝试了许多的方法，综合之后总结了以下方法方法一、删除build和.vscode文件1.在打开工程文件夹双击刚打开时可以看见三个文件夹，分别是：.vscode和build以及你的工程的名字（这里的sampleproje

芝麻糊76·2024-02-12 23:48

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

Python算法实战·2024-02-12 23:47

Java流式编程概念详解

流式编程在现代Java编程中，流式编程（StreamProgramming）已经成为一种常见的编程模式，它基于Java8引入的StreamAPI，提供了一种简洁、高效、函数式的方式来处理集合数据。

Chowley·2024-02-12 23:10

飞机大战斗

号在同时调用两个模块的时候里面有相同的函数时后者会给前者覆盖掉在pygame这前安装了个pip3#安装pygamesudopip3installpygame#验证安装python3-mpygame.examples.aliens

姓高名旭升·2024-02-12 22:58

葫芦书第一章——特征工程

葫芦书是机器学习岗位面试的必读书，第一遍读，就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验，顺便查漏补缺。

单调不减·2024-02-12 22:08

自动驾驶轨迹规划之kinodynamic planning

偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文PPT来自深蓝学院《移动机器人的运动规划》目录1.kinodynamic的背景2.old-schoolpipline3.example1

无意2121·2024-02-12 22:54

Maximum subArray

Givenanintegerarraynums,findthecontiguoussubarray(containingatleastonenumber)whichhasthelargestsumandreturnitssum.Example

Kong_Mt·2024-02-12 22:02

2018-09-25 每日一词

Goodideasalonedonotsuffice.2-Extensivereadingalonedoesnotsuffice.Wehaveto,too,putwhatwereadintopractice.3-Asingleexamplewillsuffice

叶小静Stamy·2024-02-12 21:15

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 21:08

2021-10-10

CellRepMet|基因筛查的通用工具箱STAMPScreen原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学技术基因工程领域积累了一个巨大的工具箱：海量在线数据集、基因编辑工具和快速廉价的基因组测序

图灵基因·2024-02-12 20:33

[韩顺平]python笔记

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

超级用户 root·2024-02-12 20:54

《统计学简易速速上手小册》第9章：统计学在现代科技中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1统计学与大数据9.1.1基础知识9.1.2主要案例：社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1：电商销售预测9.1.4拓展案例2：实时交通流量分析9.2统计学在机器学习和人工智能中的应用9.2.1

江帅帅·2024-02-12 20:54

Android AsyncTask源码解读

表示输入参数的类型Progress表示后台任务的执行进度Result表示返回结果的类型2.使用在AsyncTask这个类的顶部有一些代码注释，里面讲述了如何使用一个AsyncTask,如下：*Hereisanexampleofsubcla

糖葫芦_倩倩·2024-02-12 20:24

LNMP与LAMP的工作原理

1.LNMP的工作原理Linux+Nginx+Mysql+PHP首先，浏览器发送httprequest请求到服务器（Nginx）,服务器响应并处理web请求，将一些静态资源（CSS，图片，视频等）保存服务器上，然后将php脚本通过接口传输协议（网关协议）PHP-FCGI（fast-cgi）传输给PHP-FPM（进程管理程序）,PHP-FPM不做处理，然后PHP-FPM调用PHP解析器进程，PHP解

observerb·2024-02-12 20:07

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