机器学习&深度学习基础

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

文章目录基于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importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
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

vivado Convergent Rounding (LSB CorrectionTechnique)

RoundingtoEven(Verilog)Filename:convergentRoundingEven.v//Convergentrounding(Even)Examplewhichmakesuseofpatterndete
cckkppll·2024-02-19 21:20

vivado Latches、Tristates、

LatchesReportingExample=========================================================
cckkppll·2024-02-19 21:18

html-css-js prettify 设置缩进,sublime格式化插件---HTML-CSS-JS Prettify美化代码(示例代码)...

可以在这里尝试js-beautify的效果原始代码：//Thisisjustasamplescript.Pasteyourrealcode(javascriptorHTML)here.if(‘this_is
阿热妮·2024-02-19 21:46

java建造者模式实例_Java设计模式之建造者模式

如下代码所示：1publicvoidrun(ExampleContextcontext){
传兮留学Transit·2024-02-19 21:29

MATLAB | 绘图复刻(十五) | 环形聚类树状图

(任重道远，道阻且长)：代码讲解0数据设置写了比较多的注释应该比较易懂：clc;clear;closeall%样品起名slan1slan2slan3...slan75sampleName=compose
slandarer·2024-02-19 20:48

SpringBoot项目中使用AOP的方法

Spring的AOP技术主要有4个核心概念：Pointcut:切点，用于定义哪个方法会被拦截，例如execution(*cn.springcamp.springaop.service.*.*(..))Advice
小白不会java·2024-02-19 20:06

树莓派基于rust编写linux驱动模块

更多的例程在官方仓库中的sample/
ZechariahZheng·2024-02-19 20:30

树莓派基于rust编写linux驱动模块

更多的例程在官方仓库中的sample/
ZechariahZheng·2024-02-19 20:30

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：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
人才程序员·2024-02-19 20:23

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

PHP毕业设计图片分享网站76t17

运行环境:phpstudy/wamp/xammp等开发语言：php后端框架：Thinkphp前端框架：vue.js服务器：apache数据库：mysql数据库工具
小雨cc5566ru·2024-02-19 20:10

python读取PDF文件中文本、表格、图片

PDF文件中文本、表格、图片提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、文本读取二、图片读取三、表格读取一、文本读取基于fitzimportfitzpdf_file="example.pdf"pdf_document
Young_Lb·2024-02-19 20:37

并发编程-JUC-原子类

使用原子的方式更新基本类型AtomicInteger：整形原子类AtomicLong：长整型原子类AtomicBoolean：布尔型原子类引用类型AtomicReference：引用类型原子类AtomicStampedReference
developer@liyong·2024-02-19 20:30

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

Eclipse - undefined reference to sin - cos - exp - sqrt - pow

Eclipse-undefinedreferencetosin-cos-exp-sqrt-pow1.atof_example_1.c2.rightmouseclickonthedesiredproject
Yongqiang Cheng·2024-02-19 20:22

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

kerberos认证可以通过keytab文件认证用户

/etc/hyperbase1/conf/hyperbase.keytabKeytabname:FILE:/etc/hyperbase1/conf/hyperbase.keytabKVNOTimestampPrincipal
FreyFan·2024-02-19 19:15

聊聊elasticsearch的MasterFaultDetection

java/org/elasticsearch/discovery/zen/FaultDetection.java/***Abaseclassfor{@linkMasterFaultDetection}&amp
go4it·2024-02-19 19:22

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Mysql按时间分组查询（每天|每月|每年）

时间戳int日期时间datetime时间戳早期一直在使用的方式，缺点：在数据库中不直观查询的时候涉及到转换例如在查询的时候需要将日期时间转化为时间戳：wherecreated_atAMP
fourn熊能·2024-02-19 19:17

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

Kotlin：使用flow实现倒计时功能

文件代码注意：创建ExtendContext.kt选择file使用kotlin扩展方法的特性创建countDown扩展方法，避免多个地方使用倒计时重复创建countDown方法packagecom.example.baselib.extensionimportandroidx.fragment.app.FragmentActivityimportand
ChinaDragonDreamer·2024-02-19 18:44

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11
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