机器学习(理论篇)

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

Anaconda3 介绍和安装

介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

Python爬虫——网站基本信息

Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储

IT·小灰灰·2025-02-16 20:35

Python：第三方库

pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘

衍生星球·2025-02-16 20:00

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

预测股票走势的ai模型

✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股

roxxo·2025-02-16 17:10

DeepSeek推荐未来好就业的十大专业

一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业，构成了这一前沿领域的核心。

东锋1.3·2025-02-16 15:59

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

智能客服平台的架构设计：实现高效、安全、可靠的服务运行

智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词：智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带

AI天才研究院·2025-02-16 09:40

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate

文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati

Harryline-lx·2025-02-16 07:21

机器学习-33-机理模型和非机理模型

1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法，它们具有以下特点：1.1机理模型(1)特点：机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点：机理模型能够提供深入的理解和解释，并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察，从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点：机理模型的建立需要详细的物理

皮皮冰燃·2025-02-16 06:20

学习AI大模型用这十种方法，轻松入门

这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学

大模型玩家·2025-02-16 06:46

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。

AI大模型应用之禅·2025-02-16 06:16

机器学习网络安全

实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。

网络安全Max·2025-02-16 06:15

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据，而是图像或视觉数据。

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

人工智能之数学基础：线性空间

本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-16 04:00

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇关键词：知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代，数据量呈爆炸性增长，各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战

AI大模型应用之禅·2025-02-16 03:57

李宏毅机器学习31——GAN（3）

摘要：这节课学习条件生成下GAN的应用(CGAN)。conditionalGAN是指在有生成条件的前提下，通过对抗生成网络的方法，进行图像的生成。首先文字生成图片为例，加入GAN的方法，将文字和生成图片联系起来，输入到生成式中。这样解决了传统方法下，生成的图片不够真实的问题。之后又对这个方法进行了改进，将生成式的输入和输出同时输入到判别式，使文字和图片作为一对数据联系起来。之后又提出了一种新的判别

zeng-233·2025-02-16 03:26

数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪

DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代，软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。

AI架构设计之禅·2025-02-16 03:53

机器学习入门-读书摘要

先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.

不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

大模型转换为 GGUF

GGML是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。

奔跑中的小象·2025-02-15 22:48

《Python全栈开发：构建高并发物联网数据中台实战》

系统采用微服务架构，核心功能包括：百万级设备并发接入（基于MQTT协议）实时流数据处理（ApacheKafka+Faust）时序数据存储（InfluxDB+Redis）智能告警引擎（规则引擎+机器学习）

放氮气的蜗牛·2025-02-15 22:15

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习

GentleCP·2025-02-15 19:56

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

LogisticRegression即逻辑回归，是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法，以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍：基本原理线性回归基础：逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为

硅基创想家·2025-02-15 19:54

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

赵钰老师·2025-02-15 14:20

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-15 13:42

强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践

而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体

Echo_Wish·2025-02-15 13:08

Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。

夜里慢慢行456·2025-02-15 12:35

AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率

在软件测试中，AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率。

小赖同学啊·2025-02-15 11:56

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。

welcome_123_·2025-02-15 08:31

Chrome将网页保存为PDF的实战教程

爱编程的喵喵·2025-02-15 04:31

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据收集与准备1.数据收集多样化数据源：从社交媒体平台（如微博、Twitter）、新闻网站、论坛等多渠道收集数据，以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库（如BeautifulSoup）进行网页数据爬取，使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半

数澜悠客·2025-02-15 02:05

2月第五讲：深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用

Python作为一种高级编程语言，以其简洁、易读、功能强大等特点，在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。

2501_90442144·2025-02-15 01:33

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。

山海青风·2025-02-14 23:14

利用Blackbox AI让编程更轻松

Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台，它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比，它提供了简洁美观的界

·2025-02-14 22:03

Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

Soft_Leader·2025-02-14 22:40

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。

换个网名有点难·2025-02-14 22:36

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

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