机器学习——基础算法（六）第15页

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

C++：入门详解（关于C与C++基本差别）

）命名空间的嵌套（4）具体使用场景三.缺省参数1.基本定义：2.几个注意：四.函数重载1.定义与使用：五.引用1.定义：2.引用的特性：3.引用的使用（区别传值返回和传引用返回）：4.const引用：六.

梅茜Mercy·2025-03-11 08:23

（六）Java-BigDecimal

一、概述BigDecimal类用于高精度计算，特别适用于需要进行精确浮点数运算的场合，例如货币计算、金融应用或科学计算。二、优势由于double和float类型是浮点数类型，它们在表示一些十进制数时会出现精度丢失问题，而BigDecimal则可以避免这些问题，提供任意精度的数值表示。三、特点1.任意精度：BigDecimal的精度仅受限于计算机的内存，而不像float和double有固定的精度限制

Kyrie_Li·2025-03-11 07:21

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

react 和 reflux

目录一、介绍：二、特征：三、组成：四、react的基本概念：五、JSX语法：六、生命周期：七、简单的使用：一、介绍：react：最早来源于FaceBook,后来因为其独特的设计思想和惊人的性能被广大用户喜欢

yunhai.du·2025-03-11 06:11

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据（五）表格数据（六）

易辰君·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

-安全实习生一面一、Linux操作：查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch（ES）核心要点三、HTTPS建立过程（TLS1.3优化版）四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六、

独行soc·2025-03-11 05:04

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

2025.3.8总结

每到周末，想得有点多，想要提升自己却力不从心，也不知道怎么才能在六年内赚够一百万。有时候，自己也想不明白，年纪轻轻，就这么掉进钱眼里了。

天真小巫·2025-03-11 04:22

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

html 文本识别标签,HTML 文本标签

一、标题标签单词缩写：head头部.标题为了使网页更具有语义化，我们经常会在页面中用到标题标签，HTML提供了6个等级的标题，即~，代表六个级别的标题，代表最大的标题，代表最小的标题。

北美R哥·2025-03-11 03:43

从零开始学C语言文件操作：理论与代码详解

doitforjoyanddoitforever文件操作一、为什么要使用文件二、什么是文件三、二进制文件和文本文件四、文件的打开和关闭（一）流和标准流（二）文件指针（三）文件的打开与关闭函数五、文件的顺序读写六、

愚润泽·2025-03-11 03:43

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

K8s 1.27.1 实战系列（六）Pod

一、Pod介绍1、Pod的定义与核心设计Pod是Kubernetes的最小调度单元，由一个或多个容器组成，这些容器共享网络、存储、进程命名空间等资源，形成紧密协作的应用单元。Pod的设计灵感来源于“豌豆荚”模型，容器如同豆子，共享同一环境但保持隔离性。其核心设计目标包括：轻量性：Pod本身不负责资源分配，仅作为容器的逻辑封装单元，高效利用集群资源。临时性：Pod生命周期短暂，故障或任务完成后会被销

白昼ron·2025-03-11 02:05

C++第六节：stack和queue

本节目标：stack的介绍与使用queue的介绍与使用priority_queue的介绍与使用容器适配器模拟实现与结语1stack（堆）的介绍stack是一种容器适配器，专门用在具有后进先出操作的上下文环境中，只能从容器的一端进行元素的插入与提取操作。stack是作为容器适配器被实现的，容器适配器即是对特定类封装作为其底层的容器，并提供一组特定的成员函数来访问其元素，将特定类作为其底层的，元素特定

熊峰峰·2025-03-11 02:03

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

动态规划经典算法详解与C++实现

本文精选六大经典动态规划问题，提供详细的算法解析和C++实现代码。

金外飞176·2025-03-11 00:54

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

Excel如何制作轮班表-周六周日不去排班

Excel如何制作轮班表-周六周日不去排班1.概念讲解2.例子3.详细讲解3.1前期准备3.2人员依次编号3.3填入日期，和日期编号`此轮班表中得日期编号可以省略`3.4填入星期数3.4函数组合-填充值班人员编号

cheese-liang·2025-03-10 21:05

周报 | 25.3.3-25.3.9文章汇总

-CSDN博客AI生成未来|CVPR2025|多模态六边形战士Magma：会点按钮会搬砖，标注竟让AI长出“时空大脑“_magma-8b-CSDN博客机

双木的木·2025-03-10 21:04

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

第六课：数据库集成：MongoDB与Mongoose技术应用

本文详细介绍了如何在Node.js应用程序中集成MongoDB数据库，并使用Mongoose库进行数据操作。我们将涵盖MongoDB在Ubuntu20系统中的安装、Bash命令的CRUD操作、Mongoose数据建模（Schema/Model）、关联查询与聚合管道，以及实战案例——用户注册系统的开发。通过本文，你将掌握Node.js与MongoDB集成的完整流程。1.MongoDB在Ubuntu2

deming_su·2025-03-10 19:43

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

基础算法：归并排序

归并排序C++模板：注意：需要用到辅助数组，帮助两个部分进行合并时的结果保存intq[N],tmp[N];voidmerge_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;intmid=l+r>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q,mid+1,r);inti=l,j=mid+1,k=0;while(iusingnamespacestd

奋斗吧！骚年！·2025-03-10 17:04

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

蓝桥杯刷题周计划（第二周）

EnigmaCoder·2025-03-10 15:47

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线

北辰alk·2025-03-10 14:42

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技

大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

C++（六）模板初阶

泛型编程如何实现一个通用的交换函数呢？voidSwap(int&left,int&right){inttemp=left;left=right;right=temp;}voidSwap(double&left,double&right){doubletemp=left;left=right;right=temp;}voidSwap(char&left,char&right){chartemp=le

cloud_disspated·2025-03-10 14:39

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。

真智AI·2025-03-10 14:38

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、

砌墙_2301·2025-03-10 14:06

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

专题二——滑动窗口

目录一长度最小的子数组二无重复字符的最长字符串三最大连续1的个数Ⅲ四将x减到0的最小操作数五水果成篮六找到字符串中所有字母异位词七串联所有单词的子串八最小覆盖子串原理：定义两个指针(下标)来维护所指向的区间始终是符合题目要求

有时间要学习·2025-03-10 12:28

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