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linge511873822·2024-02-12 18:21

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linge511873822·2024-02-12 18:20

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linge511873822·2024-02-12 18:20

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linge511873822·2024-02-12 18:17

机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】

K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章，主要介绍的是K紧邻算法，这是机器学习中最简单的一种分类算法，也是机器学习中最基础的一种算法。
神仙盼盼·2024-02-12 18:15

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考
神仙盼盼·2024-02-12 18:15

机器学习原理到Python代码实现之PolynomialRegression

PolynomialRegression多项式回归模型该文章作为机器学习的第五篇文章，主要介绍多项式回归模型的原理和实现方法。这个算法是建立在线性回归基础之上的，所以需要对线性回归有一定的了解。
神仙盼盼·2024-02-12 18:44

重温阿里云宝塔面板部署前后端项目

便打算趁这一段空闲时间提升一下自己，重点是学习实践一下echarts相关内容，很多公司项目都需要实现可视化，所以在bilibili上找了黑马的一个教程开始学习，不同的是，他用的是vue2，我用的是vue3，然后又白嫖了阿里云的七个月云服务器
fc&&fl·2024-02-12 18:42

XEX数字货币交易平台：量化交易策略与市场趋势解析

未来，随着人工智能和机器学习技术的进一步发展，量化
焦点易讯·2024-02-12 18:36

阿里云五代、六代、七代、八代云服务器实例规格及性能提升介绍

目前阿里云服务器有多种实例规格可选，这些实例规格分别属于五代、六代、七代和最新第八代倚天云服务器，当下主售的是以七代和八代云服务器为主，那么我们在购买阿里云服务器时所看到的各种云服务器实例具体属于那一代云服务器呢
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-12 17:54

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

引言之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。
程序员老冉·2024-02-12 16:34

阿里云计算型c7、通用型g7和内存型r7云服务器网络带宽能力及详细使用场景介绍

计算型c7、通用型g7和内存型r7是阿里云推荐的上云首选第七代云服务器，突破算力极限，属于高性价比云服务器，极致性能，安全加码，覆盖多行业场景应用，,由于计算型c7实例vCPU内存比为1:2，通用型g7
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-12 16:12

明天开课 | 第六届核磁机器学习班（训练营：2023.7.24~8.5）

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 16:34

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

边缘计算的重要性与应用场景

然而，随着数据量的不断增长，传统的云计算已经难以满足我们的需求。边缘计算的出现，为我们提供了一种新的解决方案，让我们能够更好地处理、分析和利用这些数据。边缘计算的重要性体现在以下几个方面。
准备钟·2024-02-12 16:57

shapash，一个神奇的 Python 库！

Github地址：https://github.com/MAIF/shapash在机器学习领域，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。
漫走云雾·2024-02-12 15:18

基于SpringBoot+Vue的个人理财系统附带文章和源代码

MyBaits系统测试系统测试目的系统功能测试系统测试结论为什么选择我代码参考数据库参考源码获取前言博主介绍：✌CSDN特邀作者、985计算机专业毕业、某互联网大厂高级全栈开发程序员、码云/掘金/华为云/阿里云
微实coding·2024-02-12 15:43

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从20世纪80年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。
人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

Python自学之路：从入门到精通

一、引言Python，作为最受欢迎的编程语言之一，不仅语法简洁易懂，而且应用领域广泛，从数据科学、机器学习、网络开发到自动化脚本编写等，无所不能。
白猫a~·2024-02-12 15:37

阿里云Redis

1.请简述阿里云Redis的架构和特点。阿里云Redis是一种兼容开源Redis协议标准的数据库服务，它具备多种架构类型，以适应不同的业务需求和场景。
编织幻境的妖·2024-02-12 15:35

Week10

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型
kidling_G·2024-02-12 14:29

Linux：docker在线仓库（docker hub && 阿里云）基础操作

1.dockerhub仓库2.阿里云加速3.阿里云仓库由于dockerhub是国外的网站，国内的对数据的把控比较严格，经常出现断开或者连接失败，这时可以使用阿里云进行加速，或者直接使用国内的阿里云仓库可以稍微快点
鲍海超-GNUBHCkalitarro·2024-02-12 13:07

云计算时代操作系统Kubernetes之动态配置

笔者关于配置的话题已经有多篇了，不过细心的读者会发现，我们前边所有介绍的内容中，都是讲如何把确定的配置信息传递给容器实例，也就是我们的应用程序，但是情况不总是如此，有些时候我们无法在编写YAML文件的时候，确定具体配置项的值。举几个例子来说明一下，作为Kubernetes平台的用户，当我们通过kubectl将要部署的应用程序推到APIServer之后，对象数据会被保存到ETCD，接着控制器会收到通
攀师傅·2024-02-12 13:17

第2讲投票系统后端架构搭建

创建项目时，随机选择一个，后面会生成配置properties文件生成文件maven-3.3.3设置阿里云镜像D:\repositorytrue-->false-->com.your.plugins-->
九品印相·2024-02-12 13:30

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享机缘：以证促学在工作中，接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右，具备一些AI相关的理论和经验。
North_D·2024-02-12 13:59

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段
吵吵人·2024-02-12 12:48

Vitis AI 集成

更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。
·2024-02-12 12:41

国内唯一！通义灵码入选全球智能编码助手使用率 TOP 榜单

通义灵码是阿里云2023年推出一款基于通义大模型的智能编码助手，提供行级/函数级实时续写
·2024-02-12 12:41

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
·2024-02-12 12:11

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。
Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非
stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold
lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。
bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。
3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

更多面试题关注"机器学习算法面试"有劳动下手指啦问题背景在优化的世界里，总避免不了的接触全局最优和局部最优的概念，那么这两者的区别是什么呢？
耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非
华农DrLai·2024-02-12 11:30

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部
华农DrLai·2024-02-12 11:29

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python提供了强大的API和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。在Python的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。
程序员老冉·2024-02-12 11:21

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造
LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三
Francek Chen·2024-02-12 11:15

购买阿里云服务器时候如何选择实例规格、内存CPU配置、带宽？

我们在选择阿里云服务器的时候，云服务器的实例规格、CPU、内存、带宽是选择过程中应该重点注意的地方，一般来说，我们只知道自己网站的类型、网站的访问量大概有多大，在知道网站类型和访问量的情况下，在选择阿里云服务器配置的时候
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-12 10:44

Docker部署Consul（一）

准备开发环境阿里云服务器，操作系统Centos6.5默认你本地环境已经部署Docker服务Consul镜像使用Docker服务中提供的最新版本（latest）操作步骤DockerpullConsul镜像
高达汤·2024-02-12 10:57

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。
白如意i·2024-02-12 10:36

打包找不到证书问题

xcode12.4Verifythatyourbuildprocesshascompiledbinariesandcopiedinbundledresources.打包的时候找不到证书，这是什么情况1.一开始少导了阿里云的库
小小鸟他大爷·2024-02-12 10:14

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]
是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将
BioLearner·2024-02-12 10:36

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。
六六子大顺1·2024-02-12 09:29
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