机器学习人工智能深度学习程序员第15页

【秋招突围】2024届秋招笔试-小红书笔试题-第一套-三语言题解(Java/Cpp/Python)

大家好这里是清隆学长，一枚热爱算法的程序员✨本系计划跟新各公司春秋招的笔试题ACM银牌|多次AK大厂笔试｜编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢清隆这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总，如果有需要的小伙伴可以关注

春秋招笔试突围·2024-08-26 04:12

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

对于程序员来说，算法重要还是语言与框架重要？

对与程序员来说，不论是哪种计算机语言的程序员，php也好，c++也好，还是java也罢，除了语言语法不同，这中间还是有好多共同特征的，也就是编程思想还是可以借鉴的，从一门语言到另一门语言并不是零基础，都算是有一定根基了

上世是朵花·2024-08-26 03:35

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法

openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更

探数API数据·2024-08-26 02:58

HTML01

能够让前端程序员写的代码可以

ae7e2869e671·2024-08-26 02:02

32岁老程序员的现状和尴尬,无奈中透露些许悲凉,有选择却更痛苦

与标题应景，先描述下我这个程序老鸟是如何活过来的。博主86年11月天蝎男。05年考上2年制大专：今年我19岁。06年校内恋爱了，也是现在的夫人：今年我20岁。07年毕业，紧接着ASP工作：今年我21岁。在校ASP课程给了我1个好饭碗，毕业轻松找到对口工作不求人，但是之前第一份实习工作是在图文公司里复印晒图纸，可喜的是有贵人同学帮助下进入了对口ASP工作，起步比较低，皖南不入流的小城市，600元人民

架构师之路·2024-08-26 02:14

梦与不存在的幻境

再次回到最初你会后悔成为一名程序员吗......创作灵感:两个月前我就规划出一个足够高质量的专栏但是却一直都没有灵感直到后来有一天,一个

Ysjt | 深·2024-08-26 01:50

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

借题《黑神话悟空》,聊聊UE5 游戏开发中基本的 C++ 概念

编程可以帮助创建更复杂的游戏机制，因此成为一名高级C++程序员是任何认真的独立游戏开发人员的必备条件。何时使用C++编程而不是虚幻的可视化编辑器进行游戏开发？涉及关键性能需求C++通常比蓝图更快。

代号0408·2024-08-25 23:37

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

Java基础——编码规范及个别类

Java编码规范编码对于我们程序员来说，特别重要，原因如下：一个软件的生命周期，90%的时间都是在维护系统良好的编码习惯可以改善代码的可读性编码规范：起名：做到见名知意，遵循标识符规范不能使用拼音，采用驼峰命名法

风之彼端·2024-08-25 21:54

从菜鸟到高手：掌握Python推导式，让代码飞起来,列表、集合、字典，一网打尽，用Python推导式优雅地重构你的数据操作

"在Python的广阔世界里，隐藏着一种让程序员们爱不释手的秘密武器——推导式。想象一下，你正站在数据处理的战场上，面对着成千上万条数据，需要快速筛选、转换、聚合。

长风清留扬·2024-08-25 19:14

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

完美！腾讯技术官发布Python零基础就业宝典，不用再怀疑人生了

近几年来，互联网行业变化非常大，除了龙头企业的更替，“裁员潮”“失业潮”也不断掀起，尤其是对于年纪太大的程序员真的是不太友好。

AGI大模型阿南·2024-08-25 17:59

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

【程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习？】在繁忙的编码工作中找到个人成长空间

程序员不仅要不断学习新技术，还要在紧张的时间表下保持高质量的代码输出。以下是对编程工作挑战的深入分析以及一些日常实践中的高效编码技巧。1.1高效编码技巧高效编码是每个程序员追求的目标。

王尼莫啊·2024-08-25 09:12

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

以飞花令为例讲透Elasticsearch原理！

小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。随着央视诗词大会的热播，小史开始对诗词感兴趣，最喜欢的就是飞花令的环节。

Java高级架构师之路·2024-08-25 08:13

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

求职信息#私信

我用的我妈妈的账户，我是小学生我要打工，我的梦想是当web黑客,现在我要当程序员直到我初中,一年的最高薪资1k最低100#这是我的理想,如有同意请私信

pythoncker·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

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