机器学习入门

【AIGC】Stable Diffusion原理快速上手，模型结构、关键组件、训练预测方式

【AIGC】StableDiffusion的建模思想、训练预测方式快速在这篇博客中，将会用机器学习入门级描述，来介绍StableDiffusion的关键原理。
Zing22·2023-04-21 05:23

【redis】BigKey

【redis】BigKey提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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
苗老八·2023-04-20 05:31

【redis】缓存双写一致性之更新策略探讨（上）

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苗老八·2023-04-20 05:31

机器学习入门（十二）：决策树——告诉你 Hello Kitty 是人是猫

HelloKitty的种族问题HelloKitty，一只以无嘴造型40年来风靡全球的萌萌猫，在其40岁生日时，居然被其形象拥有者宣称：HelloKitty不是猫！2014年8月，研究HelloKitty多年的人类学家ChristineR.Yano在写展品解说时，却被HelloKitty持有商三丽鸥纠正：HelloKitty是一个卡通人物，她是一个小女孩，是一位朋友，但她“绝不”是一只猫。enter
米饭超人·2023-04-20 02:16

pandas

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grant-ADAS·2023-04-19 22:24

B.数据挖掘机器学习[二]---汽车交易价格预测详细版本｛EDA-数据探索性分析｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:17

B.数据挖掘机器学习[三]---汽车交易价格预测详细版本｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:17

B.数据挖掘[一]---汽车车交易价格预测(测评指标；EDA)

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:47

机器学习入门（二）--CASIA-HWDB（tensorflow）微调efficientNetB0实现手写字体的识别

对数据集做一个resize后会导致某些图片失真，可以采用不失真的resize方法，能提高准确率。1.准备数据集CASIA-HWDB2.x（offline）数据集下载地址：http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Download.html将官网下载的HWDB数据进行解压，文件夹名称作为label。代码如下：注意分开test和trainimport
亚伯拉罕·黄肯·2023-04-18 18:04

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战项目链接合集（必看）项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
汀、人工智能·2023-04-18 15:42

书评：使用Scikit-Learn和TensorFlow进行动手机器学习

机器学习入门Udacity，Cou
cuml0912·2023-04-18 07:41

机器学习入门实例-加州房价预测-3（选择与训练模型+调参）

选择与训练模型使用线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorlin_reg=LinearRegression()lin_reg.fit(housing_prepared,housing_labels)housing_predictions=lin_reg.
陆沙·2023-04-18 02:16

机器学习入门实例-加州房价预测-4（继续调参+评估）

RandomizedSearch如果需要尝试、调整的超参数只有有限几个，比如之前的例子，那只用gridsearch就够了；但如果超参数的搜索空间非常大，应该用RandomizedSearchCV。它有两个优点：支持更大的参数范围它可以更快找到最优的超参数组合。因为不是遍历所有组合，而是在指定的参数范围内随机采样，然后评估性能。可以根据现有资源情况给参数的上下限，因此更灵活。缺点是可能错过最优，只得
陆沙·2023-04-18 02:15

机器学习入门实践--线性模型-多分类问题(python)

本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(OnevsOne)和OvR(OnevsRest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大的分类情
永远鲜红の幼月·2023-04-17 23:11

Redis常用命令

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西城十七妹·2023-04-17 16:04

Windows 10 上使用 CMake GUI 编译 Krita 源代码并使用 MinGW 64 作为构建工具

krita系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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
妙为·2023-04-15 21:03

pth模型文件转为onnx格式

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武魂殿001·2023-04-15 10:36

【EE架构】

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gg思无邪·2023-04-15 10:33

机器学习入门实例-加州房价预测-1（数据准备与可视化）

问题描述数据来源：CaliforniaHousingPricesdatasetfromtheStatLibrepository，1990年加州的统计数据。要求：预测任意一个街区的房价中位数缩小问题：superwisedmultipleregressiong(用到人口、收入等特征)univariateregression（只预测一个数据）plainbatchlearning（数据量不大+不咋变动）准
陆沙·2023-04-14 22:46

机器学习入门实例-加州房价预测-2（数据整理）

计算相关性使用corr()计算standardcorrelationcoefficient（Pearson’sr）。矩阵不是很方便观察，可以直接排序median_house_value列，可以看出median_house_value与median_income的相关性挺大的。corr_matrix=visual_data.corr()print(corr_matrix)#这句是直接排序了，降序pr
陆沙·2023-04-14 22:46

机器学习入门（五）：集成学习Bagging，Boosting，RandomForest和GridSearchCV参数调优

0）集成学习集成学习（ensemblemethods）的目的是结合不同的分类器，生成一个meta-classifier,从而使其拥有比单个classifier有更好的泛化能力(Thegoalbehindensemblemethodstocombinedifferentclassifiersintoameta-classifierthathasabettergeneralizationperform
FrenchOldDriver·2023-04-14 11:06

统计学/机器学习入门（三）: 朴素贝叶斯Naïve Bayes及其决策边界，交叉验证

一）理论基础不做过多介绍，NB（NaïveBayes)可用来分类，直接上公式：P(H|E)=P(E|H)*P(H)/P(E)二）举例说明a)文本数据:直接来个例子比较直观,现在有这样一堆数据:我们将通过过去的天气数据来判断今天是否适合出去玩耍,然后今天的天气是这样:这就是个很简单的01问题，play到底可不可以呢，于是我们就需要计算P(yes|E)和P(no|E)的概率，进行比较即可完成分类：由于
FrenchOldDriver·2023-04-14 11:05

pandas是什么

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Emo_TT·2023-04-12 04:05

【机器学习学习笔记】机器学习入门&监督学习

1.机器学习入门1.1WhatisMachineLearning?"
MikeBennington·2023-04-11 12:12

最全的AI教程。自学人工智能攻略！

我们今天就来分享一篇来自EliteDataScience上专门讲给机器学习入门自学者的教程，一步步教你如何从基础小白进阶为ML大拿。快上车吧，别找硬币了，这趟车不要钱！
python学习站·2023-04-10 10:20

【3D点云】目标检测总结（持续汇总）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一
杀生丸学AI·2023-04-10 07:31

c++入门基础知识——常量和变量

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一
心随而动·2023-04-09 22:11

软件设计师考试-学习笔记

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一
飞天巨兽·2023-04-09 05:09

A.机器学习入门算法[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:10

A.机器学习入门算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:10

A.机器学习入门算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:10

A.机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:09

A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:09

A.机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:39

A.机器学习入门算法（二）: 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:38

A.机器学习算法入门教程（一）: 基于逻辑回归的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:37

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 03:25

机器学习入门大纲

本人不是计算机专业的，更不是机器学习领域的。由于暑研去的实验室刚好是弄AI&MachineLearning方向，本人在去之前恶补了很多机器学习和深度学习的东西，算是勉强入了门。基本上所有人入门机器学习都是从看吴恩达（AndrewNg）在Coursera上的MachineLearning开始，在花了大概2周看完这个后，本人转向看视觉方向的东西，这领域的经典视频是Stanford老师李飞飞及其他人开的
一叶之坤·2023-04-07 19:48

并发的学习

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一
gys9895·2023-04-07 14:48

【Python机器学习】——入门

Python机器学习——入门文章目录Python机器学习——入门一、Python机器学习入门一、Python机器学习入门机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。
玄链教育·2023-04-07 02:40

【EPS32S3学习笔记】ESP32+OPENCV+OV2640+LVGL

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一
lunzilx·2023-04-06 00:53

Python机器学习入门--逻辑回归学习笔记

文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1.Sigmoid函数2.预测回归与分类的转化3.似然函数4.求偏导和参数更新5.SoftmaxSoftmaxSoftmax多分类三、Python实现逻辑回归和softamxsoftamxsoftamx多分类总结一、逻辑回归简介在机器学习中，我们需要大量样本数据去训练模型来使模型的效果变得越来越好，神经网络和深度学习就是典型的需要大量样本数据才能达到不
szu_ljm·2023-04-05 22:13

如何规划出完美的机器学习入门路径？| AI知识科普

书山有路勤为径，在学习进修的道路上，正确的路径比埋头勤奋要重要的多。最近两年AI在线学习和教育呈喷涌式发展，机器学习的培训课程也是层出不穷，专业的教育和课程固然重要，但在这个过程中最关键的是如何规划出合理的入门路径，保证自己学习的课程、实操的项目都是符合自身的。今天晚上我们就来探讨下初学者如何规划出近乎完美的机器学习路径。01机器学习基本概念要规划出合理的学习路径，必须先对机器学习有个基本的了解。
城市中迷途小书童·2023-04-05 21:08

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

前言机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导学习理论1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法
applecai·2023-04-05 00:10

《Kubernetes部署篇：Containerd配置Harbor私有镜像仓库》

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一
东城绝神·2023-04-02 23:25

Tensorflow手写数字识别

就好比编程入门有HelloWorld，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。
神之凝视·2023-04-02 04:26

机器学习入门-数学

作为一个IT从业人员，现在不得不接触接触AI，感觉不接触就会落伍一样，这是一个程序猿的悲哀。那么从一个什么都不懂的小白，如何进入AI这个高深莫测的世界了。看过一些入门提纲，数学是逃不过的一个课程1.数学基础(高等数学（已经忘记差不多了）)微积分导数偏导数拉格朗日2.线性代数概念：向量（vector）、标量或纯量（scalar）、矩阵（matrix）、零矩阵（zeromatrix）、单位矩阵或方阵（
会飞的阿甘·2023-03-30 11:57

Android驱动——audio输入输出插拔检测

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用文章目录前言一、audio插拔检测原理图二、驱动相关代码三、插拔事件处理并广播四、
zhaojy5453·2023-03-29 21:35

机器学习入门篇

工业革命是让机器干人干不了事，智能革命是让机器干人能干的事机器学习是一门需要不断实验和试错的科学，拥有大量的数据几乎比拥有一个好的算法还要重要，没有一个机器学习模型能够对所有的问题都是最有效的。人工智能、机器学习、深度学习之间的关系人工智能（AI）强化学习（ReinforcementLearning）在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的
城市中迷途小书童·2023-03-24 06:23

7个角度，用 ChatGPT 玩转机器学习

其实ChatGPT在机器学习入门中能做的远不止这些，以
机器学习算法与Python实战·2023-03-22 04:37
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