机器学习公式

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

代码随想录 Leetcode509. 斐波那契数

三个数表示加法算式里的加数加数和*//*初始化*/intleftVal=0;intrightVal=1;intsum=0;for(inti=2;i<=n;++i){sum=leftVal+rightVal;//递推公式
meeiuliuus·2024-02-20 13:32

一则留言：表白一中

才发现我最美好的青春时光留在了那里，道不明，说不白，穿着必须穿的校服，站在小小的升旗台下，听着教导主任卓哥的客家话，看着别人班精彩的校运会出场，当时觉得，自己的高中不过如此，原来如此，没有他人的绚烂多彩，尽是一堆文字公式
小吖的记录馆·2024-02-20 13:08

八种教学手段

它是通过叙述、描绘、解释、推论来传递信息、传授知识、阐明概念、论证定律和公式，引导学生分析和认识问题。2、讨论法——
余清华乐平一小·2024-02-20 12:15

Python | Conda常用命令

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。
-拟墨画扇-·2024-02-20 12:48

conda 所有的命令及其讲解

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。
MonkeyKing.sun·2024-02-20 12:48

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:40

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:30

python机器学习库Scikit-learn

python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。
崔吉龙·2024-02-20 12:49

（一）数理逻辑

希望多次阅读，汲取知识命题逻辑（不关注内容，只关心抽象逻辑）命题具有确定真值的陈述句连接词一元连接词：非（¬）二元连接词：合取（∧），析取（∨），蕴含（→），当且仅当（↔）等价公式推论范式范式有合取范式和析取范式两种将一个命题公式转化为主范式的方法主要由
Purple Coder·2024-02-20 11:56

“抓大放小”陪伴孩子成长

牢记公式，情商
紫水晶_a66f·2024-02-20 11:47

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

通达信指标 长阳反包介入 副图指标+选股公式 源码

通达信指标长阳反包介入副图指标+选股公式源码GOODGONGSHI2:=REF(LOW,1);GOODGONGSHI3:=SMA(ABS(LOW-GOODGONGSHI2),13,1)/SMA(MAX(
goodgongshicom·2024-02-20 11:17

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统 在线旅游景点推荐系统 基于机器学习/深度学习/人工智能 基于标签/协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy
linge511873822·2024-02-20 11:26

5、程序员可以进入机器学习

在这篇文章中，我想向您展示程序员可以进入机器学习。我将向您展示学习机器学习就像学习任何其他高科技一样。我们首先将学习机器学习与学习编程进行比较，这可能是一个更大的挑战。
攻城狮笔记·2024-02-20 11:39

【机器学习笔记】14 关联规则

关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为
RIKI_1·2024-02-20 11:43

学习笔记：机器学习之决策树

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。
萌龙如我们·2024-02-20 11:13

【机器学习笔记】13 降维

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。
RIKI_1·2024-02-20 11:13

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

【机器学习笔记】8 决策树

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
RIKI_1·2024-02-20 11:39

算法练习-01背包问题【含递推公式推导】（思路+流程图+代码）

难度参考难度：困难分类：动态规划难度与分类由我所参与的培训课程提供，但需要注意的是，难度与分类仅供参考。且所在课程未提供测试平台，故实现代码主要为自行测试的那种，以下内容均为个人笔记，旨在督促自己认真学习。题目动态规划经典问题01背包？具体内容：背包最大重量为4物品如下：重量价值物品0115物品1320物品2430问背包能背的最大重量是多少？思路0-1背包问题的动态规划解法基于以下思路：子问题定义
Yamai Yuzuru·2024-02-20 10:00

【洛谷题解】B2142 求 1+2+3+...+N 的值

+N的值-洛谷题目难度：入门涉及知识点：等差数列题意：输入样例：5输出样例：15分析：直接套入等差数列求和公式即可AC代码：#includeusingnamespacestd;intmain(){inta
杨智123·2024-02-20 10:25

【洛谷题解】P1029[普及组]最大公约数和最小公倍数问题

题目链接：[NOIP2001普及组]最大公约数和最小公倍数问题-洛谷题目难度：普及-涉及知识点：stl函数，最大公因数，最小公倍数题意：输入输出样例：分析：直接套用公式优化累加即可AC代码：#include
杨智123·2024-02-20 10:54

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译
番茄小能手·2024-02-20 10:23

25.仿简道云公式函数实战-数学函数-FIXED

小数点右边的位数返回值：类型：数值返回值规则：返回的值舍入到指定小数位数公式目的：将数字舍入到指定第2个小数位数2.函数用法FIXED(number,[dec
airycode·2024-02-20 10:16

26.仿简道云公式函数实战-数学函数-FLOOR

1.FLOOR函数将参数number向下舍入为最接近的significance的倍数。number:必需。要舍入的数值。significance:必需。要舍入到的倍数。2.函数用法FLOOR(number,significance)3.函数示例同CEILING4.代码实战首先我们在function包下创建math包，在math包下创建FloorFunction类，代码如下：packagecom.q
airycode·2024-02-20 10:16

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例

如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前两篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习
政安晨·2024-02-20 10:42

《65种微习惯》书评：改变一个小习惯，得到一段大幸福

图片内容来自书内关于幸福，有一个公式：幸福=固定值+生活状态+自发活动。
年年月月在一起·2024-02-20 10:32

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/
政安晨·2024-02-20 10:35

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向
韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法
宏辉·2024-02-20 09:32

2019-06-25 D179

#1杨超极限刷题班看的非常心累很多题不会公式有也没有记住泰勒公式总是忘记#2晚上去运动走到一半的时候居然下起了大雨！！！！一路跑回！被淋的透透的下回出门运动前应该看天气预报！！
钳子ada·2024-02-20 09:22

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习和人工智能的领域中，回归预测是一项重要的任务。
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

再见，我的少年

那些曾经熟记的公式，单词，文章，渐渐地变得越来越模糊。但是“吕轩”这两个字就像在她的心里刻下了一样，七八年了，风雨都无法将这两个字侵蚀。“这好久没见你化妆了，这是要去见谁啊？”婉婉的妈妈好奇
林七七qi·2024-02-20 09:37

老子的“道可道”和孔子的“朝闻道夕死可矣”的道指的是什么？

一方面是可以用数学公式表示出来的规律（比如万有引力公式：F＝GmM/r^2），另外一方面是只能用文字或语言归纳的道理，比
儒家哲学·2024-02-20 08:06

【机器学习】数据清洗之识别重复点

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！
豌豆射手^·2024-02-20 08:13

【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点

个人主页：豌豆射手^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！
豌豆射手^·2024-02-20 08:37

「故事力」D1作业

1、「故事力」D1作业所谓"故事的公式"，其实就是问自己“七个问题”。第一个问题：主人公的"目标"是什么？第二个问题：他的“阻碍”是什么？第三个问题：他如何“努力”？第四个问题：“结果”如何？
梅晓云·2024-02-20 08:37

机器学习---规则学习（一阶规则学习、归纳逻辑程序设计）

1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 08:15

【机器学习】是什么?

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下
dami_king·2024-02-20 08:13

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这
龙马啊·2024-02-20 08:43

【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
RIKI_1·2024-02-20 08:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（6）特征分析

今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方，使用散点图，将各个特征和价格的关系，绘制出来，观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中，与价格的关联度（正数正相关，负数负相关，绝对值大小体现相关性）。如上图可以看出，例如：房间数越多，价格越高；税率越高，价格越低；从上图中，我们可以去掉不相关的特征，收敛的更快。我们看到，房间数特征，和价格的关联度最大，我们可以对房间
giszz·2024-02-20 08:40

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（5）数据理解

延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我
giszz·2024-02-20 08:10

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。
华农DrLai·2024-02-20 08:08

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。
小黄人软件·2024-02-20 08:04

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-
AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。
一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

2022-01-03

CellReports|高通量可视化DNA修复细节原创图灵基因图灵基因2022-01-0318:15收录于话题#前沿分子生物学技术来自国家癌症研究中心（CNIO）和马萨诸塞州总医院的研究人员开发了包括机器学习和高通量显微镜在内的新方法
图灵基因·2024-02-20 08:08

【论文Word排版】公式后面的编号问题

公式后面的编号问题1.问题之前写小论文的时候，都是使用的word自带的公式输入器，因为小论文的公式编号是不需要划分章节的，只需要从1开始往后编号即可。
lyx7762·2024-02-20 07:54
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他