机器学习公式

2021-03-26 每日打卡

本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习，然后就在纠结中什么都没做。感想：冲劲十足的周一周二，慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。
来多喜·2024-09-10 00:09

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
「已注销」·2024-09-10 00:33

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。
0清婉0·2024-09-09 23:26

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。
Ven%·2024-09-09 21:21

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach
困了不能睡·2024-09-09 21:47

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计
Ausgelebt·2024-09-09 15:08

向上社交，向下兼容的社交方式

现在找工作也好，谈恋爱也罢，没有合适的社交圈，几乎就是跟生活说再见，跟财富说拜拜，那么究竟有没有一个公式化的标准，来改善自己的社交能力呢？其实是有的，总结为一句话：厉害的人，都是向上社交，向下兼容。
陈情令01·2024-09-09 15:10

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。
Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT
civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，
Direct_Yang·2024-09-09 14:27

【神经网络系列（高级）】神经网络Grokking现象的电路效率公式——揭秘学习飞跃的秘密【通俗理解】

【通俗理解】神经网络Grokking现象的电路效率公式论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.02390参考链接：[1]https://x.com/VikrantVarma_/status
神经美学_茂森·2024-09-09 14:54

【Hot100】LeetCode—118. 杨辉三角

目录1-思路模拟2-实现⭐118.杨辉三角——题解思路3-ACM实现原题链接：118.杨辉三角1-思路模拟1-定义grid2-实现递推公式3-初始化4-遍历递推收集结果2-实现⭐118.杨辉三角——题解思路
山脚ice·2024-09-09 13:51

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1
取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

一些python简单编程题

eg_1.编写一个程序，根据给定的公式计算并打印值:。以下是C和H的固定值:C是50。H是30。D是一个变量，它的值应该以逗号分隔的序列输入到程序中。
丧尸布莱克·2024-09-09 13:49

扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深

Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导
留尘铃·2024-09-09 12:45

信息系统安全体系设计

本人任职某运营商解决方案架构师职位，因工作需要考取了软考的系统架构师认证，并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别
不戴眼镜的朱学长·2024-09-09 11:38

论分布式系统的设计与实现

本人任职某运营商解决方案架构师职位，因工作需要考取了软考的系统架构师认证，并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别
不戴眼镜的朱学长·2024-09-09 11:38

论基于架构的软件设计方法(ABSD)及应用

，本人任职某运营商解决方案架构师职位，因工作需要考取了软考的系统架构师认证，并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别
不戴眼镜的朱学长·2024-09-09 10:31

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域
丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。
省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

【代码随想录算法训练Day45】LeetCode 198.打家劫舍、LeetCode 213.打家劫舍II、LeetCode 337.打家劫舍III

Day45动态规划第七天LeetCode198.打家劫舍dp数组含义：考虑偷前i家后的最大钱币为dp[i]递推公式：dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：dp[0]
Frostnova丶·2024-09-09 08:45

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。
Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

用python做一个微信小程序,用python编写一个小程序

例子1：华氏温度转换为摄氏温度华氏温度转摄氏温度的公式：C=(
w666666Wwwwwww·2024-09-09 06:33

真心付出，坚实地走好每一步

美国教育心理学家波斯纳提出教师成长公式:“经验+反思=成长”。
洮北677刘磊·2024-09-09 06:45

python 解析数据后保存到excel

适用于复杂的Excel操作，例如公式、数据验证和条件格式。社区支持较好，文档比较完善。优点：功能全面，能够处理复杂的Excel文件。可以读取和修改现有的Excel文件。支持较新的Excel特性。
星寂樱易李·2024-09-09 00:49

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。
马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

Excel使用VLOOKUP公式匹配不出正确公式，返回#N/A

问题：Excel使用VLOOKUP公式匹配不出正确公式，返回#N/A原因：原数据和匹配的数据格式不一致解决办法：把格式都设置为文本。例如添加一列，输入英文符号'，然后把数据源拼接起来，转换为文本。
baidu_17201253·2024-09-08 23:43

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

E战到底——求和函数(Sumif 、Sumifs )

——先选中表格对应条件——条件前面加一个逗号，然后在条件后面加一个逗号，把光标放到逗号前面，选择销售员B列，再选择金额G列，按回车往下拖动名称框:C列定义名称销售员按回车，G列定义销售额按回车——录入公式
森暖7758·2024-09-08 22:57

DataWhale Pandas数据分析 Task01：预备知识

文章目录练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度心得体会练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出
Shawnxs_·2024-09-08 22:39

薛定谔的股价和巴普洛夫的投机者

这种探寻规律的思想起源于牛顿的经典力学，那时人们甚至认为一切现象都可以通过公式推导解释。久而久之，我们解释自然现象时普遍喜欢采用理论支撑，进而在股票市场也沿用了同样的思维，重逻辑研究而轻市场心理。
血公子·2024-09-08 22:44

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数
iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。
无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！
计算机源码社·2024-09-08 19:51

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。
@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。
江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。
JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？
人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。
VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2024-09-08 15:24

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大
Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进
AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

如何用语雀构建自己的知识体系——我和语雀

官方介绍文档语雀是什么语雀将会围绕三种典型知识载体提供核心服务：**文：**通过文字附以图片、表格、公式、代码片段、视频等元素来表达知识，是一种综合形态，人人皆可创作**图：**通过创作图并且对之进行排布和组织来表达知识
the_power·2024-09-08 10:44

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。
MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，
鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。
Jtti·2024-09-08 08:01

IPv4和IPv6组播MAC地址生成详解

IPv4组播MAC地址（不包含IPv6组播，协议使用组播等），换算公式：高24位为0X01005e,第25位为0，后23位为IPv4组播地址的低23位。
哈哈哈学习日记·2024-09-08 07:28
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