机器学习公式第5页

PyQt5/Pyside2学习记录

富文本可以显示公式Layout可以控制自适应虽

黎猫大侠·2025-02-11 11:17

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

2.11 算法练习

由于冷冻期是在卖掉股票的后一天，所以需要单独列出卖掉股票那一天的状态；2.保持不持有股票的状态=前一天不持有股票+前一天是冷冻期；3.三个数相比时，要用两个max函数；4.当初始化变量不合法时，可以将变量具体代入递归公式中

转战IT的小说家·2025-02-11 09:37

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

链表-环形链表II

令fast每次走两步,slow每次走一步.二者相遇的时候,有以下情况公式推导:slowdistance=x+yfastdistance=2*slow=x+y+n*(y+z)2x+2y=x+y+n*(y+

Hasno.·2025-02-11 08:59

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

光学分辨率转换公式

文章目录一、光学分辨率（OpticalResolution）1.1、光学显微镜的分辨率极限（理论-公式-计算）1.2、光学误差1.3、放大倍率与分辨率的关系二、光学分辨率转换2.1、技术方法2.2、挑战与注意事项

胖墩会武术·2025-02-11 08:52

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize）（四）与真实值对比（如果已知）四、重要性采样公式推导五

进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用：人脸识别算法（1.1w字超详细：附公式、代码）

【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用写在最前面一、PCA线性代数基础1.PCA的算法原理2.PCA的线性代数基础2.1标准差StandardDeviation2.2方差Variance2.3协方差Covariance2.4协方差矩阵TheCovarianceMatrix2.5paddle代码demo①：计算协方差矩阵2.6特征向量Eigenvectors标准化处理2.7paddle代码de

是Yu欸·2025-02-11 04:54

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

开源库&文章收集

QlExpress由阿里的电商业务规则、表达式（布尔组合）、特殊数学公式计算（高精度）、语法分析、脚本二次定制等强需求而设计的一门动态脚本引擎解析工具CompileFlowcompileflow是一个非常轻量

单线程的Daniel·2025-02-11 01:02

小孩报数问题（约瑟夫环）

文章目录1问题描述2数组模拟法3递推公式法4环形链表法1问题描述有30个小孩，编号从1-30，围成一圈依次报数1、2、3，数到3的小孩退出这个圈，然后下一个小孩重新报数1、2、3，问最后剩下的那个小孩的编号是多少

子非鱼921·2025-02-11 00:25

团体程序设计天梯赛-练习集——L1-040 最佳情侣身高差

前言细心，仔细，10分的题一定不要因为简单而粗心专家可真会研究L1-040最佳情侣身高差专家通过多组情侣研究数据发现，最佳的情侣身高差遵循着一个公式：（女方的身高）×1.09=（男方的身高）。

SY师弟·2025-02-11 00:23

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

稻盛和夫如何描述能力

2.能力的公式稻盛和夫提出了一个著名的公式来描述能力的本质：能力=知识×技能×态度```-**知识**和**

爱学习的大牛123·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

c/c++蓝桥杯经典编程题100道（19）质因数分解

++实现解法1：递归法（使用STL容器记录步骤，难度★☆）解法2：面向对象封装（难度★★）五、总结对比表六、特殊方法与内置函数补充1.C语言中的结构体栈2.C++的std::vector3.汉诺塔数学公式一

tamak·2025-02-10 15:50

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4

羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

Day40【AI思考】-补码减法运算过程中，两种边界情况可能导致错误

**数学公式验证****四、补码减法的终极结论****五、实际应用中的应对策略****总结**补码减法运算过程中，两种边界情况可

一个一定要撑住的学习者·2025-02-10 10:00

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。

段慕华·2025-02-10 05:37

TC-LLaVA论文笔记

MethodTemporal-AwareDualRoPE之前的RoPE公式：A(qTm,kFnVz)=Re[qTmkFnVzei(P(Tm)−P(FnVz))θ]A_{(q_{T_m},k_{F_nV_z

0yumiwawa0·2025-02-10 03:27

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行

kely117·2025-02-10 02:48

AI学习专题（一）LLM技术路线

梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

系统架构设计师教程第二章计算机系统基础知识-2.5 计算机网络

2.5.1网络的基本概念2.5.1.1计算机网络的发展2.5.1.2计算机网络的功能2.5.1.3网络的有关指标2.5.2通信技术2.5.2.1信道2.5.2.1.1信息传递过程2.5.2.1.2香农公式

AncleLeen·2025-02-10 01:06

DeepSeek：如何表达需求

表达公式：目标+选项+评估标准适配策略：推理模型：要求AI进行逻

小稻草打打打·2025-02-10 00:31

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

目录关于torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss

老肝犯·2025-02-09 22:49

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？

·2025-02-09 22:18

使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。

PixelLancer·2025-02-09 22:42

为什么要学习AI/机器学习

考虑到当前技术发展趋势和未来潜力，我建议重点学习AI/机器学习相关技术，特别是大语言模型(LLM)相关的技术栈。原因如下：1.为什么选择AI/LLM？

数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏汽车推荐系统新能源汽车推荐系统汽车爬虫汽车大数据机器学习大数据毕业设计深度学习知识图谱人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整

qq+593186283·2025-02-09 21:35

推荐频道

机器学习公式