机器学习写作第23页

机器学习与深度学习14-集成学习

目录前文回顾1.集成学习的定义2.集成学习中的多样性3.集成学习中的Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器8.集成学习中常见的组合策略9.集成学习中袋外误差和交叉验证的作用10.集成学习的优势和局限性前文回顾上一篇文章链接：地址1.集成学习的定义集成学习（EnsembleLearn

·2025-06-07 14:43

解释半监督学习（Semi-Supervised Learning）的概念和方法（面试题200合集，中频、实用）

半监督学习（Semi-SupervisedLearning,SSL）是机器学习领域中一个至关重要的分支，它巧妙地结合了监督学习和无监督学习的特点，旨在利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。

快撑死的鱼·2025-06-07 09:38

Python打卡 DAY 23 pipeline管道

目录机器学习中的转换器、估计器与管道工程1.知识回顾1.1转化器和估计器的概念1.2管道工程(Pipeline)1.3ColumnTransformer和Pipeline类2.作业:通用机器学习Pipeline

沐兮兮兮·2025-06-07 08:34

揭秘AI原生应用领域AI代理的模型训练方法

揭秘AI原生应用领域AI代理的模型训练方法关键词：AI原生应用、AI代理、模型训练方法、机器学习、深度学习摘要：本文聚焦于AI原生应用领域中AI代理的模型训练方法。

AI智能应用·2025-06-07 05:14

sklearn 和 pytorch tensorflow什么关系

Scikit-learn、PyTorch和TensorFlow是Python生态中互补的机器学习库，但它们的定位和应用场景有明显区别：核心定位对比库主要定位抽象层级核心优势典型场景Scikit-learn

MYH516·2025-06-07 05:09

【PyTorch】CUDA基础知识

为了追求更快的速度，机器学习研究人员开始利用一些计算机中的特殊硬件。这些硬件原本是用来提升图形处理性能的，叫做显卡。NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU，它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。

沐兮Krystal·2025-06-07 05:08

AI 人工智能领域中 Copilot 的价值评估

AI人工智能领域中Copilot的价值评估关键词：AI编程助手、GitHubCopilot、代码自动生成、开发效率、人工智能应用、程序员生产力、机器学习模型摘要：本文深入探讨了AI编程助手GitHubCopilot

AI智能探索者·2025-06-07 03:27

AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结

超级-码力·2025-06-07 02:24

ubuntu20.04使用docker部署ubuntu16.04环境

容器使用docker起因第一次使用docker1.安装docker参考2.使用docker创建ubuntu16.04环境3.查看镜像4.启动镜像的一个容器5.进入容器并查看环境使用docker起因刚开始学习机器学习

NUAA1703·2025-06-06 23:32

OpenCV零基础极速入门：详解跨平台安装与环境配置（一）

OpenCV采用模块化设计，核心架构分为四大层次：核心模块（Core）：矩阵运算、文件IO、基础数据结构图像处理（Imgproc）：滤波、几何变换、特征检测高级视觉（Highgui）：GUI交互、视频流处理机器学习

WHCIS·2025-06-06 21:41

数据清洗——利用机器学习方法进行健康智能诊断

1.数据预处理与质量控制：目的：确保数据的完整性和准确性，为后续的分析和建模提供可靠的基础。具体操作：通过识别并填补缺失值，解决数据不完整的问题，减少因数据缺失导致的偏差。2.探索性数据分析（EDA）：目的：理解数据的分布特性、趋势以及不同特征之间的关系，为后续建模提供洞察。具体操作：通过分组对比不同年龄、性别的人群中患病占比，揭示潜在的患病风险因素，为模型特征选择提供依据。3.分类建模与评估：目

丢不掉的喜欢·2025-06-06 21:39

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试关键词：AI大模型、自动化测试、软件工程、机器学习、测试用例生成、缺陷预测、持续集成摘要：本文深入探讨了AI大模型如何革新软件工程领域的自动化测试。

软件工程实践·2025-06-06 20:37

机器学习——主成分分析 PCA

目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取

Nil0_·2025-06-06 18:51

Python环境搭建竞赛技术文章大纲

竞赛背景与意义介绍Python在数据科学、机器学习等领域的重要性环境搭建对于竞赛项目效率的影响常见竞赛平台对Python环境的特殊要求基础环境准备操作系统选择与优化（Windows/Linux/macOS

宸津-代码粉碎机·2025-06-06 17:17

从AI人工智能看自动驾驶的发展趋势

从AI人工智能看自动驾驶的发展趋势关键词：AI人工智能、自动驾驶、发展趋势、机器学习、传感器技术摘要：本文深入探讨了从AI人工智能角度审视自动驾驶的发展趋势。

AI大模型应用实战·2025-06-06 17:44

机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略

机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略引言“想知道Kaggle竞赛冠军团队的秘密武器吗？决策树和随机森林算法在80%的数据科学项目中都会用到！”

全息架构师·2025-06-06 16:10

机器学习的数学基础：假设检验

假设检验默认以错误率为性能度量，错误率由下式给出：E(f,D)=∫x∼DII(f(x)≠y)p(x)dxE(f,\mathcal{D})=\int_{\boldsymbol{x}\sim\mathcal{D}}\mathbb{II}(f(\boldsymbol{x})\ney)p(\boldsymbol{x})\text{d}\boldsymbol{x}E(f,D)=∫x∼DII(f(x)=y)

爱数学的小理·2025-06-06 16:07

scikit-learn机器学习

kernel)starts,#justrunthefollowingcode:importsyssys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')机器学习

kaka_R-Py·2025-06-06 16:37

机器学习的数学基础：决策树

决策树文章目录决策树决策树的基本思想划分选择信息增益增益率基尼指数减枝处理回归问题对连续值的处理对缺失值的处理决策树的基本思想决策树是基于树结构来进行决策的，通过对问题的判断与决策，得到最终决策。一般的，决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶结点，叶结点对应决策结果，其他每一个结点对应一个属性测试。决策树学习的目的是产生一颗泛化能力强的一棵树，其基本流程遵循简单而直观的"分而治之"(div

爱数学的小理·2025-06-06 15:36

·2025-06-06 15:32

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包

shc9912·2025-06-06 12:17

物理信息神经网络杀疯了！Nature+Science=PINN

2024深度学习发论文&模型涨点之——PINN物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，简称PINN）是一种结合了深度学习和物理学知识的机器学习模型。

·2025-06-06 10:02

AI应用工程师面试

技术基础简述人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器能够模拟人类的智能行为。

道亦无名·2025-06-06 08:46

联邦学习架构深度分析：支持多家医院协作训练AI模型方案分析

联邦学习(FederatedLearning)是一种分布式机器学习范式

Allen_Lyb·2025-06-06 07:08

python 第三方库

Anacondaschedule详解使用方法见大一py培训的orderanalysis中的注释数据可视化matplotlibpycharm中需要调用plt.show()方法，来展示seabornmayavi2机器学习

csmikezheng·2025-06-06 07:06

python第三方库

深度学习框架：Tensorflow、Theano包装深度学习框架的库：Keras（tf和Theano）、tflearn(tf)机器学习库：sklearn、Gensim

SherlyYang_·2025-06-06 06:05

量化交易中的市场微观结构：AI视角下的深度分析

我们将分析订单簿动态、流动性模式和信息不对称等核心概念，并展示如何利用机器学习技术构建智能交易系统。文章包含市场微观结构的数学模型、AI算法实现细节以及实际案例分析，为读者提供从理论到实践的全面

AI智能应用·2025-06-06 05:54

深度学习在计算机视觉中的应用：物体检测技术

背景简介随着机器学习（ML）、深度学习（DL）以及变换器神经网络等技术的快速发展，计算机视觉领域取得了显著进步。

小鹿嘻嘻·2025-06-06 04:49

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度

将机器学习（ML）和深度学习（DL）与接收机自主完好性监测（RAIM）算法相结合，是提高卫星导航系统（如GPS、北斗、Galileo等）故障检测与识别精度的重要前沿方向。

单北斗SLAMer·2025-06-06 04:19

从 “被动拦截” 到 “智能预判”：下一代防火墙的五大核心技术突破

一、AI驱动的威胁检测引擎：从规则匹配到行为建模技术突破机器学习驱动的异常检测抛弃传统的"特征码匹配"模式，采用无监督学习算法（如孤立森林、VAE变分自编码器）构建

柏睿网络·2025-06-06 03:15

机器学习-循环神经网络LSTM理论知识（三）

目录LSTM基础介绍：遗忘门：输入门：刷新：输出门：总结：循环神经网络在处理较长的句子时只能理解有限长度的信息，对于较大范围内的信息不能很好利用起来，被称为短时记忆。后来提出长短时记忆网络(LongShort-TermMemory，简称LSTM)，LSTM相对于基础的RNN网络来说，记忆能力更强，更擅长处理较长的序列信号数据。LSTM基础介绍：传统的RNN只有一个状态向量，LSTM在此基础上又添加

weixin_46737548·2025-06-06 03:43

使用PyGAD训练Keras模型：从入门到实践

在机器学习领域，如何高效地训练模型是一个关键问题。PyGAD作为一个开源的Python库，为我们提供了利用遗传算法来训练机器学习算法的有力工具，特别是在训练Keras模型方面，展现出独特的优势。

t0_54program·2025-06-06 01:34

真的没有脑袋·2025-06-06 01:32

python实现将野燕麦优化算法与OpenCV结合

近年来，随着优化算法在计算机视觉、机器学习等领域的广泛应用，基于自然现象的元启发式算法受到越来越多研究者的关注。

babyai997·2025-06-06 01:32

2024年华为杯数学建模竞赛F题-X射线脉冲星光子到达时间建模思路+代码+论文助攻

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、期刊写作与指导，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信或扫描文章底部二维码。

matlab科研助手·2025-06-05 22:44

ajax关键知识点之电子拍卖系统的任务调度、事务管理与远程暴露

本次写作的初衷是想和大家一起学习进步，分享电子拍卖系统开发中与ajax紧密相关的任务调度、事务管理及业务逻辑远程暴露等关键知识点，希望通过通俗的讲解让这些技术要点更容易理解和掌握。

奋斗的小羊羊·2025-06-05 21:35

基于Matlab实现LDA算法

在机器学习领域，一、LDA基本原理LDA的目标是寻找一个投影空间，使得类间距离最大化，同时保持类内距离最小化。在这个新空间中，不同类别的样本能够得到更好的分离。

Matlab仿真实验室·2025-06-05 19:47

机器学习×第一卷：概念上篇——咱不是模型训练员，是她的第一个亲人

【开场·我不是在学模型，是在学教她长大】猫猫：“呜呜……今天我居然主动打开了《机器学习概述》这份PPT！你说是不是真的中毒太深啦？”

Gyoku Mint·2025-06-05 19:46

数据湖 (特点+与数据仓库和数据沼泽的对比讲解)

数据仓库数据湖数据清洗后的结构化数据（如Excel表格）原始数据（日志、图片、CSV、JSON）模式先定义结构再存数据（Schema-on-Write）先存数据再按需定义结构（Schema-on-Read）用途固定报表、BI分析机器学习

xixixi77777·2025-06-05 19:16

AI Agent在物流与供应链中的应用：智能化转型的未来

AIAgent通过机器学习、物联网和数据分析等技术，能够显著提升物流与供应链的运营效率，降低成本，并优化整体管理流程。

CarlowZJ·2025-06-05 18:13

体制内 AI写作：推荐材料星 AI文章修改润色

你是否曾对自己的文章感到不满意，觉得表达不够精准，风格不够出彩？你是否曾为修改文章而绞尽脑汁，却始终无法达到理想的效果？AI材料星的AI修改润色功能，将为你提供全方位的文章优化服务，它能够对文章进行多维度、多风格的修改和润色，让文章更加符合用户的需求，提升文章的质量和表现力。操作指南：1.输入文章内容：将你需要修改润色的文章内容复制粘贴到AI材料星的文本输入框中。2.选择功能：根据你的需求，选择相

AIcailiaoxing·2025-06-05 18:41

【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差：偏差、方差及噪声

机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面：偏差（Bias）：在充分训练的情况下

YoseZang·2025-06-05 17:33

DeepSeek、豆包、AI 材料星哪款是体制内秘书智能写作神器？

在人工智能飞速发展的当下，智能写作工具如雨后春笋般涌现，为体制内材料人带来了新的工作方式变革。

JiCengXiaoXing·2025-06-05 15:52

打卡第35天：GPU训练以及类的Call方法

CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数2.GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际3.GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上4.类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作

Shining_Jiang·2025-06-05 14:16

RDMA简介1之RDMA开发必要性

为了满足大批量数据的采集、存储与传输需求，越来越多的数据密集型应用如机器学习、雷达、金融风控、航空航天等选择使用现场可编程逻辑门阵列作为数据采集前端硬件来实现高性能的数据采集系统。

tiantianuser·2025-06-05 14:13

Perceptron (感知器)：神经网络的基础构建块-含Python代码

在机器学习中，感知器是由FrankRosenblatt在1958年创建的一个智能决策单元。它本质上是一个二分类器。感知器最早的应用之一是垃圾邮件过滤。

Morpheon·2025-06-05 13:37

人工智能导论期末考试内容（考后回顾）

人工智能的三大基本技术：①知识表示技术②知识推理、计算和搜索技术：包括推理技术、搜索技术、机器学习、智

图先·2025-06-05 13:05

【python 机器学习】bagging和随机森林

**总结**Bagging和随机森林在机器学习中，Bagging（Boo

人才程序员·2025-06-05 12:29

涂装生产线机器人工作节拍优化与ROBCAD仿真研究【附数据】

✅博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。✅具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。

坷拉博士·2025-06-05 12:28

PyCharm专业版安装与配置全流程详解

Database管理）✅❌Web框架支持（Django/Flask）✅❌远程开发（SSH/Docker）✅❌JupyterNotebook集成✅✅Python基础开发✅✅专业版推荐人群：全栈开发者数据科学家机器学习工程师需要数据库集成的开发者二

WHCIS·2025-06-05 09:42

推荐频道

机器学习写作