机器学习决策树算法

c++基于BP神经网络的手写数字识别

)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于BP（Backpropagation）神经网络的手写数字识别是一种常见的机器学习应用
鱼弦·2025-07-02 14:24

基于uniapp微信小程+SpringBoot+Vue的流浪动物救助领养系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
·2025-07-02 13:15

【Python】Hydra 用法详解

Hydra官方文档Hydra（Python配置管理工具）1.引言在机器学习、深度学习和软件开发中，管理复杂的配置是一个常见的挑战。
行码棋·2025-07-02 12:34

用户实体行为分析与数据异常访问联防方案

一、用户实体行为分析（UEBA）技术概述1.1定义与概念用户实体行为分析（UEBA）是一种高级网络安全方法，它利用机器学习和行为分析技术，对用户、设备、应用程序等实体在网络环境中的行为进行深入分析，以检测出异常行为和潜在的安全威胁
KKKlucifer·2025-07-02 11:00

java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别

本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏AngryBirds为例，通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1.学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等)，也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，当然常用做法是将这两者结合，即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂，计算
后期小雨·2025-07-02 11:28

Python 爬虫实战：从图片网站抓取图片并进行特征提取（2025 最新版）

无论是计算机视觉、机器学习，还是数据分析，图像数据的获取和处理都是基础。然而，获取大量高质量的图像数据并非易事。
Python爬虫项目·2025-07-02 10:16

机器学习-- 聚类

什么是聚类？Clustering可以简单地说，对有标注的数据分类，就是逻辑回归（属于有监督分类），对无标注的数据分类，就是聚类（属于无监督分类）聚类是一种无监督学习技术，其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如，在一个假设的患者研究中，研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间，患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
SunsPlanter·2025-07-02 05:17

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2025-07-02 05:47

educoder机器学习 --- 神经网络

第1关：神经网络基本概念１、Ｃ第2关：激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关：反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
木右加木·2025-07-02 05:46

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

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。
jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南

目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议（根据你的硬件）四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1：智能客服（中文）场景2：法律问答（中文RAG）场景3：医学问答/健康咨询场景4：AI写作助手（中英文）场景5：代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
一叶千舟·2025-07-02 05:12

【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用：关键看显存！

目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式？二、为什么推荐本地部署？1️⃣零依赖网络和外部服务，更可靠稳定2️⃣无调用次数限制，更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用，节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用，低延迟高性能7️⃣离线可用（重要！）三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
一叶千舟·2025-07-02 03:34

深度学习 vs 传统机器学习：哪个更适合你的项目？

深度学习vs传统机器学习：哪个更适合你的项目？
AI大模型应用之禅·2025-07-02 03:32

Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)

引言：挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩，它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题：目标变量Survived只有两个值，0（遇难）或1（生还）。这个项目之所以经典，是因为它涵盖
程序员阿超的博客·2025-07-02 03:32

【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类

K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。
斑点鱼 SpotFish·2025-07-02 03:31

Milvus向量数据库入门指南

自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。
longfei.li·2025-07-02 02:26

常见机器学习算法与应用场景

下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。
计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

Python从0到100完整学习指南（必看导航）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-07-02 00:09

【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程

目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
一叶千舟·2025-07-01 23:34

前沿技术推动机器人的智能化升级

前沿技术推动机器人的智能化升级关键词：机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要：本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。
AI天才研究院·2025-07-01 23:00

如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构

如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构关键词：AI原生应用、SaaS架构、微服务、容器化、机器学习模型部署、自动扩展、多租户隔离摘要：本文深入探讨如何构建面向AI原生应用的高效SaaS架构。
AI原生应用开发·2025-07-01 20:39

Python时域信号特征提取技术要点

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在机器学习领域，时域信号特征提取是数据预处理的关键环节，特别是对于时间序列数据。
路怜涯·2025-07-01 19:32

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

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。
Yolo566Q·2025-07-01 18:59

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

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。
xiao5kou4chang6kai4·2025-07-01 18:28

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

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。
asyxchenchong888·2025-07-01 18:52

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。
科研的力量·2025-07-01 18:21

**基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，

基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。
2401_89451588·2025-07-01 17:45

基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战

作者简介：科技自媒体优质创作者个人主页：莱歌数字-CSDN博客公众号：莱歌数字个人微信：yanshanYH211、985硕士，职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作，涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务，带领团队进行多个0-1的产品开发，并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
莱歌数字·2025-07-01 17:44

2025年中总结

传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
Just Jump·2025-07-01 16:41

【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。
云天徽上·2025-07-01 15:36

机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍

支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。
suixinm·2025-07-01 15:32

机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化

智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
Blossom.118·2025-07-01 09:00

【自然语言处理-NLP】文本预处理技术

一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
云博士的AI课堂·2025-07-01 09:59

【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解

LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架（GBDT）的机器学习算法
WW、forever·2025-07-01 07:19

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

线性回归是监督学习中的一种基础算法，用于解决回归问题。它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b，需要最小化预测值和真实值
IT古董·2025-07-01 07:18

Python 数据分析与机器学习入门 (一)：环境搭建与核心库概览

Python数据分析与机器学习入门(一)：环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇，专为初学者设计。
程序员阿超的博客·2025-07-01 06:10

Python 数据分析与机器学习入门 (三)：Pandas 数据导入与核心操作

引言：Pandas是什么，为何如此重要？如果说NumPy是处理原始数值数组的利器，那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中，数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在，包含行和列，每列可能有不同的数据类型（如文本、数字、日期），并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上，它不仅继承了NumPy的高性能
程序员阿超的博客·2025-07-01 06:10

面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
GoAI·2025-07-01 05:04

《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-07-01 05:34

深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-07-01 05:01

【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025）

机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉
诗远Yolanda·2025-07-01 01:12

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用
AI天才研究院·2025-07-01 01:40

AI--提升效率、驱动创新的核心引擎

1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术，通过分析需求和已有代码，生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量，提高开发效率。
保持学习ing·2025-07-01 01:08

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。
AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南

接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林：群众智慧的机器学习实践》想象一下，你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何？
·2025-06-30 23:50

Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础

✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式：数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码（One-HotEncoding）等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一
蓝婷儿·2025-06-30 21:35

线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础

线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。
程序员勇哥·2025-06-30 20:28

基于django+Spark+大数据+爬虫技术的国漫推荐与可视化平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
阿勇学长·2025-06-30 14:22

文本生成新纪元：解锁大模型的企业级应用密码

随着N-gram等统计机器学习方法
·2025-06-30 14:22

【零基础学AI】 第10讲：线性回归

Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseabornnumpy前置知识第9讲：机器学习概述基本的
1989·2025-06-30 14:20
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