机器学习凸优化理论第11页

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

代码随想录训练营 Day50打卡图论part01 理论基础 98. 所有可达路径

代码随想录训练营Day50打卡图论part01一、理论基础DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）在图搜索中的核心区别主要体现在搜索策略上：1、搜索方向：DFS：深度优先，一条路走到黑。

那一抹阳光多灿烂·2024-09-04 19:06

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

我认为的学习方法。8.0

（2015.06.13.理论再好，局域网共享问题还是没有解决）解释：实践===>理论，实践（可以推出）理论，而理论（推不出）实践；也就是说实践是（理论的）充分条件，理论是（实践的）必要条件，因理论

gjf05_05·2024-09-04 15:15

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

【跟故事学管理】009--端不起一杯水：学会调整心态是取得成功的关键

学会调整心态是取得成功的关键【课程编号】：GS09【核心理论】：学会调整心态是取得成功的关键。【故事寓言】：培训课堂上，有一位讲师正在给学生们上课，大家都认真地听着。

北京黄杰·2024-09-04 15:55

CTF---密码学(1)--古典密码-理论与实战详解

密码学的三个发展阶段：密码学的首要目的是隐藏信息的涵义，而并不是隐藏信息的存在，这是密码学与隐写术的一个重要区别。密码学的发展大概经历了三个阶段:古典密码阶段(1949年以前)：早期的数据加密技术比较简单，复杂程度不高，安全性较低，大部分都是一些具有艺术特征的字谜。随着工业革命的到来和二次世界大战的爆发,数据加密技术有了突破性的发展。出现了一些比较复杂的加密算法以及机械的加密设备。近代密码阶段(1

洛一方·2024-09-04 13:30

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

常见加解密算法08 - RSA算法

RSA算法是一种非对称加密算法，它是一种基础数学理论而不是对称密码中的混淆与扩散。它得名于发明者RonRivest、AdiShamir和LeonardAdleman的首字母。

二手的程序员·2024-09-04 12:55

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

“智能化自动化” 架构之3：中间建模脑的领域驱动设计的“同声传译”技能

外侧面是数据模型（抽象理论，对物理世界的抽象面。带自然语言处理processing功能的一个专家智能化系统），内侧面是程序模型（实践常识，实现机器的工程面。带程序语言开发功能的一个工业自动化系统）。

一水鉴天·2024-09-04 10:38

远程调试代码

下面简单介绍下理论。理论JPDA（JavaPlatformDebuggerArchitecture）是Java平台调试体系结构的缩写。由3

Statham_Jessie·2024-09-04 10:27

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

学习笔记---自动驾驶

一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

网络安全服务基础Windows--第15节-CA与HTTPS理论

公钥基础设施（PublicKeyInfrastructure，简称PKI）是指⼀套由硬件、软件、⼈员、策略和程序组成的系统，⽤于创建、管理、分发、使⽤、存储和撤销数字证书。PKI的核⼼⽬的是通过使⽤公钥加密技术来确保电⼦通信的安全性。PKI为数据加密、数字签名、认证和其他基于公钥加密的安全服务提供了基础。以下是PKI的详细介绍：PKI的基本组成部分●证书颁发机构(CertificateAuthor

轻松的柯南·2024-09-04 08:57

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

凸优化学习之旅

目录标题专业名词MM算法CCP算法：代码说明SCA算法：连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD（BlockCoordinateDescent）代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题：DifferenceofConvex。Difference理解为差，convex是凸，DC问题就

还有你Y·2024-09-04 06:13

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

rtsp服务器性能测试工具,RTSP性能优化 · ZLMediaKit/ZLMediaKit Wiki · GitHub

理论上，这样做可以大大减少多线程分发时线程切换次数、多余发送逻辑代码的执行以及系统调用次数，预期在不增加播放延时的情况下能大幅提高rtsp服

小野的乐趣生活·2024-09-04 06:05

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

因材施教，因势利导

《给教师的一百条建议》这本书中每一条建议谈一个问题，有生动的实际事例，也有精辟的理论分析，很多都是苏霍姆林斯基教育教学中的实例。

洛阳市实验小学伊川分校周彦彦·2024-09-04 05:32

2022-07-05

九曲黄河咆哮实践团成员在走访了两日东阿县各地历史遗迹和黄河沿岸文化遗址后，在今天来到了东阿县图书馆，寻找有关黄河文化与东阿遗迹的有关资料和历史故事，讲理论与实践相结合，为后续实践调研工作的开展做好铺垫。

九曲黄河咆哮实践团·2024-09-04 04:57

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

伦理学（Ethics）

讯飞星火伦理学哲学是一门关于道德问题的科学，旨在系统化和理论化道德思想观点。作为一门独立的哲学分支学科，伦理学的本质是对道德现象进行研究，包括道德意识、道德行为以及道德规范现象等。

109702008·2024-09-04 04:54

点击方向键切换表格内的输入框

clickInput(val,index,type,event){//theoreticalScore理论考试成绩//eleTeScore电子技术成绩//autoConScore自动化控制成绩//plcScorePLC

weixin_47218354·2024-09-04 03:53

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

永恒内容和时代化本质

基督教的永恒内容第一种理论认为，基督教永恒内容是教会的组织结构。罗马天主教所主张。认为使徒传下的口传传统第二，是经验。哈里。爱默生。福斯迪克主张。

他不在这里·2024-09-04 03:24

人本主义教你如何对待生命，锋回路转，焦点中级二期，坚持分享第652天，2018.10.27

今天晚上我们学习人本主义治疗的理论和方法，说到心理治疗，归根结底是如何看待人性，如何看待世界的一种思维的方式。人本主义强调人的主观性，自我价值感，自我的存在意识和自我实现。

ZAF峰回路转·2024-09-04 03:59

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

day01测试理论

01day测试理论一、软件的分类1、软件的定义：是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合2、根据应用场景分类：工具类软件、游戏型软件、媒体型软件、电商型软件等3、根据软件架构分类：单机版软件、分布式软件单机版软件

601eff46fb64·2024-09-04 02:22

LLM大模型落地-从理论到实践

简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径（可按需学习），后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM（Llama,ChatGLM,Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异，能快速掌握业界进展，有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架

hhaiming_·2024-09-04 01:12

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas

sz66cm·2024-09-04 00:35

2023-05-02《爱与成长》读书会6

②我们绝大多数的家长都是在没有明确的理论指导下，根据自己的经验和感觉下意识地管教孩子的。③要把一个孩子培养成一个杰出的人，家长要在孩子身

蔷薇花心瑜·2024-09-03 22:03

菜大哥投资日记：复制我的人多了，我有点小情绪……

圈内人都知道，也就无可复制……其实复制一个人最好的方式是学习优化，举一反三，萌化出自己的思维理论。再出去传道……如果单纯是全篇粘贴复制，那真没多大意义。

蔡大哥投资日记·2024-09-03 22:58

我们该怎么去准备校招呢？

c、c++、java、c#、html/css/js、python、数据结构、计算机理论基础。好吧，一定还有其它的，但是我不记得了。我自己也怀疑过，为什么我们要学习这么多的东西？根本学不过来，就像

小道仙97·2024-09-03 21:39

分布式事务

CAP理论和BASE理论是在分布式系统设计中经常提到的两个概念，它们帮助我们理解在分布式系统中需要做出哪些权衡。CAP理论根据CAP理论，任何分布式系统只能同时满足以下

懒人w·2024-09-03 21:46

代码随想录算法训练营第三十二天（动态规划一）

前几天有点忙加上贪心后面好难QWQ暂时跳过两天的贪心，开始学动归动态规划理论基础:文章链接:代码随想录文章思维导图:文章摘要:动态规划，英文：DynamicProgramming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题

map1e_zjc·2024-09-03 21:13

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