机器学习分类算法第26页

数据清洗的艺术：如何为AI模型准备高质量数据集？

引言在人工智能和机器学习领域，我们常常听到"垃圾进，垃圾出"(Garbagein,garbageout)这句格言。

2501_91537435·2025-05-15 17:31

深度学习如何入门？

有人说要学深度学习，机器学习是基础；有人说，要先学数学，数学基础很重要；也有人说，不学Python寸步难行；还有人说，不看论文怎么行？又有人说，我这有两本秘籍，你拿回去好好研究，将来必成大器！

深度学习机器学习·2025-05-15 12:24

数据挖掘助力大数据领域的精准营销

数据挖掘助力大数据领域的精准营销关键词：数据挖掘、精准营销、大数据分析、机器学习、用户画像、推荐系统、客户细分摘要：本文深入探讨了数据挖掘技术如何赋能大数据领域的精准营销。

大数据洞察·2025-05-15 11:18

机器学习第十二讲：特征选择 → 选最重要的考试科目做录取判断

机器学习第十二讲：特征选择→选最重要的考试科目做录取判断资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-15 10:38

【TVM 教程】使用 TVMC Micro 执行微模型

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-05-15 10:07

【软件工程】机器学习多缺陷定位技术分析

基于机器学习的多缺陷定位技术在应对多缺陷干扰和动态环境适应方面，需结合数据增强、多模态特征融合、动态学习机制等策略。

meisongqing·2025-05-15 10:15

5大架构：细数数据平台的组成与扩展

熟悉商务智能（BI）系统的设计、架构和演进规划，擅长其在电信运营商的应用；在数据ETL处理、模型设计、数据备份、生命周期管理、安全管理等领域有丰富的实践经验；熟悉数据挖掘、机器学习等分析算法和工程应用；

Arlight·2025-05-15 09:07

Spark提交任务参数全面解析

lfwh·2025-05-15 06:16

使用机器学习速查表（ML Cheat Sheet）提升你的数据科学能力

使用机器学习速查表（MLCheatSheet）提升你的数据科学能力去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个由开发者RyanCompton创建的开源项目，旨在为机器学习初学者和专业人士提供一个简洁易懂的参考指南

尤琦珺Bess·2025-05-15 02:50

21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习、可视化等）

数据保存及可视化numpypandasbokeh画图matplotlibggplot机器学习sklearnkerastensorflow算法数据结构复杂度排序算法做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，

2401_86372707·2025-05-15 02:17

基于javaweb的SpringBoot自习室预约系统设计与实现(源码+文档+部署讲解）

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、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-05-15 00:35

机器学习基础概念详解：从入门到应用

在机器学习领域，掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念，帮助读者快速构建知识框架。

烂蜻蜓·2025-05-14 22:49

使用 Pandas 合并多源数据并去重

一、前言：数据合并与去重的重要性在数据科学和机器学习领域，数据是驱动分析和建模的核心。通常，数据来源多样，格式复杂，且在多个系统或平台之间分布。

Python爬虫项目·2025-05-14 22:18

机器学习第十一讲：标准化 → 把厘米和公斤单位统一成标准值

机器学习第十一讲：标准化→把厘米和公斤单位统一成标准值资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-14 19:58

机器学习第十讲：异常值检测 → 发现身高填3米的不合理数据

机器学习第十讲：异常值检测→发现身高填3米的不合理数据资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-14 19:57

分类预测 | Matlab实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测

内容介绍摘要:支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法，在模式识别和分类预测领域展现出优异的性能。然而，SVM的性能高度依赖于其参数的选取，而参数优化是一个复杂且耗时的过程。

Matlab算法改进和仿真定制工程师·2025-05-14 17:47

Spark缓存

1.避免重复计算：对于需要多次使用的RDD/DataFrame/Dataset，缓存后只需计算一次2.加速迭代算法：机器学习等迭代算法中，重复使用同一数据集时可显著提升性能3.优化执行计划：减少从数据源重复读取数据的开销缓存方法主要缓存

心仪悦悦·2025-05-14 16:16

二手车估值接口介绍

二手车估值接口是基于大数据和机器学习技术开发的工具，旨在为二手车交易、金融评估等场景提供快速、精准的车辆价值评估服务。

xfan_me·2025-05-14 16:45

dlib库实现人脸检测

dlib是一个强大的开源机器学习库，其中包括人脸检测和人脸识别功能。本文将向您展示如何使用dlib库在Python中实现图片的人脸识别检测。一、图片人脸检测实现步骤步骤1：导

湫ccc·2025-05-14 16:41

计算机多门语言进军AI的优势

它的语法简单易懂，拥有丰富的AI和机器学习库，如NumPy、Pandas、SciPy等，极大地加速了AI开发进程。Pyth

老周聊AI·2025-05-14 16:38

吴恩达机器学习笔记：多维梯度下降实践

1.特征放缩在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，尺寸的值为0-2000平方英尺，而房间数量的值则是0-5，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间。如

ちゆきー·2025-05-14 15:33

机器学习实战步骤与案例

机器学习实战需要结合理论和实践，以下是一个清晰的实战步骤指南，涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议，帮助你快速上手：一、机器学习实战核心步骤明确问题与数据准备任务类型:分类、回归、聚类、强化学习？

enyp80·2025-05-14 15:02

机器学习之AutoML：机器学习的自动化革命及其应用场景分析

###机器学习之AutoML：机器学习的自动化革命及其应用场景分析摘要随着机器学习技术的不断发展，自动化机器学习（AutoML）逐渐成为推动人工智能普及的关键工具。

未来创世纪·2025-05-14 14:00

TDengine 做为 Spark 数据源

简介ApacheSpark是开源大数据处理引擎，它基于内存计算，可用于批、流处理、机器学习、图计算等多种场景，支持MapReduce计算模型及丰富计算操作符、函数等，在大超大规模数据上具有强大的分布式处理计算能力

TDengine （老段）·2025-05-14 07:14

Kibana vs Grafana：日志分析能力深度对比与移动应用案例

Grafana（Loki/Prometheus）全文搜索✅支持任意字段模糊匹配❌仅支持标签过滤+内容扫描复杂聚合分析✅支持多字段统计、分桶❌仅支持简单统计安全审计✅细粒度权限控制+审计日志❌基础权限管理机器学习

就叫飞六吧·2025-05-14 04:52

机器学习系列-----主成分分析（PCA）

PCA不仅是数据预处理的一种手段，也在许多机器学习和数据分析中得到广泛应用。比如，图像

DK22151·2025-05-14 03:47

TinyML - 端侧智能革命及开源生态的深度指南

一、TinyML核心概念与技术价值 TinyML（TinyMachineLearning）是边缘计算与机器学习深度融合的新兴领域，旨在将轻量化机器学习模型部署于资源受限的嵌入式设备（如微控制器、传感器节点

星源~·2025-05-14 03:44

spark基本介绍

以下是其核心要点：核心特点1.内存计算：数据可驻留内存，大幅提升迭代计算（如机器学习、图计算）效率，比HadoopMapReduce快数倍至数十倍。

祈533·2025-05-13 23:49

深入理解 NumPy：Python 科学计算的基石

它是Python语言中用于高性能科学计算的基础包，几乎所有的数据分析与机器学习框架（如Pandas、TensorFlow、Scikit-learn）都离不开它的支持。一、什么是NumPy？

来自星星的坤·2025-05-13 23:19

Pandas一站式学习，创建，索引使用，运算，pd可视化柱状图等，csv,hdf5,json格式数据读取存储，NaN值处理，数据离散化，数据合并，交叉表与透视表

csv,hdf5,json格式数据读取存储，NaN值处理，数据离散化，数据合并分组，交叉表与透视表python一站式学习->:python一站式学习，python基础，数据类型，numpy，pandas,机器学习

山顶极客·2025-05-13 22:16

第二十三天打卡

作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline数据预处理→特征选择→降维→模型训练importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

不爱吃山楂罐头·2025-05-13 21:07

趣谈Ai各种模型算法及应用

机器学习与深度学习模型选型终极指南：告别选择困难症！大家好！今天，我们来聊一个让很多初学者甚至有经验的开发者都头疼的问题：面对琳琅满目的机器学习和深度学习模型，到底该如何选择？

KingDol_MIni·2025-05-13 20:00

Python, C ++开发人类社会等级评定APP

同时强烈建议开发者进行伦理风险评估并遵守各国法律法规：1.系统架构设计：-前端：Python+Qt/QML（兼顾跨平台与性能）-后端服务：C++17高性能核心+PythonFlaskRESTAPI-数据处理：PythonPandas+Dask-机器学习

Geeker-2025·2025-05-13 19:25

Python配置管理库omegaconf介绍

OmegaConf是一个用于Python应用的强大配置管理库，它可以帮助开发者处理复杂的配置，尤其适用于深度学习和机器学习项目。

qq_27390023·2025-05-13 17:09

Python 配置文件管理库Hydra 和 OmegaConf的区别

它特别适合于机器学习和数据科学项目，能够动态地加载和组合配置文件。主要特点动态配置加载：支持从多个文件或模块中加载配置，并动态组合它们。命令行覆盖：允许用户通过命令

qq_27390023·2025-05-13 17:09

【小贪】程序员必备：Shell、Git、Vim常用命令

主要技术包括：✅数据库常用：MySQL,HiveSQL,SparkSQL✅大数据处理常用：Pyspark,Pandas⚪图像处理常用：OpenCV,matplotlib⚪机器学习常用：SciPy,Sklearn

贪钱算法还我头发·2025-05-13 15:26

【IEDA】已解决：IDEA中jdk的版本切换

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-05-13 15:54

机器学习第九讲：缺失值填补 → 补全问卷漏填的题目，保证数据完整性

机器学习第九讲：缺失值填补→补全问卷漏填的题目，保证数据完整性资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-13 14:37

深度学习与机器学习的区别？一文读懂核心概念！

在当今人工智能（AI）大热的时代，**“机器学习”和“深度学习”**这两个词频繁出现在新闻、论文、技术论坛中。它们经常被混用，甚至被误解为完全相同的技术。

风亦辰739·2025-05-13 12:37

day 23

机器学习管道pipeline一般通用pipeline的实现流程：1.构建多个转换器（transformer），来实现对特征的预处理2.构建ColumnTransformer，将不同的预处理应用于不同的列子集

lcccyyy1·2025-05-13 09:49

SCIKIT-LEARN 决策树实现csv文档简单的推论预测

源文开源地址：scikit-learn:machinelearninginPython—scikit-learn0.16.1documentation，想学机器学习和数据挖掘的可以去瞧瞧！

风亲云叹·2025-05-13 07:33

机器学习管道实践 ML Pipeline：1. 训练数据准备

机器学习管道实践MLPipeline：1.训练数据准备我们将通过一系列文章学习机器学习管道（MachineLearningPipeline）的一个实例。

破浪会有时·2025-05-13 05:24

day23 机器学习管道 Pipeline

在机器学习中，数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤通常是按顺序执行的。为了更高效地管理和复用这些步骤，我们可以使用Pipeline（管道）来构建一个完整的机器学习流水线。

xiaohanbao09·2025-05-13 05:53

Dell EMC powerstore存储部署

项目概览产品简介PowerStore存储使用了基于容器的微服务架构、先进的存储技术和内置的机器学习能力，从而使存储实现了更高级别的易操作性和灵活性。

梦年华1·2025-05-13 05:53

机器学习-PipeLine初识

学习：AScikit_Learnpipelinecanberegardedasameta-estimatororseveraltansformersandestimatorcanalsobewrapperedaroundtogether.IfwecallthefitmethodofPipeline,thedatawillbepasseddownaseriesoftransformersviafit

Santorinisu·2025-05-13 05:52

机器学习管道 pipeline

知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline基础概念pipeline

zx43·2025-05-13 05:22

要想搞懂AI产品的开发流程，看这篇就够了

这种能力是通过机器学习算法、深度学习网

大模型.·2025-05-13 04:15

机器学习——集成学习基础

一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型：AdaBoost模型，GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理，两个图像显示在同一个坐标系中代码展示：fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotl

m0_62060781·2025-05-13 03:09

近似矩阵乘法

近似矩阵乘法矩阵乘法是线性代数中的基本运算，也是众多科学计算和机器学习算法的核心操作。然而，随着数据规模的增长，精确矩阵乘法的计算复杂度变得难以承受。

DuHz·2025-05-13 00:23

机器学习第七讲：概率统计 → 预测可能性，下雨概率70%就是典型应用

机器学习第七讲：概率统计→预测可能性，下雨概率70%就是典型应用资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-13 00:58

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