机器学习可视化第13页

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

深度学习的应用场景及常用技术

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。

eso1983·2025-02-02 06:19

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的

清水白石008·2025-02-02 03:06

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

Python读取nc文件

目录导入库读取nc文件查看数据类型二维数组切片观察部分区域数据可视化导入库importxarrayasxrimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib读取nc

小徐爱吹晚风·2025-02-01 22:04

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。

码银·2025-02-01 22:33

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

网络拓扑映射器

网络拓扑映射软件：满足网络可视化需求的必备工具网络拓扑映射软件或使IT管理员能够了解整个网络基础设施的组织方式。使用网络图软件，IT管理员可以更好地可视化和概念化网络和设备依赖关系。

ManageEngine卓豪·2025-02-01 20:48

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。

·2025-02-01 20:52

汽车蓝牙钥匙定位仿真小程序

在短距离定位场景下的可行性，我们搭建了一个简易原型：利用UniApp在移动端采集蓝牙信标的RSSI（信号强度），通过三边定位算法估算钥匙在车内或车周围的坐标，并使用FastAPI+Redis实现数据存储与可视化接口

程序员石磊·2025-02-01 19:04

QChartView 应用详解

一、引言在数据可视化领域，Qt框架提供了强大的工具，其中QChartView便是一个极为重要的组件。

我喜欢就喜欢·2025-02-01 18:55

Day32【AI思考】-数学可视化学习的专业工具与技巧全指南

文章目录数学可视化学习的**专业工具与技巧全指南**1、回答1：**一、专业数学可视化工具库****1.交互式动态平台****~~2.编程驱动工具~~****3.三维沉浸式工具****二、进阶可视化技巧

一个一定要撑住的学习者·2025-02-01 17:21

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课

软件开发Java·2025-02-01 17:18

浅色可视化大屏虽然经常被诟病，也有自己的用武之地呀

一、视觉舒适性与减轻疲劳在长时间的使用和观察中，浅色可视化大屏能够为用户带来更舒适的视觉体验，减轻视觉疲劳。与深色背景相比，浅色背景通常反射的光线较少，对眼睛的刺激相对较小。

大象数据工场·2025-02-01 16:14

3D图形学与可视化大屏：渲染管线的概念、作用、各个阶段介绍。

一、渲染管线的概念渲染管线是指在3D图形学中，将3D场景转换为2D图像的一系列处理过程。它就像一条生产线，将原始的3D数据（如顶点坐标、颜色、纹理等）经过一系列的加工和处理，最终生成可以在屏幕上显示的2D图像。渲染管线通常由多个阶段组成，每个阶段都有特定的任务和功能。这些阶段按照一定的顺序依次执行，前一个阶段的输出作为后一个阶段的输入，直到最终生成图像。二、渲染管线的作用实现3D场景到2D图像的转

大美工控设计师·2025-02-01 16:14

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p

加德霍克·2025-02-01 14:21

01.双Android容器解决方案

）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习

高桐@BILL·2025-02-01 13:46

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。

fpcc·2025-02-01 12:38

Pyecharts之特殊图表的独特展示

在数据可视化的世界里，除了常见的柱状图、折线图、饼图等，还有一些特殊的图表可以为我们带来独特的展示效果，帮助我们以更有趣、更直观的方式呈现数据。

抱抱宝·2025-02-01 12:04

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册

ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。

TDengine （老段）·2025-02-01 11:02

TDengine 做 Google Looker Studio 数据源

这个工具凭借其丰富的数据可视化选项和多样化的数据连接能力，为用户提供了便捷的数据报表生成体验。用户可以根据预设的模板轻松创建数据报表，满足各种数据分析需求。由于其简单易用的操作

TDengine （老段）·2025-02-01 11:00

我的创作纪念日

在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。先把工作弄完，抽空学习考研的内

蓝皮怪·2025-02-01 10:26

【云原生】Docker可视化工具Portainer使用详解

目录一、前言二、docker可视化管理概述2.1什么是docker可视化管理2.1.1Docker可视化管理常用功能2.2为什么需要docker可视化管理工具2.3docker可视化工具带来的好处三、常用的

小码农叔叔·2025-02-01 10:22

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

智能小区物业管理系统推动数字化转型与提升用户居住体验

首先，智能小区物业管理系统通过可视化数据管理，使得所有物业运营信息一目了然。这不仅提高了决策的科学性，还提升了运营

快鲸数字街道系统·2025-02-01 07:59

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合

精通代码大仙·2025-02-01 06:51

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

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·2025-02-01 05:37

初学可视化PyQt5系列--主要类

【初学可视化PyQt5系列】第1章PyQt5简介第2章PyQt5新增功能第3章Hellomyfourrotordrone第4章PyQt5主要类第5章PyQt5使用Qt设计器第6章PyQt5信号与插槽第7

万金油笑匠·2025-02-01 04:03

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

《亿级流量下的架构实战：HTTP全链路解析与智能监控系统搭建》

文章目录全链路解析：HTTP请求响应与数据可视化监控一、HTTP请求响应全流程解析1.全链路交互流程图2.关键技术实现2.1前端请求构造（ES6+语法示例）2.2服务端处理架构（Node.js/Express

我的青春不太冷·2025-02-01 02:46

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。

夜色呦·2025-02-01 01:07

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

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·2025-02-01 00:05

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

Cesium ArcGisMapServerImageryProvider API 介绍

说到WebGIS，要提的就是Cesium——这个让3D地球可视化变得简单又强大的工具。为了帮助大家更好地理解和使用Cesium，我决定把我自己在学习Cesium文档过程中的一些心得和收获分享给大家。

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-02-01 00:31

SnapGene 4.3.6 win 中文完美不闪退

SnapGene是一款功能非常强大的分子生物学软件，融合了DNAStar，DNAman等软件的优点，软件体积小，大量运用了可视化显示效果和操作效果，非常容易上手。

科研小行星·2025-01-31 23:27

毕设开源 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)

文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示（mysql数据库）4.1修改setting.py连接mysql

bee_dc·2025-01-31 23:26

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

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