机器学习启蒙

大型语言模型（LLM）的优势、劣势和风险

不幸的是，我们使用“类似人类”的词来描述工程师用来创建它们的技术——例如，“机器学习”和“训练”。这是误导性的
MinIO官方账号·2024-02-06 08:03

京东数据分析岗面试题目整理

1，怎么做恶意刷单检验分类问题用机器学习方法建模解决，特征有：1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号3）环境特征
Data地平线·2024-02-06 08:16

机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？终于有人讲明白了

导读：“机器学习”一词往往被与“人工智能”“深度学习”混用，也常与“大数据”一词一同出现。下面首先简要介绍它们的关系，然后讲述机器学习的基本概念和模式。
大数据v·2024-02-06 08:10

机器学习、深度学习所需掌握的数学知识全都在这里了！

人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳至远。—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗入行人工智能，所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：线性代数：如何将研究对象形式化？微积分：如何深
算法channel·2024-02-06 08:09

研究生研一学习机器学习ML、深度学习DL的规划

研究生学习机器学习ML、深度学习DL的规划保上研之后也没有很好规划自己的学习路线，看到b站上的一位清华博士讲述他本科也是机械，跨考计算机后的学习路线，所以记录下来，从现在开始按照规划来一点一点地做好。
Baily24·2024-02-06 08:36

机器学习（深度学习）路线

数学相关1.1微积分：深度学习需要掌握高数微积分的知识，例如基本的求导、偏导数、梯度概念资源：浙江大学微积分MIT微积分公开课[1]MIT微积分公开课[2]1.2线性代数：需要掌握矩阵乘法、特征值、特征向量等，了解矩阵求导，深度学习中90%的运算可能都是优化为矩阵的运算，通过NumPy等高度优化的库完成。资源：MIT线性代数公开课同济大学线性代数清华大学李永乐-线性代数1.3概率论：了解各类分布，
bigcindy·2024-02-06 08:04

挑战杯 python+opencv+机器学习车牌识别

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
laafeer·2024-02-06 08:02

普通编程，机器学习与深度学习

普通编程：基于人手动设置规则，由输入产生输出经典机器学习：人手工指定需要的特征，通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习，也就是更新相应的参数，从而使数学表达式能够更好的根据给定的特征得到准确的输出结果
ALGORITHM LOL·2024-02-06 08:02

2018-06-14

2018-06-14系统读经925天《诗经》臣工之什《文学启蒙》学记1《黄帝内经》脉要精微论篇第17章今天早课收获：当我们首先发现的是别人的不足时，我们就要反思自己，从自己开始找原因，问一下自己为什么有这样的想法
80c72f3aa147·2024-02-06 07:07

机器学习系列6-逻辑回归

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a
喜乐00·2024-02-06 07:22

机器学习系列——（十一）回归

引言在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。
飞影铠甲·2024-02-06 07:50

2019-04-02

2019年4月2日读经天数:58天第9周第2天读经人员:世勋妈妈世勋宝贝读经方法：137累积法法读经内容:《易经》上:蛊卦第18临卦第19官卦第20；诗经:鄘风；成语接龙401-500听经:文学启蒙；笠翁对韵
皮蛋儿妈咪·2024-02-06 07:00

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

【NLP概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法LSA潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）降维算法LDA隐含狄利克雷分布（LatentDiri
溢流眼泪·2024-02-06 07:18

机器学习系列——（十二）线性回归

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。
飞影铠甲·2024-02-06 07:17

快乐学习，思维导图带你和宝贝一起学习《三字经》

三字经里有很多生动的小故事，有很多孩童道德学习的榜样，有很多行为规范的基本常识，日常百科知识，还有历史的前后绵延……非常适合孩童的启蒙学习。
媛来如此Carrie·2024-02-06 07:41

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python
Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

想学大数据？先看完这几本书再说

真正的数据爱好者有很多需要阅读的内容：大数据，机器学习，数据科学，数据挖掘等。
yoku酱·2024-02-06 06:55

「机器学习」神经网络

一、神经元和大脑1.概述起源：研究可以模拟大脑的算法。应用：语音、视觉、文本(自然语言)......(1)大脑神经元与算法注：当下重点已不在生物层面，而是在利用工程原理构建更有效的算法。(2)深度学习的起飞2.需求预测(1)神经网络的符号与描述(2)不需要自己手动自己设计特征神经网络将自己决定它将在隐藏层使用哪些数据3.例子：图像识别随着层数增加，窗口大小在增大。二、工作原理1.神经网络的层【注】
Sternstunden·2024-02-06 06:49

【深度学习理论】持续更新

文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论，一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比（学习的过程分为归纳和演绎），引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢？
一轮秋月·2024-02-06 06:48

2. TensorFlow.js

TensorFlow.js是一个用于机器学习的开源JavaScript库。它由Google开发，是Python中TensorFlow的配套库。
启辰·2024-02-06 06:24

机器学习之正态分布

正态分布：也称常态分布，又名高斯分布。正态曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，也称钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布，记为N(μ,σ2σ^2σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布时标准正态分布。概率密度函数为：f(x)=1σ2πe−
WEL测试·2024-02-06 06:54

读经感恩日记（第453篇） - 草稿

137积累法通读的经典有:《孝经》《弟子规》《大学》《百家姓》《中庸》《德育启蒙》《易经》《老子》《朱子治家格言》《论语》《笠翁对韵》《增广贤文》《孙子兵法》《少年诗词启蒙》《神童诗》《名
金秀阿美·2024-02-06 06:18

算力不贵训练轻松应对，GpuMall智算云高校科研人员力荐

省时便捷：操作简单一键启用像GPUMall这样的算力平台，很适合学生和AI开发者来进行机器学习和深度训练。因为ta上手快，易操作。在进行实例创建时，平台提供了主流的机器学习框架，包括P
GpuMall·2024-02-06 05:35

文明的基因（三）

这是海伦•凯勒认字的启蒙
木沁馨·2024-02-06 04:16

机器学习速成课程 学习笔记17：稀疏性正则化

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/l1-regularizationL₁正则化减少所有权重的绝对值-证明对宽度模型非常有效TIM截图20180401125731.jpg
HBU_DAVID·2024-02-06 04:15

南极2

写下你人生的航海日记，你今后的每一分每一秒，你的感知，你的启蒙，你的领悟，都是未来要踏上南极的人很重要的参照。打开艺术家的感知来观看所有的颜色，你有看过这么漂亮的冰山，这么浩瀚的环场么？
纾玟·2024-02-06 03:00

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2024-02-06 03:07

九龙公园读书会

2019.10.13星期日晴本周读经计划：《易经下经》咸卦第三十一、恒卦第三十二、遯卦第三十三；《文学启蒙》12晏子使楚；《庄子》人间世第四（四）；《新概念英语》Lesson133.今天我参加了九龙公园读书会
王紫杨·2024-02-06 02:10

幸福亲子感恩日记第39篇《向孩子学习》

2018年6月14日学经方法：127累积法学经内容：《新概念英语1》137；朵朵复习:《易经》说卦传传8~11爻爻177听经典：《易经》、《孟子》、《文学启蒙》、《黄帝内经》、《诗经》、《论语》、《成语接龙
卉卉尧尧·2024-02-06 02:28

【一书三话】我喜欢生命本来的样子：生命本来的样子，应该是怎样？

上次读周国平的书，还是上大学的时候，他的书算是我的哲学启蒙之书，因此大学的时候还崇拜了他许久。工作后，再读周国平，已是他的新书《我喜欢生命本来的样子》。生命本来的样子到底是什么？好的爱情该是怎样？
写作者刘慧·2024-02-06 02:31

使用 AgGrid 增强您的 Streamlit 表格：高级提示和技巧

它非常适合数据分析和机器学习项目，并且可以轻松地将您的应用程序部署到StreamlitCloud。
code2day·2024-02-06 02:18

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。
登龙zZ·2024-02-06 02:04

【机器学习】机器学习简单入门

【机器学习】机器学习基本概念一引入二概念三算法和模型3.1算法（Algorithm）3.2模型（Model）：3.3类比四训练，模型，预测的关系4.1训练（Training）：4.2模型（Model）：
甜美的江·2024-02-06 02:09

人格魅力藏在温和的脾气里

读到这句时，我想到的是我的启蒙老师，罗老师。罗老师是我初中的英语老师，也是班主任老师。罗老师个子不高，肤色略白，北京人，说纯正的国语和英语，浑身散发一股儒雅之气。
黎舒苇·2024-02-06 01:57

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Lornatang·2024-02-06 01:21

175-观我生 进退

学明行经日记第175篇日期：2018年7月13日周五妈妈学经内容：《易经》:31-61页；妞妞读经内容：易经，论语，孟子，诗词启蒙明经：观我生，进退。
江淼英18970041830·2024-02-06 01:23

9岁女娃的非虚构阅读养成书单～

非虚构阅读是基于真实的创作，像历史天文、地理科学，动物自然、新闻传记等，现在鸡娃爸妈们越来越重视孩子们这方面知识的阅读和积累，整理自家书架才发现，不知不觉，非虚构阅读启蒙我们早已开启了呢！
有言Kids·2024-02-06 00:27

复盘练琴这件事

对于一个音乐文盲，没有好好做启蒙，又不能好好练习，指导起孩子真是力不从心。比起听音乐，我宁愿听诗听书。发心还不足，也没严肃去对待学琴这件事。顺其自然地，有时间多练，没时间就算了，孩子也随我，乐得轻松。
言采其薇·2024-02-06 00:56

机器学习漫谈：还有很长的路要走

来源：王宏琳科学网博客链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-3005681-1285948.html人工智能已经成为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力，在可预见的未来，它将继续驱动技术创新，影响着几乎每个行业和每个人的未来。但是，人工智能的最终目标是使机器具有与人类相似的通用智能。这是科学界提出的最雄心勃勃的目标之一，还有很长的路要走。GPT-3和Alp
人工智能学家·2024-02-05 23:57

《Python 网络爬虫简易速速上手小册》第10章：未来展望与新兴技术（2024 最新版）

文章目录10.1机器学习在爬虫中的应用10.1.1重点基础知识讲解10.1.2重点案例：使用机器学习进行自动化内容抽取10.1.3拓展案例1：利用深度学习识别复杂的网页结构10.1.4拓展案例2：机器学习辅助的动态反反爬虫策略
江帅帅·2024-02-05 23:17

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。
Liam_ml·2024-02-05 23:02

windows10忘记密码的解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-02-05 23:51

机器学习超参数优化算法（贝叶斯优化）

文章目录贝叶斯优化算法原理贝叶斯优化的实现（三种方法均有代码实现）基于Bayes_opt实现GP优化基于HyperOpt实现TPE优化基于Optuna实现多种贝叶斯优化贝叶斯优化算法原理在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的
恒c·2024-02-05 22:41

机器学习数据预处理方法（数据重编码） ##2

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化（Standardization）和归一化（Normalization）2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
恒c·2024-02-05 22:41

机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理部分可见：机器学习数据预处理方法
恒c·2024-02-05 22:41

【绘分享『英文启蒙规划师』训练营】第一课绪论作业

图片发自App背景：儿子可乐5岁9个月，特别喜欢唱歌，不论是中文歌还是英文歌都喜欢唱。目前在绘分享学习了8个月，刷完了高频词和红火箭（蓝箱），自然拼读有一定的掌握。规划：根据他喜欢唱歌的特点，将继续儿歌、童谣的磨耳朵熏陶，自然拼读进一步学习（长元音、分离元音组合等），同时将StoryPuzzle的后两则故事学习完成。红火箭（黄箱）继续学习，高频词复习。最重要的是要给他更多英语绘本或读本的输入，让他
木子_可乐麻麻·2024-02-05 22:12

大数据开发之机器学习总结（一）

大数据开发之机器学习总结1.背景在大数据开发中，数据分析目的一般分为2大类，一个是基于已有数据，提炼出想要的数据汇总信息。一个是基于已有数据使用算法训练出模型，基于模型预测和分析未来的新数据。
闻香识代码·2024-02-05 21:41

机器学习小结

CS229SupervisedLearningLinearRegressionLeastmeansquarerulesLMSLocallyweightedlinearregressionLWRClassificationandlogesticregressionsigmoidfunctionpeceptionlearningalgorithmNewton'smethodGeneralizedLin
andyc_03·2024-02-05 21:36

【240118】浙江理工大学—调剂信息

浙江理工大学学校层级：双非调剂专业：085400电子信息发布时间：2024.1.18发布来源：网络发布背景：主要研究方向:研究原子核结构和变化规律、核能核技术应用(机器学习在物理上的应用)调剂要求：1、
通信考研小马哥·2024-02-05 20:29

培训机构外教与国家强盛的关系——日更12日

不过对于这个问题，确实有一定道理的，因为目前大部分培训机构面对的是中小学生，而中小学阶段，正是孩子的认知及思想启蒙、成形的时候，如果过多接收外教的思想，久而久之，确实容易出现问题。
林伶垟·2024-02-05 20:22
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