机器学习基本算法第21页

【机器学习笔记】决策树

决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW

住在天上的云·2024-02-10 17:19

【机器学习笔记】回归算法

回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量X：平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术，通常用于预测分析，预测的结果多为连续值（也可为离散值，二值）线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系，就

住在天上的云·2024-02-10 17:19

PyTorch: torch.max()函数详解

torch.max函数详解：基于PyTorch的深入探索文章目录引言torch.max()函数简介torch.max()的返回值torch.max()的应用示例torch.max()的高级特性结尾引言在深度学习和机器学习的实际应用中

高斯小哥·2024-02-10 16:23

微软技术专家带你学 AI｜Azure OpenAI 服务

点击蓝字关注我们编辑：AlanWang排版：RaniSun微软技术专家带你学AI新的一年，为帮助开发者们在Azure上掌握人工智能，我们特别带来「微软技术专家带你学AI」系列，通过4期的课程，带大家从机器学习的基本原理深入

MicrosoftReactor·2024-02-10 15:44

深度学习视频详解

梯度下降，神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏

大囚长·2024-02-10 14:50

java中的基本算法

整理一下常用的又基础的算法。由于平时的项目比较简单，很少用到算法，但工作不只是眼前的苟且，还有诗和远方。1.链表链表用来存储数据，由一系列的结点组成。这些结点的物理地址不一定是连续的，即可能连续，也可能不连续，但链表里的结点是有序的。一个结点由数据的值和下一个数据的地址组成。一个链表内的数据类型可以是多种多样的。数组也是用来存储数据的，与链表相比，需要初始化时确定长度。一个数组内的数据都是同一类型

4553675200ad·2024-02-10 13:12

一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）

深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系深度学习、机器学习、人工智能

easyAI人工智能知识库·2024-02-10 12:39

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

hummingbird，一个非常好用的 Python 库！

随着人工智能和机器学习的快速发展，将训练好的模型部署到生产环境中成为了一个重要的任务。而边缘计算设备，如智能手机、嵌入式系统和物联网设备，也需要能够运行机器学习模型以进行实时推理。

近咫／＼ぃ天涯·2024-02-10 12:54

政安晨：示例演绎TensorFlow的官方指南（三）{快速使用数据可视化工具TensorBoard}

在机器学习中，要改进模型的某些参数，您通常需要对其进行衡量。TensorBoard是用于提供机器学习工作流期间所需测量和呈现的工具。

政安晨·2024-02-10 12:51

速看，关于Python的17个学习网站，从基础到机器学习【建议收藏】

目录一、基础学习网站Python官方教程Python官方安装包地址PyCharm下载地址anaconda3清华开源下载地址二、爬虫学习网站requests官方学习网站BeautifulSoup文档网站selenium官方学习网站scrapy中文学习网站三、数据分析学习网站numpy官方文档网站pandas官方文档网站sklearn官方文档网站四、数据可视化学习网站matplotlib官方学习网站p

帅帅的Python·2024-02-10 12:45

二、编译内核及内核开发的特点

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-02-10 11:36

机器学习系列——（二十二）结语

随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十一）神经网络

引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。

飞影铠甲·2024-02-10 11:23

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

从入门到实战，32节时间序列实战课！

模块一基础：认识数据科学家模块二进阶：时间序列预测概论+论文和代码讲解模块三项目实战：基于股价和零售的时序项目实战模块四比赛实战：数据科学入门赛+回答准确性预测赛模块五时序前沿：前沿机器学习与时序+

机器学习与AI生成创作·2024-02-10 11:52

计算机毕业设计PyFlink+Hadoop+Hive民宿数据分析可视化大屏民宿推荐系统民宿爬虫民宿大数据知识图谱机器学习大数据毕业设计

流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；6

计算机毕业设计大神·2024-02-10 10:56

机器学习10-特征缩放

特征缩放的目的是确保不同特征的数值范围相近，使得模型在训练过程中更加稳定，加速模型收敛，提高模型性能。具体而言，零均值和单位方差的目标有以下几点好处：1.均值为零（ZeroMean）：通过减去特征的均值，可以使特征分布的中心位于零点。这样做有助于消除不同特征之间的偏差，确保模型不会在某些特征上过度拟合。如果某个特征的均值远离零，模型可能会更关注那些数值较大的特征。2.单位方差（UnitVarian

dracularking·2024-02-10 10:13

机器学习11-前馈神经网络识别手写数字1.0

在这个示例中，使用的神经网络是一个简单的全连接前馈神经网络，也称为多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）。这个神经网络由几个关键组件构成：1.输入层输入层接收输入数据，这里是一个28x28的灰度图像，每个像素值表示图像中的亮度值。2.Flatten层Flatten层用于将输入数据展平为一维向量，以便传递给后续的全连接层。在这里，我们将28x28的图像展平为一个长度为784的

dracularking·2024-02-10 10:13

机器学习9-随机森林

它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。以下是随机森林的主要特点和原理：1.决策树的集成：随机森林通过构建多个决策树来解决问题。

dracularking·2024-02-10 10:12

机器学习8-决策树

决策树（DecisionTree）是一种强大且灵活的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过从数据中学习一系列规则来建立模型，这些规则对输入数据进行递归的分割，直到达到某个终止条件。

dracularking·2024-02-10 10:12

算法竞赛进阶指南——基本算法练习1

飞行员兄弟#include#includeusingnamespacestd;charg[4][4];voidt(intx,inty){for(inti=0;i>(4*i+j)&1){t(i,j);res++;st[i+1][j+1]++;}}}intflag=1;for(inti=0;ires){ans=res;memcpy(c,st,sizeof(st));}}memcpy(g,b,sizeo

duanyq666·2024-02-10 09:15

算法竞赛进阶指南——基本算法（贪心）

股票买卖低买高卖#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;inta[N];intn,res;intmain(){cin>>n;for(inti=0;i>a[i];}for(inti=1;ia[i-1]){res+=a[i]-a[i-1];}}cout#includeusingnamespacestd;constintN=2510;paira[N],b[N

duanyq666·2024-02-10 09:45

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。

橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

2020-09-18

同时Python在文件处理、图像处理、机器学习等领域更为简易灵活。如果能将微信机器人接入Python将为开发者带来极大的便利。目前官方正在开发Python版本的机器人，在开发完善

你大爷临终前·2024-02-10 09:16

机器学习--数据清洗

文章目录1.缺失值缺省值填充案例：2.异常值3.数据集成4.实体识别5.冗余属性识别6.数据变换7.亚编码什么是独热编码？数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。1.缺失值处理缺失值的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。*缺失值的处理方法插补方法方法描述均值/中位数/众数插补根据属性值的类型，用该属性取值的平均数/

马里奥w·2024-02-10 09:26

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

甜美的江·2024-02-10 09:25

机器学习项目之数据清洗

前言数据清洗是机器学习项目中最为琐碎而又繁重的工作之一，下面总结一些经常用到的数据清洗方法与Python实现，以探索能否用更加自动化的手段来简化数据清洗工作。

井底哇哇·2024-02-10 09:25

Vitis AI 集成

HyperAI超神经·2024-02-10 08:33

智能运维哪些算法？智能运维包含哪些

如何应用再场景中应用在智能运维行业，一些关键算法包括：机器学习算法：如决策树、随机森林、svm算法等，从历史数据中学习方法和规律，预测未来的特点和故障。

云呐AIOps·2024-02-10 08:02

机器学习python中用pd.read_excel（）读取数据，数据类型是object类型，即非numeric数据类型，此时有两种方法查找非法字符

python中用pd.read_excel（）读取数据，数据类型是object类型，原因可能是包含空格或者非法字符，即非numeric数据类型，此时有两种方法查找空格方法1：用excel表格查询，这种适合数据量少的文件，而且是因为空格导致的，空表格（不含任何字符）与含有空格字符的表格是有区别的，含有空格字符的表格左上角有绿色斜三角，因此你找到这种表格左上角含有绿色斜三角的格子，单击然后按下删除键，

井冈山上的游击天才·2024-02-10 08:32

从困难事情中获得乐趣

开始时，大家对机器学习这门课程都很感兴趣。但这门课程很难，而且是一个对学生要求很严格

如意笔记·2024-02-10 07:51

【初中生讲机器学习】5. 从概率到朴素贝叶斯算法，一篇带你看明白！

创建时间：2024-02-04最后编辑时间：2024-02-05作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生，热爱计算机和数学，我们一起加油~！⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧！上两篇文章中，我详细讲了支持向量机（SVM）算法的原理，并用一个实例实现了它。在这一篇和下一篇中，我将分别讲解&实现朴素

Geeker · LStar·2024-02-10 07:54

【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些？here!

前面已经讲了两个分类算法（SVM&朴素贝叶斯），其中在【初中生讲机器学习】4.支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！中

Geeker · LStar·2024-02-10 07:23

机器学习：分类决策树（Python）

一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数。统一要求：按照信息增益最大、信息增益率最大、基尼指数增益最大"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_

捕捉一只Diu·2024-02-10 07:47

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

机器学习：回归决策树（Python）

一、平方误差的计算square_error_utils.pyimportnumpyasnpclassSquareErrorUtils:"""平方误差最小化准则，选择其中最优的一个作为切分点对特征属性进行分箱处理"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_samples):"""扩展到集成学习，此处为样本权重的设置:paramsampl

捕捉一只Diu·2024-02-10 07:16

slf4j-log4j12的jar包

slf4j-log4j12的jar包前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

panchaoqun2016·2024-02-10 06:58

如何入行人工智能

这些知识为深入探索机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）等更高级领域铺平了道路。

科联学妹·2024-02-10 06:54

2023计算机（AI）领域相关期刊的SCI分区

就在昨天（12月27日）2023年中科院分区表公布，本文总结了有关计算机领域（尤其是AI（机器学习，CV，NLP，数据挖掘等））的一些期刊的SCI分区，供大家参考学习。

STLearner·2024-02-10 06:08

机器学习算法之支持向量机（SVM）

SVM恐怕大家即使不熟悉，也听说过这个大名吧，这一节我们就介绍这相爱相杀一段内容。前言：在介绍一个新内容之SVM前，我们不觉映入眼帘的问题是为什么要引入SVM？吃的香，睡的着的情况下，肯定不会是没事干吧~首先，SVM是一个二分类模型【图1】，实质是定义在特征空间的判别模型，其实我们大家应该比较熟悉感知机算法了（我们前面有讲过），也就是找一个超平面来划分特征空间，可是满足该条件的超平面有无穷无尽呀！

浅白Coder·2024-02-10 05:18

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。

stronghorse·2024-02-10 04:50

机器学习（8）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。

LY豪·2024-02-10 03:24

ChatGPT在肾脏病学领域的专业准确性评估

ChatGPT在肾脏病学领域的专业表现评估随着人工智能技术的飞速发展，ChatGPT作为一个先进的机器学习模型，在多个领域显示出了其对话和信息处理能力的潜力。

徐浪老师·2024-02-10 01:50

Anaconda☀利用机器学习sklearn构建模型与实现丨第一课

1️⃣了解什么是机器学习2️⃣了解机器学习sklearn库的简介、安装3️⃣掌握使用sklearn转换器处理数据的方法4️⃣构建并评价线性回归模型认识机器学习1.1机器学习机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的分支

猿生态化小勋·2024-02-10 01:18

anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书

anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书一基础数据科学工具和库jupyterPandasSciPyNumpy二机器学习Tensorflow和KerasPytorchScikit-learn

杨叶辰·2024-02-10 01:18

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

专栏：机器学习：相对完整的机器学习基础教学！

为梦而生~·2024-02-10 01:47

2024.02 国内认知大模型汇总

概述大模型，又称为大规模机器学习模型，是一种基于大数据的人工智能技术。它通过深度学习和机器学习的方法，对大量数据进行训练，以实现对复杂问题的高效解决。

小小晓晓阳·2024-02-10 00:40

TCGA新版数据库表达矩阵提取

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。

医学和生信笔记·2024-02-10 00:22

数字孪生与智慧园区的融合：打造未来产业生态的新篇章

这种技术涉及到多个学科领域，包括建模、仿真、数据分析和机器学习等。

方案365·2024-02-09 23:53

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