机器学习基础入门

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

考研导师选择方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

Python3小白基础入门 | 学习笔记

一、输入输出1、读入字符串str=input()print(str)2、读入整数数字a=int(input())print(a)print(type(a))#type()输出变量类型3、格式化输出+直接拼接：name="Lihua"age=24print("Hello"+name+",youare"+str(age)+"yearsold")%：name="Lihua"age=24print("He

查理养殖场·2025-03-02 02:03

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在机器学习中，

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

ElasticSearch基础入门（四）桶、度量

ElasticSearch基础入门（四）聚合一、基本概念1.桶(bucket)2.度量(metrics)二、聚合为桶三、桶内度量四、桶的嵌套五、直方图分桶(阶梯）六、范围分桶(range)一、基本概念通过聚合

全端工程师·2025-03-01 22:06

ElasticSearch基础入门（六）使用Spring Data ElasticSearch添加、修改、删除数据

ElasticSearch基础入门（六）使用SpringDataElasticSearch添加、修改、删除文档一、概述二、新增文档1.新增一条2.批量新增三、修改文档四、删除文档一、概述SpringData

全端工程师·2025-03-01 20:29

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简

山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。

IT古董·2025-03-01 16:29

Ruby基础入门

Ruby1.1Ruby的运行方法1.1.1hello.rbcdc:rubyhelloruby.rb1.1.2irb命令的执行方法>irbirb(main):001:0>print("Hello,Ruby.\n")Hello,Ruby.=>nil字符串、数值、时间等各种数据，在Ruby中都是对象。1.2字符串1.2.1\n与\\n换行符\转义符//输出Hello,"Ruby".print("Hell

luluan_lin·2025-03-01 13:12

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo

rockingdingo·2025-03-01 07:53

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 03:17

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习

惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

智能投资组合再平衡策略优化

文章标题智能投资组合再平衡策略优化文章关键词投资组合管理再平衡策略机器学习优化方法智能投资文章摘要本文深入探讨了智能投资组合再平衡策略的优化方法。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-01 00:34

Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合

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·2025-02-28 19:58

USART串口接收双雄争霸：查询法与中断法深度解析 | 零基础入门STM32第三十五步

主题内容教学目的/扩展视频串口通信重点课程什么是USART串口，电路原理，单片机内部寄存器，固件库说明。加载相关文件，驱动程序分析，printf的使用。什么是中断，中断的程序设计，还有哪些中断。熟悉串口的使用，熟练使用printf函数。介绍printf函数的高级使用方法，介绍各中断。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、USART接收原理速览1.核心寄存器说明2.数据接收三要素二、查询接收法实战教学1

触角01010001·2025-02-28 18:22

解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙

一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法。

紫雾凌寒·2025-02-28 17:14

精通 Postman：API 测试的全能利器

一、Postman基础入门1.1安装与界面介绍安装：Postman提供了多

那片海还在吗·2025-02-28 17:40

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中的一个重要领域

猿享天开·2025-02-28 15:58

JS宏案例：在wps编辑器中玩numpy

NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然，在wps的js宏编辑器中，并没有这样一个模块或是全局对象，但是，问题不大，我们可以手搓一个。

jackispy·2025-02-28 15:57

Godot引擎开发：Godot基础入门_Godot社区与资源

Godot社区与资源在上一节中，我们已经完成了基础的游戏开发环境搭建和简单的游戏对象操作。接下来，我们将探讨Godot社区与资源，这将帮助你更好地融入Godot的开发者生态，获取更多开发所需的工具和帮助。1.Godot社区Godot引擎拥有一个庞大且活跃的社区，社区成员包括开发者、艺术家、设计师等，他们共同分享经验、解决问题、提供帮助。以下是一些主要的Godot社区资源：1.1官方网站Godot的

chenlz2007·2025-02-28 15:26

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

无法启动此程序，因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-28 11:02

【2025年】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛，看这一篇就稳了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js（2-3天）2、apache+php（4-5天）3、mysql（2-3天）4、python(2-3天)5、burpsuite（1-2天）4.2、中期1、SQL注入（7-8天）2、文件上传（7-8天）3、其他漏洞（14-15

白帽黑客鹏哥·2025-02-28 10:52

Spark技术系列（一）：初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎

磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景：UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发（2010年开源）技术定位：基于内存的通用分布式计算框架（支持批处理、流计算、机器学习

数据大包哥·2025-02-28 09:06

Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-28 08:34

电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后

本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。

烧瓶里的西瓜皮·2025-02-28 08:02

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二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：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。

智能与优化·2025-02-28 08:28

python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算

AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，

路过炊烟·2025-02-28 07:19

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