机器学习基础概念第17页

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

让 LLM 来评判 | 设计你自己的评估 prompt

设计你自己的评估prompt这是让LLM来评判系列文章的第三篇，敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示通用prompt设计建议我总结的互联网上通用

·2025-02-27 21:49

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理和视频分析领域。通过这篇指南，即便是

万众珩·2025-02-27 20:18

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。

Jason_Orton·2025-02-27 19:44

UniApp 按钮组件 open-type 属性详解：功能、场景与平台差异

文章目录引言一、open-type基础概念1.1核心作用1.2通用使用模板二、主流open-type值详解2.1contact-客服会话功能说明平台支持代码示例2.2share-内容转发功能说明平台支持注意事项

前端小雪的博客.·2025-02-27 19:12

Spark之PySpark

ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。

james二次元·2025-02-27 18:01

作为一名测试工程师如何学习Kubernetes(k8s)技能

以下是一个系统性的学习路径和建议：一、了解基础概念1）容器技术：学习Docker等容器技术的基础知识，了解容器的基本概念、镜像、容器运行与管理

网络安全小宇哥·2025-02-27 17:56

Python 网络爬虫入门全知道

二、网络爬虫基础概念（一）什么是网络爬虫网络爬虫，也称为网页蜘蛛，是一种按照一定的

安年CJ·2025-02-27 17:51

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

pandas series 相加_Numpy和Pandas教程

-pandas和机器学习的关系，数据预处理，featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。

weixin_39778393·2025-02-27 16:49

游戏工作室如何选择IP方案？动态与静态的实战对比

一、先搞懂基础概念动态IP就像共享单车，每次联网都会更换地址。这种模式适合临时测试新游戏，比如快速注册少量账号验证规则。

·2025-02-27 16:01

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。

彬彬侠·2025-02-27 14:34

机器学习数学基础：32.复本信度

复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实

@心都·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

1.什么是线性激活函数？线性激活函数是一种最简单的激活函数，数学表达式为：即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x，其输出将等于输入值本身，函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活

IT古董·2025-02-27 13:25

性能测试：从理论到实践，打造高可用系统

一、性能测试基础概念性能测试并非简单的“跑一下”测试，而是一个系统

测试界的段子手·2025-02-27 13:22

《从零到全栈：JavaScript新增的ES6语法》

本文将详细介绍JavaScript的基础概念、ES6的新特性及其应用场景。一、JavaScript核心概念1.JavaScript的本质弱类型语言：变量声明无需指定类型，可动态存储任意数据。vara=

CodeComposer·2025-02-27 11:09

《从零到全栈：JavaScript入门指南（二）》

DOM操作1、DOM基础概念定义：文档对象模型（DocumentObjectModel），将HTML/XML文档解析为树形结构，提供操作页面元素的接口。

CodeComposer·2025-02-27 11:39

《从零到全栈：AJAX基础概念》

一、AJAX基础概念AJAX，全称为AsynchronousJavaScriptandXML，它是一项极具创新性的技术，能借助异步JavaScript达成数据在前后端之间的交互，彻底革新了网页的交互模式

CodeComposer·2025-02-27 11:39

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。

指尖下的技术·2025-02-27 10:36

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析，显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率，尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报

宁宁可可·2025-02-27 10:33

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

Accord.NET框架功能介绍

机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。

绀目澄清·2025-02-27 09:26

第二章：基础概念精讲 - 第二节 - Tailwind CSS 颜色系统和主题定制

颜色系统基础1.默认调色板TailwindCSS提供了一套精心设计的默认颜色系统：//tailwind.config.js默认颜色示例module.exports={theme:{colors:{//灰度gray:{50:'#f9fafb',100:'#f3f4f6',200:'#e5e7eb',//...更多色阶900:'#111827',},//主题色blue:{50:'#eff6ff',10

·2025-02-27 08:52

第二章：基础概念精讲 - 第一节 - Tailwind CSS 响应式设计系统

响应式设计基础1.断点系统TailwindCSS默认提供五个断点：//tailwind.config.js默认断点配置module.exports={theme:{screens:{'sm':'640px',//小屏幕，如手机横屏'md':'768px',//中等屏幕，如平板'lg':'1024px',//大屏幕，如笔记本'xl':'1280px',//超大屏幕，如桌面显示器'2xl':'1536

·2025-02-27 08:51

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。

清水白石008·2025-02-27 07:16

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。

一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

机器学习----奥卡姆剃刀定律

奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启

AI自修室·2025-02-27 06:00

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)

小宇爱·2025-02-27 06:30

泛微全面接入DeepSeek大模型，助力组织升级数智化应用场景

在接入DeepSeek大模型后，泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力，显著提升泛微各项产品

泛微OA办公系统·2025-02-27 03:10

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

使用Python和Vosk库实现语音识别

使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域，语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，可以方便地实现语音识别功能。

车载testing·2025-02-27 01:22

Python库Numpy学习+代码实例

前言Numpy是python语言的一个扩充程序库，支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，现已成为机器学习的必备模块。

海绵宝宝·2025-02-27 01:50

深度学习：从神经网络到智能应用

深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例

模式识别：根据提取的特征，利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea

go5463158465·2025-02-26 22:58

GGUF 文件格式全解析

在机器学习领域，模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用，如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。

Just_Paranoid·2025-02-26 22:25

使用Node.js实现RESTful API

RESTful基础概念REST（RepresentationalStateTransfer）描述了一个架构样式的网络系统，它首次出现在2000年RoyFielding的博士论文中。

chiwan3432·2025-02-26 21:21

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。

yzx991013·2025-02-26 20:40

127.0.0.1 与 localhost 有什么区别

文章目录引言：被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2

.猫的树·2025-02-26 19:06

GrandientBoostingClassifier函数介绍

它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk

浊酒南街·2025-02-26 18:58

如何使用Kafka构建事件驱动的架构

如何使用Kafka构建事件驱动的架构了解ApacheKafka的基础概念设计事件驱动架构的基本原则使用Kafka进行事件流处理的优势构建事件驱动微服务的最佳实践安全性考量与最佳实践扩展性和性能优化技巧实际案例分析

master_chenchengg·2025-02-26 17:51

TIDB数据库的基本介绍

一、基础概念：1、TiDB是PingCAP公司自主设计、研发的国产开源分布式关系型数据库，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时HTAP、云原生的分布式数据库、兼容MySQL5.7协议和MySQL生态等重要特性

奕辰杰·2025-02-26 16:47

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标（CIA三原则）机密性(Confidentialit

白帽子黑客罗哥·2025-02-26 15:09

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发校企合作培养专业人才

随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。

墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。

猿享天开·2025-02-26 14:33

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个

肆——·2025-02-26 14:58

R语言：探索数据的利器

作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧，并提供相应的源代码示例。

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

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