机器学习基础概念第2页

Java开发工程师必须掌握的线程知识指南

一、线程基础概念1.1线程生命周期新建状态（New）：newThread此时线程对象已经被创建，但还没有开始运行。就绪状态（Runnable）：调用start()方法后，线程进入就绪状态。

提前退休了-程序员阿飞·2025-03-25 00:45

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代，每个行业都在经历一场数据革命。

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

深入剖析MySQL字符集：从基础到实战应用

在MySQL数据库的世界里，字符集是一个至关重要却又常常被开发者忽视的基础概念。它不仅关乎数据的正确存储和显示，更在数据处理、系统性能以及应用兼容性等方面扮演着举足轻重的角色。

shark094·2025-03-24 22:26

Java如何集成阿里云OSS

阿里云对象存储服务(OSS)详解（Java版）一、OSS基础概念回顾核心组件：Bucket：存储对象的容器（命名全局唯一，如my-app-images）Object：存储的基本单元（包含数据+元数据，如

五道书童·2025-03-24 21:22

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

python基础之--面相对象--OOP基本特性

python基础之–面相对象–OOP基本特性文章目录python基础之--面相对象--OOP基本特性一，OOP基本特性1.1封装1.2继承/派生1.2.1基础概念1.2.3继承实现1.3多态1.4对象对成员的操作

暴龙胡乱写博客·2025-03-24 14:54

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

Java并发实战——线程池一篇详解

本文将深入探讨Java线程池的各个方面，从基础概念到高级应用，从而全面掌握线程池的使用，解决频繁地创建和销毁线程带来巨大的系统开销，包括内存消耗、CPU时间浪费等，通过复用线程，避免了线程的频繁创建和销毁

1加1等于·2025-03-24 12:10

Operating System Concepts读书笔记——操作系统本质、类型与发展【1】

文章目录一、操作系统基础概念1.操作系统功能2.计算机系统组成部分3.用户角度对操作系统的需求4.系统角度二、各类型操作系统1.大型机系统1.1批处理系统1.2多道程序系统1.3分时系统2.桌面系统3.

墨汁儿·2025-03-24 12:10

前端面试常见的计算机网络内容梳理

网页1和网页2主要讲OSI模型、TCP/IP模型，ARP、DNS、TCP/UDP区别这些基础概念，这些都是常考的点。

GISer_Jinger·2025-03-24 12:36

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

基于 C++ 类的程序设计模式与应用研究

本文深入剖析C++类的基础概念、核心特性及其在实际编程中的应用。通过详细阐述类的定义、成员构成、访问控制以及封装、继承、多态等特性，结合具体代码示例展示其在构建软件架构中的作用。

饼干帅成渣·2025-03-24 09:42

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

前端请求怎么发送到后端：深度剖析与实用指南

四个方面：请求与响应的基础首先，我们需要了解前端请求与后端响应的基础概念。前端通过HTTP协议向后端发送请求，后

dhfnngte24fhfn·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

HTTP核心知识

以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识：1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端（浏览器）发送HTTP请求，服务器返回HTTP响应的基本流程。

Sean2077·2025-03-23 22:56

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Android Compose 框架按钮与交互组件模块源码深度剖析(二)

本文将深入剖析AndroidCompose框架中按钮与交互组件模块的源码，从基础概念到具体实现，逐步揭示其工作原理和设计思路。二、AndroidCompose

&有梦想的咸鱼&·2025-03-23 15:25

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

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