机器学习复习之路第21页

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁

天行者@·2025-02-25 20:53

java实现斗地主发牌及自动排序

java相关内容的复习。题目用java实现斗地主发牌、按大小自动排序功能。

剑丘之上·2025-02-25 20:21

我在广州学 Mysql 系列——有关 Mysql 函数的练习

“差不多冬至，一早一晚还是有雨”~复习：《Mysql函数的介绍和使用方式》同时，数据库相关内容查看专栏【数据库专栏】~了解更多内容请点击我的主页“【练小杰的CSDN】”文章目录前言使用数学函数`RAND

练小杰·2025-02-25 19:19

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

一、引言在计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛，涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程，R-CNN作为第一个将深度

紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

栈和STL —— stack 【复习笔记】

wanjiazhongqi·2025-02-25 15:47

c++基础知识易忘易混 —— 6_函数、位运算和运算符【复习笔记】

1.传引用调用引用特性：1.引用在定义时必须初始化2.一个变量可以有多个引用3.同一个引用不能给多个变量传引用调用不会拷贝实参，效率更高2.函数重载指在同一个作用域中可以有多个同名函数，函数名称相同，参数列表不同参数列表不同：参数的数量、类型或顺序至少有一个不同。函数返回类型不影响函数重载3.10进制转2进制1.用要转换的10进制数除以2，得到商和余数2.再将商除以2，又得到一个商和余数3.重复上

wanjiazhongqi·2025-02-25 15:17

链表和STL —— list 【复习笔记】

1.链表1.1链表的定义和类型和顺序表一样，链表也是一种线性表，线性表存储结构为链式存储就是链表链式存储不仅要保存数据元素，还要保存数据元素间的关系，这两个部分信息形成了结点。结点有两个域：数据域（存储数据元素）和指针域（存储逻辑关系）链表又以方向、带不带头节点、是否循环分类：单向循环带头结点双向不循环不带头结点共有8种类型1.2单链表的实现1.2.1实现方式和顺序表一样，单链表的实现方式也分为静

wanjiazhongqi·2025-02-25 15:46

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

《架构演进之路：突破与成长》——二次初稿感悟和思考

前言：时间一晃，第二次初稿的时间(9月13日）已经过去8天了，剩下的5位合写团队成员未按时间提交二次初稿，我有一点小失望，失望的不是大家没有按时交稿，而是没有提前沟通卡点和未交稿的原因，好像已经从生活中忘却。既然问题来了，作为发起人我有主要责任。因为是非协议性合写，所以当问题来了，我第一想到的是要如何解决问题，而不是苛责他人。列出几个大家可能没有按时交稿的原因：1合写的责任弱相关性导致动力不足。优

猿脑2.0·2025-02-25 11:22

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

星环科技·2025-02-25 11:16

Elasticsearch索引设计与分片策略深度优化-手记

一、索引设计的黄金法则（从踩坑到精通的必经之路）1.字段类型显式声明原则动态映射是新手最易踩的坑，某金融平台曾因金额字段被自动识别为text类型，导致聚合查询时触发OOM。

一起学开源·2025-02-25 10:15

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。

Rain松·2025-02-25 10:44

[创业之路-232]：《华为闭环战略管理》-5-组织架构、业务架构、产品架构、技术架构、项目架构各自设计的原则是什么？

目录一、组织架构设计原则二、业务架构设计原则三、产品架构设计原则四、技术架构设计原则五、项目架构设计原则一、各自的组成元素组织架构、业务架构、产品架构、技术架构、项目架构各自的组成元素具体如下：组织架构-组织企业相似资源的方式（人、财、物、信息）组织架构的组成元素主要包括：运营核心：直接制造产品和提供服务的员工，是组织的心脏，生产关键的产品，确保组织生存下去。战略高层：制定组织的总体战略和方向。中

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-25 10:13

51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-25 09:10

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。

威哥说编程·2025-02-25 09:35

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。

静默.\\·2025-02-25 08:34

云原生降本之路：技术创新与应用解析

随着云计算的快速发展，云原生技术已成为企业降低成本、提高效率的重要手段。本文基于腾讯云容器技术专家孟凡杰的PPT内容，深入探讨了云原生技术在降低企业成本方面的应用，包括资源利用现状、成本优化思路、Kubernetes中的资源分配、横向与纵向伸缩、Kubernetes原生能力的不足、全链路降本的思考与价值主张、多种集群形态的利用、资源运营策略、Crane智能调度系统的应用、FinOps理念在腾讯内部

ITPUB-微风·2025-02-25 08:33

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗

@心都·2025-02-25 06:45

计算机网络之路由协议（自治系统）

一、自治系统（AS）自治系统是由同一个技术管理机构管理、使用统一选路策略的一些路由器的集合。它是网络的基本构成单位，每个自治系统是一个独立运营并自主决定与谁交换流量的实体。自治系统内部运行内部网关协议（IGP），而自治系统之间则运行外部网关协议（EGP）。二、路由协议内部网关协议（IGP）：在一个自治系统内部使用的路由选择协议。主要协议包括：RIP（路由信息协议）、OSPF（开放最短路径优先协议）

DKPT·2025-02-25 05:41

机器学习数学基础：34.点二列

@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps？为什么需要MLOps？MLOpsZoomcamp课程介绍

真智AI·2025-02-25 05:11

Web3与区块链：未来互联网的去中心化之路

在过去的几十年里，互联网经历了显著的变化，从最初的静态网页到动态应用，再到如今的社交平台、电子商务和云计算。然而，互联网的中心化模式始终存在着权力过度集中、隐私泄露、平台控制等问题。Web3和区块链作为未来互联网的两个关键概念，正通过去中心化的方式，重新塑造数字世界的架构，推动着互联网的下一次革新。Web3与区块链不仅仅是技术上的突破，它们也代表了对当前互联网的哲学挑战。它们的目标是通过去中心化的

威哥说编程·2025-02-25 05:38

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。

部分分式·2025-02-25 04:33

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。

另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

2024-2025最新软考系统架构设计师的复习资料教材，解决如何快速高效通过该考试，试题的重点和难点在哪里？案例分析题和论文题的要点和踩坑点分析

目录引言考试概述考试结构考试内容复习策略制定复习计划学习资源知识点详解系统架构基础设计原则与模式系统分析与设计软件开发过程项目管理系统集成性能与优化安全性设计新兴技术试题解析选择题案例分析题论文题重点与难点分析模拟试题与答案参考资料总结引言系统架构设计师考试是软考高级资格考试之一

九张算数·2025-02-25 03:51

44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化，就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次

importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2

小宇爱·2025-02-25 01:40

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、

jackispy·2025-02-25 01:36

【复习】Redis

数据结构Redis常见的数据结构String：缓存对象Hash：缓存对象、购物车List：消息队列Set：点赞、共同关注ZSet：排序Zset底层？Zset底层的数据结构是由压缩链表或跳表实现的如果有序集合的元素0.25结束，最终确定该节点的层数为什么Zset使用跳表而不是B+树？B+树的设计目标是优化磁盘，通过减少树的高度来降低磁盘寻道次数；跳表是基于链表，通过多级索引加速查询，内存访问模式更符

xiaolin0333·2025-02-25 00:58

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

机器学习，它也是需要对自己的学习效果进行评估，因为它需要根据结果来调整参数。

溪海莘·2025-02-24 23:57

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱

甜于酸·2025-02-24 23:54

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。

宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

2024下半年软考——软件设计师30天冲刺学习指南！！！

本指南包括考情分析、学习规划、冲刺攻略三个部分，可以参考此指南进行最后的复习要领，相信小伙伴们，在这一过程中所付出的努力，都能得到回报~第一部分考情分析1、综合知识知识点分数说明比例软件工程基础知识13

winin2024·2025-02-24 21:12

解锁SoC “调试”挑战，开启高效原型验证之路

引言：由于芯片设计复杂度的提升、集成规模的扩大，以及产品上市时间要求的缩短，使得设计验证变得更加困难。特别是在多FPGA环境中，设计调试和验证的复杂性进一步增加，传统的调试手段难以满足对高性能、高效率的需求。因此，高效的调试（Debugging）手段在原型验证中显得尤为重要。今天，我们将探讨设计调试的常见方法，涵盖从简单到复杂的多种调试。原型验证为什么重要？随着大规模集成电路设计复杂性的增加，芯片

思尔芯S2C·2025-02-24 19:59

软考高项备考技巧

分阶段备考：将备考过程分为不同的阶段，如基础学习阶段、强化训练阶段和冲刺复习阶段。每个阶段都有明确的学习目标和任务，确保备考过程有条不紊。

chengxuyuan1213_·2025-02-24 19:26

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

明确目标后，选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten

Evaporator Core·2025-02-24 18:20

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

de之梦-御风·2025-02-24 17:43

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

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