机器学习工程师第15页

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

什么是核心竞争力----来自半导体行业，一个上位机软件开发工程师

我的工作侧重于软件二次开发，因行业问题，软件需要对电机，泵等硬件进行通信，按照一定的顺序对其进行控制，对Wafer进行加工，以达到优秀的工艺效果。我觉得很大一部分人在工作4年到5年的时候都会产生迷茫。已经对工作轻车熟路，感觉个人能力得不到提升；想一想要一直从事现在的工作，提不起兴趣；觉得自己已经对业务，技术特别了解，开始不满意管理层的决定等等……各种各样的原因会促使自己做决定，走还是留，而当面临这

开开45·2024-08-25 14:16

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

2022年靠信息差赚钱的项目——专做大众不知道的行业

原来，淘宝的工程师，当时在计算流量的时候，已经在2017年双十一的基础上，再扩容了3倍。结果，春晚一开始，就超了3倍。最后统计数据一看，最高的峰值竟然达到了双十一的15倍。

高省APP大九·2024-08-25 10:27

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

Github 2024-08-23 Java开源项目日报 Top9

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Java项目9TypeScript项目1HTML项目1经验丰富的Java(后端)开发人员核心面试问题和答案|互联网Java工程师进阶知识完全扫盲创建周期

老孙正经胡说·2024-08-25 09:14

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

如何在阿里云环境中通过 Jenkins 实现 .NET Core 应用的 Docker 化部署：从 GitLab 拉取代码到自动化 CI/CD 流程的完整指南

在开发应用时最头疼的就是发布问题，如果能在开发完成后，通过一个按钮就能实现自动编译源码并打包上传到阿里云服务器自动部署成功，那对于开发工程师来讲，效率将大大的提升，下面我结合自己的经验，梳理出一份步骤，

一个代码猎人·2024-08-25 08:09

HCIA大纲

HCIA是华为体系下的一个初级网络工程师（扫盲）第一天：网络基础第二天：网络的体系第三天：ENSP第四天：静态路由第五到六天：动态路由第七天：交换（VLAN）

[禾火]·2024-08-25 08:05

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

FPGA工程师成长路线（持续更新ing，欢迎补充）

一、开发能力1、FPGA基础知识（1）数电基础知识逻辑门锁存器触发器进制码制状态机竞争与冒险verilog语法（2）FPGA片上资源可配置逻辑块嵌入式块RAM时钟管理资源可编程输入输出单元（IOB）丰富的布线资源底层内嵌功能单元（DLL、PLL、DSP）内嵌专用硬核（专用乘法器、SERDES等）（3）FPGA开发流程（4）FPGA产业现状国外三巨头占领全球90%的市场，分别是Xilinx、Inte

白开水不甜·2024-08-25 03:05

【2025校招】4399 NLP算法工程师笔试题

目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间：2024/08/19输入输出：ACM格式⏳时长：2h本试卷分为单选，自我评价题，编程题单选和自我评价这里不再介绍，4399的编程题一如既往地抽象，明明是NLP岗位的笔试题，却考了OpenCV相关的知识。btw，跟网友讨论了下，4399似乎不同时间节点的笔试题是一样的？？？1.第一题第一题是LC原题：441.排列硬币，题目和题解请前往LC查看。2.第二题题目

Iareges·2024-08-25 01:25

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。它不仅易于学习，而且拥有丰富的生态系统，包括用于数据分析的强大工具包，如Nu

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

下载小说时，python字符集编码utf-8和GBK的错误处理(慎！)

创作背景今天想找本小说看，但是居然只能在网页上能找到资源，作为一名测试工程师，这能忍？多么严重的体验，这还能一起愉快的玩耍了吗？还能好好摸鱼了吗？

小戴测试·2024-08-24 18:46

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

C#开发工程师最终面试复盘

C#开发工程师最终面试复盘背景今天面试了某家半导体软件公司的上位机开发,技术面通过后,进行经理层面试。准备了很多技术底层的东西,但是基本没问技术,都是主观题。面试效果一般,特地在此复盘。

一心赚狗粮的宇叔·2024-08-24 16:33

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

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·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

自学黑客，一般人我劝你还是算了吧_网络上那些黑客自学博主是真的吗？

首先我谈下对黑客&网络安全的认知，其实最重要的是兴趣热爱，不同于网络安全工程师，他们大都是培训机构培训出来的，具备的基本都是防御和白帽子技能，他们绝大多数的人看的是工资，他们是为了就业而学

网络安全苏柒·2024-08-24 15:53

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|测试工程师必备技能总结：测试用例设计

测试用例设计软件测试设计方法：等价类（五星）边界值（五星）判定表（五星）场景法（流程图）（五星）错误推测法（二星）1.等价类划分法（五星）——复习知识作用：从穷举测试中解放出来，找到具有共同特性的测试输入子集。概念：代表性的测试输入集分类：有效等价类（满足需求）无效等价类（不满足需求）设计测试用例的步骤：需求分析划分等价类设计测试用例典型应用场景：具有典型输入框的场景2.边界值（五星）作用：对等价

小乖乖0419·2024-08-24 14:21

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

探秘Vue 3：watchEffect与watch选项的差异

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程

阿珊和她的猫·2024-08-24 12:09

我为什么要转行做大模型？钱多、活少、下班早....

大模型玩家·2024-08-24 12:37

基于强化学习的即时商店自动化管理

这导致了提示工程[1]的兴起，并成为一门专业学科，提示工程师系统地进行试验，记录他们的发现，以得出“正确”的提示，从而引发“最佳”反应。

拉达曼迪斯II·2024-08-24 11:34

第六届磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理班（直播：2023.7.1~7.2）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师

茗创科技·2024-08-24 10:30

Linux系统 OOM Killer（Out Of Memory killer）问题排查

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1)Kernel真的内存耗尽了.

weixin_33890526·2024-08-24 09:46

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

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