机器学习常见问题第10页

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率

kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

密友破解版激活和使用方法

总结一下密友安装过程常见问题：1、apk不知道怎么安装解决方案：（1）通过QQ文件助手将微信发给你的三个apk包传输到qq助手里安装，以解决不是.apk结尾的问题（2推荐）这使用电脑用数据线连接手机，通过电脑版微信将三个

yangshuo1281·2025-02-02 13:47

因果关系推断与机器学习

机器学习模型是强大的

hhhh106·2025-02-02 13:15

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

matlab科研助手·2025-02-02 13:44

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这

2401_84239830·2025-02-02 13:41

因果推断与机器学习—因果推断入门（1）

在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景（如社交网络、电商、搜索引擎等）的今天，因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。

樱花的浪漫·2025-02-02 13:10

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用，并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PyTorch 官方文档中文版本

文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数，并保存经过训练的模型。

圣心·2025-02-02 10:49

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动

qwmb919·2025-02-02 07:25

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

深度学习的应用场景及常用技术

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。

eso1983·2025-02-02 06:19

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

Eclipse 编译项目

本文将详细介绍在Eclipse中编译项目的步骤，包括配置、常见问题及其解决方案。1.配置Eclipse环境在开始编译项目之前，确保您的Eclipse环境已经正确配置。这包括安装适当的编程

wjs2024·2025-02-02 00:47

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。

码银·2025-02-01 22:33

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·2025-02-01 21:56

不同物体运动方向的检测-python

适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

第27篇：Python开发进阶：python多线程与多进程编程

多线程与多进程编程目录并发编程概述什么是并发编程多线程与多进程的区别多线程编程线程的基本概念创建和管理线程线程同步与锁多进程编程进程的基本概念创建和管理进程进程间通信线程与进程的比较全局解释器锁（GIL）GIL的影响绕过GIL的策略异步编程简介异步与并发asyncio模块示例代码常见问题及解决方法总结并发编程概述什么是并发编程并发编程是一种程序设计范式

猿享天开·2025-02-01 19:34

Neo4j 单机和集群部署教程

Neo4j2.1.1下载和安装Neo4j2.1.2启动Neo4j2.1.3配置Neo4j2.2单机部署案例代码实现（Python）2.2.1安装Neo4jPython驱动2.2.2Python示例代码2.3常见问题及解决方法

闲人编程·2025-02-01 17:19

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课

软件开发Java·2025-02-01 17:18

python-docx 设置页眉、页眉字体、页眉对齐方式

本文目录前言一、docx设置页眉1、完整代码2、实际效果图3、常见问题二、docx设置页眉及对齐方式1、完整代码2、实际效果图3、常见问题①、对齐方式讲解②、字体号与Pt的对应关系三、docx设置页眉，

布啦啦李·2025-02-01 17:18

Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南

番茄工作法（Pomodoro）——时间管理手术刀****三、费曼技巧（FeynmanTechnique）——知识内化加速器****四、康奈尔笔记（CornellNotes）——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析

一个一定要撑住的学习者·2025-02-01 16:42

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【Git】使用笔记总结

目录概述安装Git注册GitHub配置Git常用命令常见场景1.修改文件2.版本回退3.分支管理常见问题1.gitadd[中文文件夹]无法显示中文问题2.gitadd[文件夹]文件名中含有空格3.gitadd

悬铃木下的青春·2025-02-01 15:00

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p

加德霍克·2025-02-01 14:21

设计模式：设计模式的最佳实践

在软件开发领域，设计模式(DesignPattern)已经成为一种成熟、经过深思熟虑、高度可重用的解决方案，它提倡通过一系列的重复代码来避免面向对象编程中一些常见问题。

AI天才研究院·2025-02-01 13:18

01.双Android容器解决方案

）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习

高桐@BILL·2025-02-01 13:46

docker安装nacos2.2.4详解（含：nacos容器启动参数、环境变量、常见问题整理）

一、镜像下载1、在线下载在一台能连外网的linux上执行docker镜像拉取命令dockerpullnacos:2.2.42、离线包下载两种方式：方式一：-）在一台能连外网的linux上安装docker执行第一步的命令下载镜像-）导出#导出镜像到本地当前目录dockersave-onacos-2.2.4.tarnacos:2.2.4方式二：-）Window桌面程序：DockerDesktop-）下

飞火流星02027·2025-02-01 12:08

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。

fpcc·2025-02-01 12:38

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册

ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。

TDengine （老段）·2025-02-01 11:02

我的创作纪念日

在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。先把工作弄完，抽空学习考研的内

蓝皮怪·2025-02-01 10:26

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-01 05:37

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。

夜色呦·2025-02-01 01:07

wordpress外贸独立站常用询盘软件

自动化问候与响应：设置自动弹出的问候消息，以及根据预设规则自动回复常见问题的功能

wodrpress资源分享·2025-02-01 01:36

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

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·2025-02-01 00:05

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

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