机器学习常见问题第12页

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

音视频常见问题（七）：首开慢

本文主要讨论音视频应用中的首开慢问题，文章介绍了首开慢的产生原因：DNS解析耗时、网络传输协议耗时、传输网络调度耗时，并提供了排查方式和解决方案。即构科技的ExpressSDK和MSDN网络可以有效的解决首开慢问题，且节省开发成本。一、前言对于音视频开发者来说，掌握排查问题的技术技巧方法是非常必要的，排查问题的技术方法也能够帮助开发者更好地了解音视频技术的原理和工作机制，从而更加深入地理解音视频开

即构开发者·2024-08-23 19:21

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

#每天一本书+一页笔记# 907《画笔记》

本书系统介绍视觉笔记从0开始的方法、步骤，以及日常应用、常用工具、常见问题等。全书图例丰富，逻辑清晰，易读易学，是一本全面又有深度的视觉笔记学习指南，排版美观，阅读体验较好。推荐阅读。【

May终身阅读者·2024-08-23 15:19

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

数据结构-树：AVL树的旋转与平衡

编织平衡的艺术技术概述：AVL树的风姿代码示例：AVL树的节点结构技术细节：AVL树的旋转魔术左旋示例实战应用：AVL树的舞台代码示例：AVL树的插入操作优化与改进：AVL树的进化代码示例：懒惰旋转的实现常见问题

master_chenchengg·2024-08-23 13:10

2020-05-03《牛奶可乐经济学》听书笔记

本书核心内容：通过基础的经济学原理，即成本效益原则和供求关系原理，来解释生活中的一些常见问题。第一部分：成本效益原则。成本效益原则是经济学的源头。

托玛思学科英语Yvette·2024-08-23 12:55

Git常见问题总结

Git常见问题总结Git的一些概念将本地库推送到远程仓库保存1.在本地的操作2.在远程仓库的操作3.在本地的操作4.建立分支跟踪关系分支合并1.本地仓库不同分支的合并1.1开发分支合并到master分支

EEPI·2024-08-23 12:02

【git 常用命名与常见问题 3 -- git config 中的 core.filemode 与 core.bare 作用】

文章目录概述core.filemode作用使用举例core.bare作用使用举例示例：创建和使用裸仓库概述Git配置选项core.filemode和core.bare是两个非常重要的设置，它们分别控制Git如何处理文件权限和仓库类型。以下是对这两个配置项的详细介绍以及使用举例。core.filemode作用core.filemode配置项用于控制Git是否检查文件的可执行权限（即文件的执行位）。在

主公CodingCos·2024-08-23 12:00

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

Debug小妙招·「1」--使用GDB分析进程Core Dump

使用GDB分析进程CoreDump目录CoreDump简介GDB简介生成CoreDump使用GDB分析CoreDump实例分析常见问题与解决方法1.CoreDump简介什么是CoreDump当程序崩溃（

冬大大·2024-08-23 00:21

MySQL 教程

连接MySQL命令行客户端图形化工具基础操作创建数据库删除数据库选择数据库表的操作创建表删除表插入数据查询数据更新数据删除数据高级操作索引视图存储过程触发器用户管理创建用户授权删除用户备份与恢复备份恢复常见问题简介

杨哥带你写代码·2024-08-22 23:13

2024年阿里云代金券、提货券、优惠券、储值卡领取及使用常见问题汇总

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-22 22:19

深入解析 Nginx 反向代理：配置、优化与故障排除

本篇文章将深入解析Nginx反向代理的工作原理、配置方法、性能优化技巧及常见问题的解决方案，帮助你全面掌握Nginx反向代理的应用。1.反向代理的基本概念反向代理是一种代

微笑听雨。·2024-08-22 22:37

单片机面试常见问题

1、中断的概念？简述中断的过程（1）中断：指CPU在正常执行程序的过程中，由于内部/外部事件的触发或由程序的预先安排，引起CPU暂时中断当前正在运行的程序，转而执行为内部/外部事件或程序预先安排的事件的服务子程序，待中断服务子程序执行完毕后，CPU再返回到被暂时中断的程序处（断点）继续执行原来的程序。（2）中断向量：中断服务程序的入口地址（3）中断向量表：把系统中所有的中断类型码及其对应的中断向量

ZHU～.·2024-08-22 21:02

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

Android：使用Gson常见问题（包含解决将Long型转化为科学计数法的问题）

一、解决将Long型转化为科学计数法的问题1.1场景将一个对象转为Map类型时，调用Gson.fromJson发现，原来对象中的long类型的personId字段，被解析成了科学计数法，导致请求接口失败，报参数错误。解决结果图1.2、ExampleUnitTest.kt示例代码dataclassReuestParmObj(valpersonId:Long=1668394335647,valpers

ChinaDragonDreamer·2024-08-22 18:18

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

【机器学习第十二章——计算学习理论】

机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是

方寸星河yu·2024-08-22 14:21

PCIE-Precode

-FPGA常见问题论坛-FPGACPLD-ChipDebug一旦打开就持续到下次recovery.rc

+徐火火+·2024-08-22 13:13

多模态大模型：技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示

知识革命(1980s-1990s):涌现出机器学习、神

AI大模型应用之禅·2024-08-22 12:40

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例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·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转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·2024-08-22 11:33

基于STM32开发的智能门锁系统

目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化密码输入与验证门锁控制与状态指示Wi-Fi通信与远程监控应用场景家庭智能门锁办公室智能门禁系统常见问题及解决方案常见问题解决方案结论

嵌入式详谈·2024-08-22 10:55

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

《Python机器学习项目实战》书籍介绍

文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念！使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

袁袁袁袁满·2024-08-22 09:23

机器学习中的没有免费午餐定理

嘿，各位机器学习的爱好者们！今天，让我们一起深入探讨机器学习中那个神秘而又重要的概念——没有免费午餐定理。

qq_36566678·2024-08-22 09:48

大话LLM之向量数据库

向量数据库是一种专门设计的存储系统，旨在高效处理和查询高维向量数据，通常用于人工智能和机器学习应用中，以实现快速准确的数据检索。好的，今天我们就来聊聊人工智能和向量数据库的事儿。

强哥之神·2024-08-22 09:17

前方高能！2024 MongoDB中国用户大会正式官宣！

其他常见问题Q:会议结束后，大会演讲内

MongoDB 数据平台·2024-08-22 08:41

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

打造一篇完美的【数学建模竞赛论文】：从准备到撰写的全面指南

1.4时间分配二、论文格式规范2.1摘要2.2参考文献2.3排版要求三、建模过程与方法3.1问题分析与模型假设3.2模型构建与求解3.3结果分析与检验四、论文撰写技巧4.1论文结构4.2写作注意事项五、常见问题与建议

小李很执着·2024-08-22 05:26

超详细的 Linux 环境下 Anaconda 安装与使用教程

超详细的Linux环境下Anaconda安装与使用教程前言在数据科学和机器学习领域，Anaconda是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。

Chauvin912·2024-08-22 04:47

深入了解Python中的NumPy库（一）

作为NumericalPython的缩写，NumPy提供了支持多维数组与矩阵运算的功能，是数据分析、机器学习、数据科学等领域的核心工具之一。

小高要坚强·2024-08-22 02:06

在人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

专注于人工智能和数据科学：掌握机器学习、深度学习和数据科学的基础知识和工具，如T

roc-ever·2024-08-22 02:04

Vue中的路由与多种守卫常见问题及解决方案

在Vue.js项目中，VueRouter是实现单页面应用（SPA）页面跳转的重要工具。路由守卫作为VueRouter的一个关键特性，用于在路由跳转前或跳转后进行逻辑判断，如权限验证、登录状态检查等。然而，在使用路由守卫时，开发者可能会遇到一些问题，如无限循环、守卫逻辑错误、守卫未正确触发等。本文将深入探讨这些问题，并提供相应的解决方案和示例代码。一、路由守卫概述VueRouter中的路由守卫主要分

Aic山鱼·2024-08-22 00:54

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

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