机器学习建模收获第29页

第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究

目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1

格图素书·2025-02-13 12:13

2.10反思和感悟

今天阅读了北大同学对计算机的总结网站也囫囵吞枣了上海交大学生生存手册看了流明同学的即刻我内心触动很大，收获颇丰首先剖析我自己：专业知识少，缺乏核心竞争力，已经和985的同学的视野有显著差距，当然也不仅仅是视野

MzyAstra·2025-02-13 11:40

Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型

学习链接：Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB

星.惜尘·2025-02-13 11:40

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术，广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统：若微分方程组不显含时间变量ttt，则称为自治系统。例如：dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《

Coding Happily·2025-02-13 11:05

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

萌虎不虎·2025-02-13 09:25

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战：历史数据跨度长（1896–2024），需处理国家演变（如苏联解体）。教练数据稀疏，需设计间接指标衡量其影响。新兴项目（如滑板

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。

仇辉攻防·2025-02-13 07:04

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通

小源学AI·2025-02-13 07:04

金蝶云星空和金蝶云星空接口打通对接实战

3Cloud在总结百万家客户管理最佳实践的基础上，提供了标准的管理模式；通过标准的业务架构：多会计准则、多币别、多地点、多组织、多税制应用框架等，有效支持企业的运营管理；K/3Cloud提供了标准的业务建模

系统集成-冰皇18175716035·2025-02-13 06:26

matlab环面,基于Matlab和UG8.0一次包络环面蜗杆建模方法研究

weixin_39633276·2025-02-13 05:51

临水逸·2025-02-13 05:50

2024年机器学习高薪认证

在这个数字时代，各大公司都在优先考虑使用AI（人工智能）和ML（机器学习）来解决各种问题。

科技评论AI·2025-02-13 04:16

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器（Transformer）？通俗介绍：学术解释：2.什么是预估器（Estimator）？通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预

人才程序员·2025-02-13 03:04

多图详解VSCode搭建Python开发环境

爱编程的喵喵·2025-02-13 02:26

更符合DeepSeek的提问方式，学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词！

例如不要问“如何学习机器学习？”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题，可将其拆解为多个小问题，逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗？”

AIWritePaper官方账号·2025-02-13 01:23

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。

xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

Azure DP-900完全指南(七) 数据分析师常用工具：Power BI 概览

PowerBI是Azure认证考试的核心工具之一，也是数据分析师进行数据可视化、建模、报表创建和分享的重要工具。

海棠AI实验室·2025-02-12 23:06

flask项目之SQLAlchemy映射构建(3)

目录1简介2安装3数据库连接设置4模型类字段与选项5构建模型类映射5.1首先需要创建SQLAlchemy对象:5.2定义模型类1简介SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。

鞋子不会飞·2025-02-12 22:59

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！

Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习

奔跑吧邓邓子·2025-02-12 22:57

基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真

目录基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1矩阵变换器主电路模型2.1.2空间矢量调制

小蘑菇二号·2025-02-12 21:49

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？

prince_zxill·2025-02-12 20:12

Python 调用 Azure OpenAI API

在人工智能和机器学习快速发展的今天，AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。

ivwdcwso·2025-02-12 18:27

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

3D文档控件Aspose.3D实用教程：在 Java 中创建 FBX 文件并无缝将圆柱体转换为网格

概述创建FBX文件并将圆柱体转换为网格是3D建模和动画中的基本任务。这些过程在游戏、电影和建筑等行业中至关重要。通过使用Aspose.3DforJava，开发人员可以高效地管理3D场景和对象。

CodeCraft Studio·2025-02-12 16:15

Linux 系统vi/vim/编辑器使用介绍（详细）

今天给伙伴们分享一下Linux命令行基本语法和获取帮助，希望看了有所收获。

尘嫣慕曦·2025-02-12 16:14

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例

sz66cm·2025-02-12 16:40

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。

weixin_40941102·2025-02-12 15:38

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

琛哥的程序·2025-02-12 07:47

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。

一只贴代码君·2025-02-12 02:12

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

使用matlab 对传递函数分析bode图和阶跃函数

如果已知一个系统的传递函数，想看一下bode图，可以通过simulink建模，但是simulink运行起来相对比较慢，我一般都是直接通过matlab的m语言写脚本实现。

DKZ001·2025-02-11 23:13

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含

人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

基于IEEE 1471的SOA建模

建模作为在传统软件工程中增加抽象程

hui_peng·2025-02-11 19:11

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

基于Simulink的高性能电机驱动下的矩阵变换器建模仿真

目录基于Simulink的高性能电机驱动下的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景

小蘑菇二号·2025-02-11 17:59

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