机器学习建模第14页

数学建模（优化与控制）

入门到精通（持续更新）：1.线性规划，整数规划，0-1规划（优化与控制）线性规划：整数规划：0-1规划：importpulp #导入PuLP库函数#1.定义一个规划问题MyProbLP=pulp.LpProblem("LPProbDemo1",sense=pulp.LpMaximize)'''pulp.LpProblem是定义问题的构造函数。"LPProbDemo1"是用户定义的问题名（用于输出信

菜鸡中的奋斗鸡→挣扎鸡·2024-08-24 16:58

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

【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

.NET应用UI框架DevExpress XAF v24.1 - 可用性进一步增强

DevExpressXAF采用模块化设计，开发人员可以选择内建模块，也可以自行创建，从而以更快的速度和比开发人员当前更强有力的方式创建应用程序。

界面开发小八哥·2024-08-24 10:24

WPF—XAML数据绑定

实现XAML数据绑定一、创建模型类//创建模型类publicclassMyData{publicstringName{get;set;}="李逵";}二、在xaml文件中导入实体类//导入实体类xmlns

_Csharp·2024-08-24 09:20

数学建模比赛（国赛）水奖攻略

之前很多同学私聊问我，学校要求参加数模比赛，但是不擅长建模编程，但又不想浪费这个时间该怎么办呢，今天就来给大家讲一下大家都非常感兴趣的内容——数学建模水奖攻略。分享一下博主直接参加比赛时候的经验。

数模加油站·2024-08-24 09:19

备战2024数学建模国赛（模型十四）：马尔科夫模型优秀案例（二）大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例

目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录：完整代码8.扩展分析8.1状态空间的细化8.2状态转移矩阵的可视化8.3长期预测分析9.高级应用9.1个性化营销策略9.2客户流失预测9.3数据驱动的业务决策10.总结与展望1.引言在大型百货商场中，会员画像的

2024年华数杯数学建模·2024-08-24 08:14

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

探索 LogicFlow Vue Demo：一款强大的可视化建模工具

探索LogicFlowVueDemo：一款强大的可视化建模工具是一个基于Vue.js的逻辑流程图绘制库的示例项目，它为开发者提供了一种直观、易用的方式来创建和展示复杂的逻辑流程图。

杭律沛Meris·2024-08-24 06:57

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

[图解]片段16 ESS状态机图-SysMLEA建模住宅安全系统

100:00:00,220-->00:00:03,580然后我们看初始这里200:00:03,590-->00:00:09,500有一个指向它的一个迁移的事件300:00:09,710-->00:00:13,730站点可用，这个实际上是错误的400:00:14,020-->00:00:15,050这不是事件500:00:15,900-->00:00:18,630初始状态指向某个600:00:18,

rolt·2024-08-23 23:43

comsol大爆发，你什么时候见过comsol声学+光电+智能超材料+fdtd的联合操作？

COMSOL多物理场仿真因其高效计算和多场耦合分析特性，已成科研与工程建模/计算的利器。将COMSOL仿真引入实验中，可视化处理与实验数据相结合，大大强化了文章的说服力与新颖性。FDTD作为一

好好学仿真·2024-08-23 23:41

工厂模式--创建型模式

一、创建模式（5种）工厂方法模式、

凌不了云·2024-08-23 22:35

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

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

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

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

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

软件工程（2）面向对象方法：Booch方法与开发实例

它是一种系统分析与设计的框架，主要用于设计和建模面向对象的系统。Booch方法特别关注对象模型的构建，以及类、对象和它们之间的关系。以下是Booch方法的一些关键方面及其应用：###1.

CoderIsArt·2024-08-23 09:43

软件工程（3）面向对象方法：对象建模技术OMT与开发实例

对象建模技术（ObjectModelingTechnique,OMT）是由JamesRumbaugh开发的一种用于面向对象系统分析和设计的方法。

CoderIsArt·2024-08-23 07:32

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

不得不说说微信钉钉后端亿级用户架构那些事

对于关系链的存储，可以使用图数据库（Neo4j等等），可以很自然地表达现实世界中的关系，易于建模）。8）**单聊

2301_79099460·2024-08-23 03:08

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制

猪猪想上树·2024-08-23 03:06

DDD架构简单介绍

DDD架构文章目录DDD架构1.DDD分层架构2.四层模型总结1.DDD分层架构DDD(领域驱动设计)由EricEvans最先提出，目的是对软件所涉及到的领域进行建模，以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题

Cocoxzq000·2024-08-23 01:58

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

8+非肿瘤生信+实验验证，筛选坏死性凋亡相关hub基因并建模，思路可模仿可升级！

生信小课堂研究背景：特发性肺纤维化(IPF)是一种尚未明确发表机制的肺病。近年来，IPF的发病率随时间增加。坏死性凋亡是一种促炎型的程序性细胞死亡，可促进细胞内容物的释放以激活免疫反应。近年来，免疫浸润一直是癌症研究领域的热点。多种免疫细胞在肺纤维化过程中起重要作用。关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，

生信小课堂·2024-08-22 23:59

游戏建模需要美术功底吗？

游戏建模需要美术功底吗？3D建模需要美术功底吗?当前市场上伴随游戏行业的兴起和VR的盛行，游戏行业美术建模师的需求量越来越多，市场空缺大，人才需求需求量很高。

想对你说_0de2·2024-08-22 20:12

CSharp联合halcon实现模板匹配

4、创建模板：参数修改、模板轮廓显示。5、匹配模板：参数修改、匹配轮廓显示、匹配结果显示。案例实操代码结构HalconModelSet_Ex：该目录空间下存放halcon算子相关模型（算子参数）。

吾与谁归in·2024-08-22 20:26

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

【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

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