机器学习开发工具第12页

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

【编程之路：在 Bug 的迷宫中寻找出口】

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2024-08-24 07:33

上位机程序设计：从入门到实践

目录一、上位机程序设计概述二、基础知识1.编程语言2.网络通信3.数据库管理4.用户界面设计三、开发环境搭建四、实际应用案例1.需求分析1.1选择编程语言和开发工具1.2设计用户界面1.3编写通信程序1.4

2022物联网应用技术梁世轩·2024-08-24 06:56

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

Rider for Mac v2024.1.0 跨平台.NET IDE集成开发

RiderforMac是JetBrains公司推出的一款跨平台开发工具，特别针对.NET和.NETCore框架设计。

狂风和暴雨·2024-08-24 05:47

(一) Web项目系统开发工具

系列文章目录第一章系统开发工具第二章数据库配置第三章用户模块设计第四章笔记模块设计目录系列文章目录一、开发环境及其结构二、使用步骤2.1使用virtualenv创建venv的虚拟环境2.2启动venv虚拟环境

蠢萌的猪·2024-08-24 05:17

无需联网的离线语音识别ic方案让全屋家电更智能

特性●定制多种国家语音播报功能●低功耗高性价比●‌多种接口和协议支持●‌高度稳定性和可靠性●‌采用数字信号处理技术和人工智能算法●‌拥有完善的软件开发工具和技术支持语音相关参数●高性能32位RISC内核

九芯电子·2024-08-24 05:46

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

如何学习单片机：从入门到精通的全面指南

接着，文章详细讲解了如何选择适合的单片机及其开发工具，并提供了一些入门和进阶学习的实用建议，如如何熟悉开发环境、掌握C语言编程、使用定时器和中断、以及如何实现串行通信。

嵌入式大圣·2024-08-24 02:58

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

UE和Unity的区别与联系

UE是指UnrealEngine（虚幻引擎）的简称，它是由EpicGames公司开发的一款高度先进的游戏开发工具。

幸运鱼恋水·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

C# 获取电脑信息

有些时候我们需要获取电脑的一些硬件信息，然后去配置不同的逻辑，也或者有根据部分硬件信息做机器验证的，当然你也可以做成一个小工具以方便查看信息；本篇写一下获取部分电脑硬件信息的操作；实现功能：获取电脑硬件信息开发环境：开发工具

Csharp 小记·2024-08-23 21:02

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

uni-app 如何开发多平台小程序

以下是使用uni-app开发多平台小程序的基本步骤：###1.安装HBuilderX开发工具HBuilderX是DCloud提供的一款高效开发工具，支持uni-app的开发。你可以从[HBuilder

梨园猫·2024-08-23 16:25

python图形化界面开发工具,python如何做图形化界面

大家好，小编来为大家解答以下问题，python图形界面开发不好看，python图形化界面开发工具，现在让我们一起来看看吧！

2401_85475862·2024-08-23 15:21

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

Android 游戏开发工具包热门问题解答

image作者/AndroidDevRel技术主管经理WayneLu我们在7月发布了Android游戏开发工具包(AGDK)，并收集了一些开发者提出的热门问题，包括AGDK库和工具、Android内存优化以及绘制图形等

谷歌开发者·2024-08-23 08:06

基于Java开发的Java毕业设计实战项目

数据库：MySQL使用的技术：Servlet+JDBC+JSP开发工具：MyEclipse3.项目三：Java记账管理系统Java记账管理系统介绍Java记账管理系统主要用于财务人员可以从账务中判断

F1814397·2024-08-23 05:24

如何开发一个Spring boot工程

本文以此技术栈进行一个功能模块的开发以最常见的注册功能为例全部用最新的版本进行开发工具操作系统：Windows10Java开发包：JDK21项目管理工具：Maven3.6.3项目开发工具：IntelliJIDEA2021.1.3x64

Annaday·2024-08-23 05:23

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

CentOS 上安装 Java 17

这里我将向您展示如何通过下载Oracle提供的Java开发工具包(JDK)或使用其他开源JDK版本（如Adoptium或OpenJDK）来完成安装。

iteye_10392·2024-08-22 23:40

VSCode 搭配 Windows 下各种 C/C++ 编译器使用

在Windows环境下，搭配合适的C/C++编译器，VSCode能够成为一个强大的开发工具。本文将详细介绍如何在Windows系统上安装和配置VSCode以进行C/C++开发。Micro

程序员乐逍遥·2024-08-22 23:40

Visual Studio 和 VSCode 哪个好？

VisualStudio还是VSCode取决于您的具体需求‌VisualStudio(VS)是一款功能全面的集成开发环境（‌IDE）‌，‌提供了从代码编辑、‌编译、‌调试到版本控制、‌团队协作等一整套开发工具

Rverdoser·2024-08-22 23:40

使用WebStorm进行高效的全栈JavaScript开发

WebStorm作为一款强大的JavaScript开发工具，为开发者提供了丰富的功能

vvvae1234·2024-08-22 22:38

CentOS 系统上将 Python 更新到 3.9 版本

1.首先，更新系统包并安装必要的开发工具sudoyumupdatesudoyumgroupinstall"DevelopmentTools"-ysudoyuminstallopenssl-develbzip2

(x²+y²-1)³+x²y³ = 0·2024-08-22 22:07

【Python】在CentOS 7上安装Python 3.9

1.准备环境首先，我们需要安装开发工具和一些必要的依赖项。这些工具和库将帮助我们在系统上编译和安装Python。

林九生·2024-08-22 21:34

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

Native开发工具之CPU-和架构（三，中高级Android开发应该要了解

NDK工具链假设在函数调用之前进行16字节堆栈对齐。默认工具和选项会强制实施此规则。如果编写的是汇编代码，必须确保堆栈对齐，而且其他编译器也遵守此规则。请参阅以下文档了解更多详情：GCC在线文档：Intel386和AMDx86-64选项不同C++编译器和操作系统的调用规范IntelIA-32Intel架构软件开发者手册第2卷：指令集参考IntelIA-32Intel架构软件开发者手册第3卷：系统编

安卓欢呼·2024-08-22 15:56

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

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