机器学习推导合集第2页

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

100道Python经典练习题.pdf（附答案）

编程网站DataFlair的技术团队分享了一份最常见Python面试题合集，既有基本的Python面试题，也有高阶版试题来指导你准备面试，试题均附有答案。面试题内容包括编码、数据结构、脚本撰写等话题。

IT娜娜·2024-09-14 02:39

包装类&认识泛型

目录一、包装类1.1基本数据类型和对应的包装类1.2装箱和拆箱二、泛型2.1语法三、泛型类的使用3.1语法3.2示例3.3类型推导3.4裸类型四、泛型如何编译的4.1擦除机制4.2为何不能实例化泛型类型数组五

秃头的赌徒·2024-09-14 01:34

Vue + Django的人脸识别系统

最近在研究机器学习，刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程，学以致用，做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架，用到了elementui组件，写起来真是方便。

DXSsssss·2024-09-13 19:28

【机器学习】必会降维算法之：奇异值分解（SVD）

奇异值分解（SVD）1、引言2、奇异值分解（SVD）2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼，小屌丝：鱼哥，就要到每年最开心的节日了：六一儿童节。小鱼：你有啥想法？小屌丝：想法没有，玩的地方倒是想小鱼：拉倒吧，我可不去小屌丝：确定？小鱼：看情况。小屌丝：嘿嘿，难得过节日，我们也得放松一下小鱼：正有此意。2、奇异值分解（SVD）2.1定义奇异值分解（S

Carl_奕然·2024-09-13 17:21

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。

张柏慈·2024-09-13 15:03

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。

ShuQiHere·2024-09-13 14:59

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。

黑客-雨·2024-09-13 10:05

【专题】2024跨境出海供应链洞察-更先进供应链报告合集PDF分享（附原数据表）

阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末408份跨境、出海、供应链相关行业研究报告。在海外消费需求

拓端研究室·2024-09-13 09:27

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?

Efred.D·2024-09-13 08:55

代码随想录算法训练营第三十九天| 62. 不同路径，63. 不同路径 II

62.不同路径搞清楚dp[i][j]的定义推导出公式遍历顺序，从左到右，从上到下dp的初始化动态规划中如何初始化很重要！

零offer在手·2024-09-13 07:18

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别

eqa11·2024-09-13 06:11

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。

景联文科技·2024-09-13 06:36

【网易低代码】第2课，页面表格查询功能

这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中

Karle_·2024-09-13 03:15

机器学习到底是个啥

机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

如何将列表中的数字字符串转化为整数

将列表中的字符串数字转化为整数列表，可以使用列表推导式（ListComprehension）或者map()函数结合int()函数来实现。

^～^前行者～～～·2024-09-13 01:31

2023-11-11

六点签到人的一生只是一场电化学反应的体验合集，各种各样的经历都可以解释为内部的电化学反应，生不带来、死不带去，但可以留下点儿东西，比如我们的思想和作品。那些体验本身被分为被动式体验和主动式体验。

感恩学习相信小陶·2024-09-13 01:29

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌识别系统

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

Lossya·2024-09-12 23:47

博客园cnblogs页面美化教程（最全）

原文博客地址：欢迎大家前往~本博客园依照@麋鹿鲁哟大佬的cute-cnblogs自定义博客园样式美化模板进行部分修改、完善而来，在此感谢~博客园页面美化效果图：详细教程请移步：Shu-HowZ博客园美化合集原文博客地址

Shu-HowZ·2024-09-12 22:41

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

Codefengfeng·2024-09-12 21:37

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

#每天一本书+一页笔记# 1588《新东方名师这样学英语》

20220722【书名】新东方名师这样学英语【作者】《新东方英语》编辑部【关键词】英语学习经验【分类】学习方法，英语【简评】本书由新东方出品，书中文章精选自《新东方英语.中学生》杂志，是一本新东方名师英语学习经验的合集

May终身阅读者·2024-09-12 18:28

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

C++玩转模板之——函数萃取function traits

目录前言一、实现原理（一）可调用类型萃取（二）成员函数萃取二、完整代码总结前言当笔者在实现一个类似函数包装器的类模板时（代码示意如下），希望能够传入一个可调用对象来构造，并自动推导出模板（C++17及以上

东川路徐先生·2024-09-12 14:56

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

基于java+ssm+vue毕业设计源码合集（1-100）源码+文档+调试+讲解

技术栈介绍：SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架搭配Vue前端框架是当前较为流行的项目开发技术栈。以下是详细的技術列表：1.后端技术：-Spring：一个开源的Java平台，提供了用于构建企业级应用程序的全面解决方案。-SpringMVC：Spring框架的一个子项目，用于构建Web应用程序，提供了处理请求、数据验证、视图解析等功能的模块。-MyBatis：一个优秀的持久

小程序设计·2024-09-12 13:19

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

大规模 K8s 集群管理经验分享 · 上篇

11月23日，Erda与OSCHINA社区联手发起了【高手问答第271期–聊聊大规模K8s集群管理】，目前问答活动已持续一周，由ErdaSRE团队负责人骆冰利为大家解答，以下是本次活动的部分问题整理合集

尔达 Erda·2024-09-12 13:47

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

方世恩·2024-09-12 11:05

亦菲喊你来学机器学习（21） --数据清洗

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

方世恩·2024-09-12 11:05

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

Python基础教程： json序列化详细用法介绍

二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

2401_84569545·2024-09-12 02:05

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识

很多人为了图快，在学习Python语言时一上来就学习数据分析、机器学习。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。

苏卡不列-python·2024-09-12 02:32

Python自动化办公2.0 即将发布

Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教

百里图书·2024-09-12 01:27

【已解决】如何打开ftp文件合集

别人分享了一个文件夹，说需要的文件就在ftp://xx.xx.x.xxx:xxxx下面的文件目录中，一下子看蒙了。本来以为是常见的链接，但是发现开头是ftp协议。深感困惑，上网搜索以后才知道："FTP（FileTransferProtocol，文件传输协议）是一种用于在计算机网络上进行文件传输的标准协议。它主要用于在客户端和服务器之间传输文件。以下是一些关于FTP协议的关键知识点：1.基本概念：F

moz与京·2024-09-12 00:53

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）

这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

编程日记✧·2024-09-11 23:17

探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec

TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习

邓越浪Henry·2024-09-11 22:06

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会：AI的发展需要重新定位

9月5日，在2024Inclusion·外滩大会开幕主论坛上，机器学习泰斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹在时隔一年后，再次带来对人工智能的最新洞见。

财经三剑客·2024-09-11 21:57

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