机器学习推导合集第21页

Java学习资源 | Java编程好书分享，必读！

Java资源合集（书籍版）入门进阶高级样样俱全书籍《JAVA核心技术卷1》有一些编程基础的同学推荐阅读，可以学习一段时间回头再看看《JAVA编程思想》Java圣经，值得仔细品读，作者的功力十分深厚，即使很多内容还无法理解

Java烂笔头·2024-02-19 13:43

【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】（4）数据准备的流程

数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据，例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习标签的过程

giszz·2024-02-19 13:47

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke

政安晨·2024-02-19 12:09

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。

Echo_Wish·2024-02-19 12:34

单细胞转录组基础分析六：伪时间分析

Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。

Seurat_Satija·2024-02-19 12:25

Python中基于匹配项的子列表列表串联

正常我们在使用python爬虫时候，尤其在用python开发时，想要基于匹配项将子列表串联成一个列表，我们可以使用列表推导式或循环来实现，这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。

q56731523·2024-02-19 12:33

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

心法利器[107] onnx和tensorRT的bert加速方案记录

2023年新一版的文章合集已经发布，获取方式看这里：又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭，更有历史文章合集，欢迎下载。

机智的叉烧·2024-02-19 12:49

Python自动化测试之类、对象、属性与方法知识讲解

二、知识合集2.1类与对象基础2.1.1类和对象的概述类：类是具备共同特征和共同行为的事物统称，物以类聚，人以群分，在这里就能够很好的体现出来，鸡、鸭我们可以划分到家禽类，小猫小狗也可以划到宠物类，兰博基尼

咖啡加剁椒·2024-02-19 12:17

2023返利软件哪个好用？最安全靠谱的返利平台

小编这里为大家带来了专门返利的手机app合集，帮助你网购时返利，让你更加愉快的购物。大家好我是氧惠APP最大团队张导师，氧惠首批邀请码520888，注册就帮你推广，一起做到百万团队。

氧惠好项目·2024-02-19 12:52

LeetCode算法实践——前缀和从入门到入土

从上面可以推导出left到right之间的前缀和为是s[right+1]-s[left]。例如a=[3,2,1,2]，对应的前缀和数组为s=[0,3,5,6,8]。

吴代庄·2024-02-19 12:46

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

面经-软件测试面试常见面试题全套合集系列4-6

前言：软件测试常见面试题到这里就结束了哈，后续·可能会出一个关于自动化测试的，看你们想看什么方面的文字吧，废话不多说直接开始正文。十九、持续集成19.1jenkins+ant+jmeter+svn接口自动化测试?jenkins+ant+jmeter+svn环境搭建原来这个环境是我这边搭建的，主要是几个步骤，第一Jenkins安装、第二，ant安装、第三，jmeter安装、第四，jmeter与ant

测试架构师北凡·2024-02-19 12:53

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

非得用matlab来搞机器学习的东西？不是不是，matlab也有集成了许多机器学习算法，当然，都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

福利「Flink Forward Asia 2023 」PPT 阅读合集！

2023年12月8日-9日，FlinkForwardAsia（FFA）峰会成功举行。来自阿里云智能、蚂蚁金服、字节跳动、芒果TV、快手、美团、华为、美的、Shopee、米哈游、腾讯、同程旅行、汽车之家、网易等全球30+各行业一线厂商的嘉宾，围绕核心技术、行业实践、生产实践、平台建设、流式湖仓、云原生等多个时下热门方向，全方位解析ApacheFlink核心技术、生态及应用！点击查看FFA2023演讲

·2024-02-19 11:20

RapidMiner数据挖掘

RapidMiner数据挖掘入门之一：概要1简介RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。

arrow8071·2024-02-19 11:28

线性回归：大体介绍

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。

Galaxy银河·2024-02-19 11:56

虚实技术整合打造“真”智慧城市

物联网不可或缺的组成要素中，广泛布建在人们生活周围的传感器，其所产生的大量信息，已成为人工智能、机器学习的重要基础。

智能交通技术·2024-02-19 11:14

open3d k-means 聚类

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一

云杂项·2024-02-19 11:04

Dataframe型数据分析技巧汇总

数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

战双帕弥什礼新手40连抽包码怎么获得战双帕弥什最新兑换码分享

会飞的鱼儿·2024-02-19 10:26

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。

YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

ChatGPT原理以及发展

ChatGPT模型，备受关注，不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

·2024-02-19 10:29

如何使用Python打造办公小助手工具

功能合集，欢迎大家star：https://gitee.com/CoderWanFeng/python-office以下代码1.生成二维码我们在日常生活中经常看到二维码，QR码节省了很多用户的时间。

·2024-02-19 10:58

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA的主要思想是通

·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR

·2024-02-19 10:49

Python自动化测试之异常处理机制知识讲解

二、异常处理合集2.1异常处理讲解在正式介绍异常处理之前，需要先让大家了解一个概念：编程是不可能存在完美的，总有考虑不到的情况，因为人无完人，人类是有缺陷的，更何况编程是出自人类之手，在真实项目中不要相信

咖啡加剁椒·2024-02-19 10:34

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。

JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文方向一：深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五

还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

只修改一个关键参数，就会毁了整个百亿参数大模型？ | 新程序员

本文将分享大语言模型训练过程中产生的多种独特现象，推导在二阶段预训练时如何巧妙平衡数据量与背景知识的注入，从理论与实践的角度揭示其内在运作机制，深入剖析语言核心区与维度依赖理论的作用及其带来的深刻影响。

《新程序员》编辑部·2024-02-19 10:54

流量卡19元100g全国通用(2024年全国大流量卡合集(比流量卡19元100g全国通用更划算的都有)

流量卡，19元100g全国通用，这样的消息听起来让人眼前一亮。时代的进步，科技的发展，使得人们越来越离不开网络的便利。我自然也不能落后于时代的潮流，因此，我也是一个热衷于网络冲浪的人。这样一张流量卡，给我带来了很多联结世界、创造灵感的机会。☞大流量卡套餐「→点这免费申请办理」或关注微·信·公·众·号「卡泡泡」自助办理！我还记得，以前的时候，想要上网可不是一件容易的事情。要去网吧，一个小时可能要花费

全网优惠分享·2024-02-17 21:22

流量卡19元100g全国通用2024年超高性价比套餐推荐！正规流量卡！官方发售！

近年的流量卡合集☞大流量卡套餐「→点这免费申请办理」或关注微·信·公·众·号「卡泡泡」自助办理！

全网优惠分享·2024-02-17 21:08

代码随想录算法训练营第31天 | 贪心理论基础 + 455.分发饼干 + 376.摆动序列 + 53.最大子序和

贪心算法并没有固定的套路，就是常识性推导加上举反例。所以唯一的难点就是如何通过局部最优，推出整体最优。刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心。

HY.YUE·2024-02-15 10:41

代码随想录算法训练营第31天 | 贪心算法 part01● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和

可以先试一试贪心，不可行就去做dp关于贪心是否需要推导：贪心没有套路，说白了就是常识性推导+举

weixin_51674457·2024-02-15 10:41

代码随想录算法训练营第31天 | ● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和

一、理论基础贪心没有套路，说白了就是常识性推导加上举反例。

愚者__·2024-02-15 10:39

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）

张九日zx·2024-02-15 10:27

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其

Python进阶者·2024-02-15 10:22

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出

向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力

天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。

湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2

suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。

suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？

suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

lichunericli·2024-02-15 09:27

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。

python收藏家·2024-02-15 09:21

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