机器学习数学课第54页

如何上好初中数学课之低配版

一.初中数学特点逻辑性强，层次性强，连贯性强，计算性强。二.初中生特点接受速度跟不上课程速度，学习速度跟不上教学进度，消化速度跟不上理解速度。三.课前功夫1.把握课标深挖教学目标，根据学生特点制定教学目标，找出每节课的重难点。2.写教案教案不是写给学生的，而是写给自己的备好课是上好课的前提，备课越充分，上课效果越显著。写教案优点：教案格式完整，有助于把握教学流程。能帮助自己理清教学思路。写教案的过

读书是件快乐事·2024-01-23 02:55

课题27：扩大文化视野，弘扬人文精神

文章中张教授提到，虽然数学课程一直提倡要体现数学文化，弘扬人文精神，但是从现行小学数学教材来看做的并不好，主要体现在题材单一，局限于数学史实的介绍，其中又往往集中于某国某人“最早”使用或发现某些数学内容

木木老师2022·2024-01-23 01:43

2022年6月5日星期日晴

今天是端午节放假的最后一天，孩子上午上数学课，下午去学校上课。我和老公去看爸妈和姐姐、姐夫。我们在那里打了一会牌，吃了晚饭就回来了。孩子在外面自己吃了点东西就回家写作业了。

人生哲思·2024-01-23 01:32

400｜觉察日记20200611

数学课听了6分钟，老师提问找不到人。中间，她妈妈打电话提醒，催促，她说的好，却没有落实，最后是无济于事。晚上回家，她妈妈用准备好的竹尺子，一个错误一个的帮她梳理，一个打一下手心。

裒益者·2024-01-23 01:58

图书推荐系统(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)

这种系统通过分析用户的阅读历史、偏好设置、社交网络等数据，采用机器学习算法为用户提供个性化的图书推荐。这不仅提升了用户满意度和阅读效

怡景毕设项目·2024-01-23 00:39

监督、半监督和无监督学习各自的概念和它们的的区别和联系

监督学习、半监督学习和无监督学习是机器学习中的三种主要范式，它们有不同的概念、应用和方法。

qq_45091396·2024-01-23 00:31

通俗易懂解释python和anaconda和pytorch以及pycharm之间的关系

这个工具箱里包括了Python语言，但还有其他许多数据科学和机器学习相关的工具和库，比如NumPy、Pandas、Matpl

qq_45091396·2024-01-23 00:29

机器学习-随机森林【手撕】

随机森林集成学习算法概述集成学习不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，基本上现在的所有机器学习都能看到集成学习的身影目标综合考虑多个弱评估器的结果，综合得到最终的结果

alstonlou·2024-01-23 00:24

小学数学课程总目标：

（1）获得适应社会生活和进一步发展所必需的数学的基础知识、基本技能、基本思想，基本活动经验。（获得“四基”）2）体会数学知识之间、数学与其他学科之间、数学与生活之间的联系，运用数学的思维方式进行思考，增强发现和提出问题的能力、分析和解决问题的能力。（发展能力）（3）了解数学的价值，养成良好的学习习惯，具有初步的创新意识和科学态度。（养成科学态度）

20小教康新语·2024-01-23 00:27

机器学习实验报告——EM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法步骤二、算法公式推导2.1数学基础2.2EM算法推导三、算法实现3.1关于EM聚类3.2EM工具包的使用3.3实例测试四、算法讨论4.1EM算法的优缺点4.2EM算法的应用4.3对于EM算法框架，如何选择具体的算法五、实验总结一、算法介绍1.1算法背景EM的英文是ExpectationMaximization，所以E

长安er·2024-01-23 00:16

这样的孩子，该拿他怎么办？

那是他刚刚转学来的第一节数学课，为了了解他的学习情况，下课之后

N3160刘金蕾·2024-01-22 22:54

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合(over-fitting)的问题

时间邮递员·2024-01-22 21:32

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理3.2模型训练与测试3.2.1训练前期准备3.2.2训练模型的过程四、实验结果与分析4.1二元价态分类结果五、实验总结附录：实验代码prepare_deap.pyreduce_dim.pyd

长安er·2024-01-22 20:22

深度学习笔记（九）——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署

首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。

絮沫·2024-01-22 20:20

机器学习实验报告- SVM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法实现步骤二、算法关键点2.1核函数选择2.2支持向量的选取2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导3.3基于核函数的支持向量机公式推导四、算法实现4.1数据集描述4.2代码实现五、实验讨论5.1SVM算法优缺点5.2关于模型评估的讨论5.3关于支持向量机针对线性可分与非线性可分

长安er·2024-01-22 20:20

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

echoliuy·2024-01-22 20:27

2018年11月22日分段感赏与投射练习（27）

2018年11月22日分段感赏与投射练习（27）昨天下午学校提前40分钟放学，感赏女儿用了两个小时就把语文作业写完了，6点半去上一对一数学课，把数学作业也写完了，回家复习了课内英语和课外英语，10点半左右就做完了

朱珠宝贝女儿·2024-01-22 20:32

建立模型思想，发展数学思维（一）

《义务教育数学课程标准》提出：在数学课程中，应当注重发展学生的数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力和模型思想，为了适应时代发展对人才培养的需要，数学课程还要特别注重发展学生的应用意识和创新意识

绿美·2024-01-22 19:06

【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

策略迭代算法和价值迭代算法为什么可以得到理论上的最优解，在实际问题中使用价值有限？无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。它不需要初始知识的模型，只依赖样本结果。蒙特卡洛算法主要用于求解策略估计和控制问题。对于复杂的问题，通过采样方法，我们可以获得近似解。这就是为什么蒙特卡洛方

十年一梦实验室·2024-01-22 19:17

实现高效人力资源管理的完美搭档，聚道云与薪人薪事合作，助力企业数字化转型

同时，系统运用机器学习、大数据和区块链等高科技手段，科学构建企业、组织、员工三层效率模型，结合

聚道云连接器·2024-01-22 19:46

2.机器学习-K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解

2️⃣机器学习-K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法原理讲解个人简介一·算法概述二·算法思想2.1KNN的优缺点三·实例演示3.1电影分类3.2使用KNN算法预测鸢(yuan)

以山河作礼。·2024-01-22 19:16

基于 python 机器学习的中风患者疾病分析预测完整数据代码可直接运行

数据分析结果展示:完整代码：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsplt.rcParams['font.sans-serif']='simhei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseimportwarningswarnings.filter

甜辣uu·2024-01-22 19:15

2020-12-04

日常教学中，习题教学偏重知识巩固，弱化思维锻炼的现象依然存在，作为常态化数学课堂的两个重要环节，例题与习题的价值不可偏废，然而相较于例题，我们在习题教学研究上下的功夫还远远不够，从根本上说，

做个会思考的老师·2024-01-22 18:48

先补补数学课吧！

人工智能很火，也很高端，深度学习、机器学习、视觉识别，听上去就很高大上。而且不仅仅是听上去高大上，现实当中确实也是实实在在的高大上。在互联网圈子里，有一句话流传甚广：得人工智能者得天下。

月落无敌·2024-01-22 18:46

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

情感语音识别的入门解析

最传统的情感语音识别是基于机器学习下的有监督学习完成的。有监督，即：使用训练集训练处一个模型，然后使用该模型对测试集中的语音信号进行情感状态的正确判断。

夜幕下的光123·2024-01-22 17:25

一个玩笑

今天的数学课是小学阶段最后一节数学课。在上课期间，语文老师突然要找几个同学去搬东西，我情不自禁地举起了手。坐在我后面的王同学不乐意了，说：“这是最后一节数学课，你怎么还这么不珍惜一点儿呢？”

冲鸭DUNN·2024-01-22 17:36

谈谈如何灵活运用估算策略快速解决问题

《义务教育数学课程标准（2100年版）》中指出：要加强口算，提倡估算；在解决具体问题的过程中，引导孩子选择合适的方法进行估算，体会估算的优势与实际应用价值。

大雁南飞·2024-01-22 17:31

如何系统地自学Python？

它的简洁、易读性和强大的库支持，使得Python成为数据分析、机器学习、Web开发等多个领域的首选语言。如果你也对Python感兴趣，想要自学这门语言，那么这篇文章将为你提供一份系统的学习指南。

Dxy1239310216·2024-01-22 16:15

网络安全-终端防护设备

终端防护设备终端安全响应系统终端安全响应系统（EndpointDetectionandResponse，EDR）是传统终端安全产品在高级威胁检测和响应方面的扩展与补充，它通过威胁情报、攻防对抗、机器学习等方式

m0_73803866·2024-01-22 16:11

数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验步骤4.1数据探索4.2数据预处理4.3文本归一化4.4特征工程4.5训练模型1.项目背景随着电子商务的蓬勃发展，电商平台上产生了海量的文本数据，包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的

艾派森·2024-01-22 16:52

unity3d在汽车领域的未来发展趋势浅谈

人工智能（AI）与机器学习（ML）的应用：Unit

MarkHD·2024-01-22 15:18

适合初学者的机器学习资料合集（可快速下载）

AI时代已经来临，机器学习成为了当今的热潮。但是，很多人在面对机器学习时却不知道如何开始学习。今天，我为大家推荐几个适合初学者的机器学习开源项目，帮助大家更好地了解和掌握机器学习的知识。

GitCode官方·2024-01-22 15:32

09-29 Intro to Machine Learning

第一个机器学习模型使用Pandas读取数据机器学习的第一步是处理数据，对于很多表格数据(如.csv文件)，我们使用pandas库来处理。

一只大鸽子·2024-01-22 14:58

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

在当今的机器学习领域，模型的选择和优化是提高预测准确性的关键。

uncle_ll·2024-01-22 13:45

5月10日

数学课上老师给我们讲了40页上的应用部分，还讲了一课一练。下午我们还上了社团课我们做了贺卡。老师还让我们还背诵了《八阵图》和

王哲浩·2024-01-22 11:58

Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。

胖哥真不错·2024-01-22 11:02

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库，我构建了一个电影推荐系统

Python算法实战·2024-01-22 10:00

《深度学习之美》读书笔记章三

这一篇文章介绍第三章机器学习的分类。

wenju_song·2024-01-22 10:38

什么是迁移学习

迁移学习是一种机器学习技术，旨在将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务上。它通过将预训练的模型参数迁移到新任务上，从而加速新任务的训练过程并提高模型的性能。

Larry Chow·2024-01-22 10:59

【深度学习：数据增强】提高标记数据质量的 5 种方法

机器学习团队正在训练计算机视觉模型以更有效地解决问题，这使得标记数据的质量比以往任何时候都更加重要。质量差的标记数据，或者基于

jcfszxc·2024-01-22 10:29

[pytorch入门] 2. tensorboard

它包含在流行的开源机器学习库Tensorflow中.但是也可以独立安装，服务Pytorch等其他的框架可以常常用来观察训练过程中每一阶段如何输出的安装pipinstalltensorboard启动tensorboard

晴空对晚照·2024-01-22 09:05

《机器学习》客户流失判断-python实现

客户流失判断题目赛题描述数据说明赛题来源-DataCastle问题描述解题思路Python实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻（KNN）XGBoost-贝叶斯搜索超参数调优随机森林（

汐ya~·2024-01-22 09:44

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

【机器学习300问】14、什么是特征工程？

与仅向机器学习提供原始数据相比，其动机是使用这些额外的

小oo呆·2024-01-22 09:12

机器学习、深度学习、人工智能的区别与联系

大家好，如果没有接触过机器学习，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。

python慕遥·2024-01-22 09:41

专门为机器学习开发的jpy语言

这本来是一个为工科教学专门开发的附属品，并不是说Python或Java有多不好，根本上它就是一个Java工程教材，但又要结合人工智能。因此，出现了这样一个包容性的怪胎，可以用python一样的语法与Java一起编写。没流行起来的一个致命原因，它是基于Eclipse开发的一套DSL语言，胎生于xText技术，我甚至还开发了VsCode插件。Xtext-LanguageEngineeringMadeE

欣爸爸·2024-01-22 09:41

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

目录摘要ABSTRACT1论文信息1.1论文标题1.2论文摘要1.3论文背景2论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计（Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule，TADGModule）2.2.2时间卷积模块（TemporalConvolutionModule，TCModule）2.2.3动态个性化图卷积模块（Dyn

Slender2001·2024-01-22 09:40

机器学习周报第29周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.论文标题2.论文摘要3.论文背景4.论文方案4.1多视角自注意力网络4.2距离感知4.3方向信息4.4短语模式二、self-attention摘要本周学习了多视角自注意力网络，在统一的框架下联合学习输入句子的不同语言学方面。具体来说，提出并利用多种诱导性偏差来规则化常规的注意力分配。然后通过混合注意力机制聚合不同的视图，以方便地量化和利用特定的视图及其相关的

Ramos_zl·2024-01-22 09:10

机器学习-模型评估优化

过拟合与欠拟合任务：拟合反应速率（rate）与温度（temperature）数据，预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2：欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适，导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现，通过优化模型结果解决如何解决过拟合问题原因：模型结构过于复杂（维度过高）使用了过多属性，模型

小旺不正经·2024-01-22 09:40

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