机器学习数据集第11页

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚

乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo

rockingdingo·2025-03-01 07:53

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

数据整合平台Airbyte中的Shopify连接器使用指南

技术背景介绍Airbyte是一种专门用于ELT数据集成的平台，支持从API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的管道搭建。其拥有最大规模的ELT连接器目录，支持众多的数据仓库和数据库。

bavDHAUO·2025-03-01 03:49

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 03:17

利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件

幸运的是，Python提供了生成器和迭代器的概念，它们可以帮助我们在处理大型数据集时节省内存。本文将详细介绍如何使用这些工具来高效地处理大数据文件。什么是生成器

清水白石008·2025-03-01 02:16

lower_bound详解

这个函数非常有用，特别是当我们需要在有序数据集中进行二分查找时。下面是对lower_bound函数的详细讲解，包括其用法、原理、实现细节以及示例。

程序媛9688·2025-03-01 02:16

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习

惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

智能投资组合再平衡策略优化

文章标题智能投资组合再平衡策略优化文章关键词投资组合管理再平衡策略机器学习优化方法智能投资文章摘要本文深入探讨了智能投资组合再平衡策略的优化方法。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-01 00:34

JVM可用的垃圾回收器

它最适合单处理器机器，因为它不能利用多处理器硬件，尽管它对于具有小数据集（最多约100MB）的应用程序在多处理器上很有用。在某些硬件和操作系统配置上默认选择串行

一张假钞·2025-03-01 00:03

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。

zru_9602·2025-02-28 22:52

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一

林聪木·2025-02-28 19:00

Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-28 19:58

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版，包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406

AI方案2025·2025-02-28 18:54

解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙

一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法。

紫雾凌寒·2025-02-28 17:14

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中的一个重要领域

猿享天开·2025-02-28 15:58

JS宏案例：在wps编辑器中玩numpy

NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然，在wps的js宏编辑器中，并没有这样一个模块或是全局对象，但是，问题不大，我们可以手搓一个。

jackispy·2025-02-28 15:57

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

无法启动此程序，因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-28 11:02

Spark技术系列（一）：初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎

磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景：UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发（2010年开源）技术定位：基于内存的通用分布式计算框架（支持批处理、流计算、机器学习

数据大包哥·2025-02-28 09:06

Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-28 08:34

电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后

本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。

烧瓶里的西瓜皮·2025-02-28 08:02

222222222222222

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

智能与优化·2025-02-28 08:28

python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算

AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，

路过炊烟·2025-02-28 07:19

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和

人才程序员·2025-02-28 06:11

OpenCV开源机器视觉软件

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。

视觉人机器视觉·2025-02-28 04:03

向量数据库实战介绍

向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。

Zhank10·2025-02-28 04:02

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

人工智能算法安全优化实践路径

通过整合自动化机器学习与联邦学习技术，构建跨数据孤岛的协作框架，同时引入可解释性算法增强模型透明度，确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度，重点解析

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

人工智能的未来发展趋势及其对社会的深远影响

从机器学习到深

智能计算研究中心·2025-02-28 02:43

BagelDB：AI的开源向量数据库

用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展，各种数据的重要性也在不断凸显。

qahaj·2025-02-28 02:12

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

在机器学习的复杂领域中，构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。

·2025-02-28 01:03

阿里云服务器的作用

大家都知道可以用来搭建网站、数据库、机器学习、Python爬虫、大数据分析等应用，阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站

腾云服务器·2025-02-28 00:59

通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目

Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras

Python_P叔·2025-02-28 00:57

数据湖构建

阿里云的数据湖构建（DataLake）是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案，通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。

HaoHao_010·2025-02-28 00:25

阿里云人工智能与机器学习

阿里云的人工智能（AI）与机器学习（ML）服务为企业提供了全面的AI解决方案，帮助用户在多个行业实现数据智能化，提升决策效率，推动业务创新。