机器学习最简代码示例第5页

【Python】PDFMiner.six：高效处理PDF文档的Python工具

主要功能安装PDFMiner.six♨️核心功能和代码示例1.提取PDF文档的纯文本2.从多个页面提取文本3.提取PDF中的表格内

技术无疆·2025-03-24 04:18

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

多种方法判断一个数是否为素数的实现与优化

本文将从最基础的方法讲解到优化算法，并提供完整的实现代码，帮助您高效地判断一个数是否为素数。一、素数的基础知识1.1素数的定义素数：一个大于1的正整数，只有两个正因子：1和它本身。

徐浪老师·2025-03-24 03:14

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一，被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言，下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。

徐浪老师·2025-03-24 03:44

使用GitHub API进行智能文档加载

下面我将介绍如何使用GitHubAPI进行文档加载，并通过实用的代码示例来帮助大家理解。技术背景介绍Gi

fgayif·2025-03-24 02:07

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本

大富大贵7·2025-03-24 02:35

C# 语法糖：深度解析与代码实例演示

以下是一些C#中常见的语法糖特性，结合详细描述、代码示例和注释进行展示。1.属性（Auto-ImplementedProperties）

墨瑾轩·2025-03-24 02:34

【终极解决方案】基于pm2来运行ts文件【和运行js差距很大哦】TypeError [ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION]: Unknown file extension “.ts“

weixin_43343144·2025-03-24 02:03

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

第二十二章: 静态多态与动态多态的衔接_《C++ Templates》notes

静态多态与动态多态的衔接核心知识点代码示例与测试用例测试用例输出多选题设计题关键技术总结核心知识点静态多态vs动态多态静态多态：编译期多态，通过模板实现，代码生成效率高，但灵活性差。

郭涤生·2025-03-24 02:00

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

C语言三大程序结构 & 单分支语句

核心概念：程序就像流水线，通过顺序、选择、循环三种结构完成复杂任务一、三大程序结构图解结构类型形象比喻代码示例顺序直行马路→不拐弯printf("A");printf("B");选择岔路口→二选一if.

要下雨了吗·2025-03-23 23:38

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

使用 NetworkX 进行图论分析与可视化

本文将分点介绍NetworkX的主要功能，并通过代码示例进行详细说明。1.安装NetworkX在开始使用NetworkX之前，首先需要安装它。

aiweker·2025-03-23 21:18

使用 UV 管理 Python 项目 | python小知识

本文将详细介绍uv的功能和应用场景，并通过代码示例展示其使用方法。最后，我们将对比uv与其

aiweker·2025-03-23 20:16

TCP三次握手与四次挥手（全网最易懂保姆级教程）

一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接：通信前需要建立专用通道-可靠传输：通过确认机制保证数据可达-全双工通信：双方可同时发送数据-流量控制：滑动窗口机制-拥塞控制：慢启动算法2.关键概念说明|术语|说明||------------|----------------------------------------------------------------------||**SYN**|

秋‍.·2025-03-23 20:44

PyQt和PySide的区别和比较

本文将介绍PyQt和PySide之间的区别和比较，并提供相应的源代码示例。开发者许可证：PyQt的开发者许可证是商业许可证，因此如果您想在商业项目中业项目中使用PyQt，您需要购买相应的许可证。

PgosOcaml·2025-03-23 19:40

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️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

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

conda：一个当下最流行的Python虚拟环境工具

Wang_AI·2025-03-23 18:23

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

（含import）两行代码，将ppt的每一页幻灯片保存为图片。（如果你没装office，只装了WPS也可以，只不过更麻烦一些）

但我是WPS，会报错：第四步：直接去包里改代码第五步：保存对包中代码的修改，重新运行咱最开头的代码第六步：成功了第一步:安装包pipinstallpython-office第二步：写代码，运行#安装库：

几道之旅·2025-03-23 17:50

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX

jiajia651304·2025-03-23 17:16

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

C++ 地图 + 配对组合！3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与tuple的对比八、代码示例

Reese_Cool·2025-03-23 16:09

Vue3前端开发：组件化设计与状态管理

组件化设计具有以下特点：组件示例组件选项在上面的代码示例中，我们通过Vue.component方法注册了一个名为my-component的组件，这是

caihuayuan4·2025-03-23 15:02

站在巨人的肩膀！字节跳动的这份高并发架构设计的太牛了，不愧是一线大厂（附完整版PDF）

从古至今，长江和黄河流域水患不断，远古时期，大禹曾拓宽河道，清除淤沙让流水更加顺畅；都江堰作为史上最成功的的治水案例之一，用引流将岷江之水分流到多个支流中，以分担水

跟着我学Java·2025-03-23 15:24

Sa-Token v1.20.0 发布，新增临时Token认证

框架针对踢人下线、自动续签、前后台分离、分布式会话……等常见业务进行N多适配，通过sa-token，你可以以一种极简的方式实现系统的权限认证部分Sa-Tokenv1.20.0版本更新包括以下内容：新增：

·2025-03-23 14:43

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频

利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.

阆遤·2025-03-23 14:49

文件系统（File System — FS）

内核（Kernel）内核是操作系统内部最核心的软件。

夏L.·2025-03-23 13:11

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

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