机器学习正则化ppt 第53页

解释性人工智能（XAI）

引言解释性人工智能（XAI）是指一类旨在使人能够理解和解释机器学习模型的方法和技术。XAI的目标是提高AI系统的透明度和可理解性，让人们能够理解机器学习模型的决策过程、推理方式和结果。

闫英杰·2024-02-01 17:32

欧洲安全研究计划——DiSIEM项目

（1）DiSIEM项目的基础是使用可伸缩的信息提取和机器学习算法和工具，从多个大数据源(监控基础设施、开源智能、社交网络、安全新闻提要、咨询

Threathunter·2024-02-01 16:05

【python】PPT转PDF（同一目录下批量）

这里有一大堆ppt需要转成方便记笔记的pdf可以直接点击下面目录中完整代码获取可以直接使用的脚本，该脚本可以将所在目录下的PPT转成PDF并将其存在当前目录新建文件夹converted_directory

d0ublεU0x00·2024-02-01 16:10

Gartner丨边缘计算成熟度曲线 2019

（微信公众号后台回复关键字“曲线”，即可下载完整版ppt）以下是目录：分析你需要知道什么？边缘计算被许多人视为一种夸张的、模糊定义的计算模型，通常与

边缘计算社区·2024-02-01 16:58

二阶段纳落地实修作业第九天

分了会议还进不去，我有点焦虑了，在群里问了以后，同修回复她也没进，我就开始觉察自己的焦虑是不对的，自己做了几个深呼吸，调整了一下慢慢恢复不再焦虑，等班主任发来账号密码很顺利的进入，听完以后看到群里班主任又发了PPT

心理咨询王广粉·2024-02-01 16:01

D26 没好好上的课

首先关于学习，时间管理的PPT班打卡作业没完成，我萌的英语线上课程，混沌大学，小熊熊的整理课，新媒体运营课程。这些是没有好好认真学的。猫的行动营跟大叔的写作营是很赞的社群。感恩2018年遇见。

范琳琳123·2024-02-01 16:35

机器学习中矩阵求导规则

求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维行向量，标量对m*n维矩阵求导结果为m*n维，m维列向量对n维列向量求导结果为n*m维（梯度矩阵）一般规则：向量或矩阵对标量求导一般为分子

米斯特芳·2024-02-01 16:58

用这些小心机，工作效率提升十倍

01你还在因为迟迟找不到桌面上那份早已写好的ppt方案而抓耳挠腮，痛不欲生么？是否会因为月度总结，半年度总结找不到素材而一筹莫展？抑或是看着桌面上

文墨千张·2024-02-01 16:20

jjm2002·2024-02-01 16:00

mysql慢日志分析组件安装

binwgetpercona.com/get/pt-query-digestchmodu+xpt-query-digestyuminstall-yperl-Time-HiRes2.命令示例pt-query-digest--helppt-query-digest

spring_coderman·2024-02-01 15:23

24校招，小鹏汽车自动驾驶测试工程师二面

机器学习自己学的吗？学了多久发的论

Chowley·2024-02-01 15:57

关注GPU，察觉通用计算API的变迁和趋势

导读在高性能计算、机器学习等现代应用领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit）是占统治地位的计算引擎。

Listen2You·2024-02-01 15:55

《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》

GNN一、ASingleLayerofaGNN二、ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers一、ASingleLayerofaGNN单层的神经网络包括两个部分：消息转换(Message)信息聚合(Aggregation)GNNLayer=Message+AggregationGNN\La

白色的生活·2024-02-01 15:50

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction

白色的生活·2024-02-01 15:50

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种常用的机器学习算法

机器学习之心·2024-02-01 14:01

我正在参加《从受欢迎到被需要》有人说高情商会说话，你认同吗？

她比你后来，明明他/她不出众，明明他/她文化水平没有你高，明明他/她的长相不如你，明天他/她的工作能力没有你强，却发现大家就是喜欢找他/她聊天，喜欢找他/她说心里话，大家都喜欢与他/她交往，有时你可能一些工作ppt

张沥文Sandy·2024-02-01 14:53

基于Python的H5手机移动商城(Django框架)开题答辩常规问题和如何回答(答辩指导)

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！

黄菊华老师·2024-02-01 14:43

Python文本预处理：步骤、使用工具及示例

当拿到一个文本后，首先从文本正则化（textnormalization）处理开始。

Python 学习者·2024-02-01 13:46

详解谱聚类算法理论基础

一、谱聚类宏观把握1、聚类目标1.1、聚类：首先我们知道聚类属于机器学习中的无监督学习，我们用作训练的数据是不带标

This_chao·2024-02-01 13:46

聚类(Clustering)理论

在学习机器学习知识的开始我曾简单地介绍过非监督学习，然而我还是有必要将其与监督学习做一下比较。

时间邮递员·2024-02-01 13:14

使用 Python 进行自然语言处理第 3 部分：使用 Python 进行文本预处理

一、说明文本预处理涉及许多将文本转换为干净格式的任务，以供进一步处理或与机器学习模型一起使用。预处理文本所需的具体步骤取决于具体数据和您手头的自然语言处理任务。

无水先生·2024-02-01 13:13

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

Django如何调用机器学习模型进行预测

Django是一个流行的PythonWeb框架,它可以很方便地集成机器学习模型,进行预测和推理。我将介绍如何在Django项目中调用训练好的机器学习模型,并实现一个预测接口。

qa浪涛·2024-02-01 13:10

大象机器人六轴协作机械臂myCobot 320 进行手势识别

引言我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程，这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作，我一直想要简化其复杂性，使之更加直观和易于使用。

大象机器人·2024-02-01 13:55

计算机图形学构成立方体数据结构的简单表结构,计算机图形学-沈工大作业管理ppt课件...

《计算机图形学-沈工大作业管理ppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机图形学-沈工大作业管理ppt课件(37页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

weixin_39743357·2024-02-01 12:29

欧拉公式在计算机图形学中的,计算机图形学第九章课件.ppt

《计算机图形学第九章课件.ppt》由会员分享，提供在线免费全文阅读可下载，此文档格式为ppt，更多相关《计算机图形学第九章课件.ppt》文档请在天天文库搜索。

何振华何振华·2024-02-01 12:59

青岛农业大学化药临沂小分队三下乡活动

考虑到他们没有涉足化学领域，我们在制作ppt时也选择了尽量简单的知识，让他们能够理解。化学实验也是选择了和人们生活息息相关的物品—碘伏

Promise6·2024-02-01 12:57

大数据之Spark

的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以缓存在内存中，从而不再需要读写HDFS，减少磁盘数据交互因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的算法

进击的-小胖子·2024-02-01 12:37

Spark系列（十）Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因

如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动

NICEDAYSS·2024-02-01 12:03

教学ppt设计制作课的感想

教育信息化的发展和素质教育的实施，要求教师必须掌握一定的计算机多媒体技术来为自己的教学服务。通过学习制作课件，我对多媒体技术有了进一步的认识，知道了好多以前根本没有接触过的东西，收获很大。一、认清多媒体课件在课堂教学中的必要性运用多媒体技术可以将我们用语言难以表达清楚的问题直观、形象地展现给学生，有助于教学重点和难点的突破；在教学过程中把丰富多彩的视频、动画、图片等资料展示给学生，可以引起学生的学

镇赉568刘芊·2024-02-01 12:16

【大数据开发 Spark】第一篇：Spark 简介、Spark 的核心组成（5大模块）、Spark 的主要特征（4大特征）、Spark 对比 MapReduce

简介初步了解一项技术，最好的方式就是去它的官网首页，一般首页都会有十分官方且准确的介绍，学习Spark也不例外，官方介绍：ApacheSpark™是一种多语言引擎，用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习

超周到的程序员·2024-02-01 12:02

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.11.7~11.14）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-01 12:54

一、容器化技术-docker初识

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用目录前言一、docker是什么？

天灾领主加尔鲁什·2024-02-01 12:25

2019-07-16

E战到底学习第6天今天是E站到底训练营的第六天，今天的主要学习内容有：1、基本用法；2、进阶用法；3、文本数字转换数值；4、跳过空白单元格；5、PPT中使用；6、仪表盘制作；7、二维表转换。

德纲_e5fa·2024-02-01 11:17

我本科金融毕业，有基金，证券，期货的从业资格证，会python编程，会点爬虫，可我为什么还是不好找工作？

在学习自己搭建量化交易系统，数据分析，人工智能和机器学习算法。但我为什么感觉，我还是不好找工作。这是我最近逛脉脉职言，看到的一则动态。

程序媛_lisa·2024-02-01 11:14

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集

jcfszxc·2024-02-01 11:59

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。下面是交叉熵损失函数的推导过程:1.概率模型：在分类问题中，假设有一个模型预测出类别的概率为。真实情况下，如果样本属于类别则这个类别的真实概率为1，其它类别的为0。2似然函数：对于单个样本，其似然函数表示为模型预测正确的概率，即。其中是类别的总数。对于属于类别

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1

对许·2024-02-01 11:26

Day14 抖音国际版涉儿童隐私遭英国调查

居燃心理咨询师·2024-02-01 11:17

About_Machine_Learning_in_action

#监督学习######仅仅是个人理解对于机器学习，分为监督学习和非监督学习，今天的监督学习仅仅作为自己的学习记录一个数据，有他的类别，一群数据都有他们的类别，而新加入的数据却没有类别，那么监督学习就是以已知分类去区分未知分类没有例子

煮茶温酒曲终人散·2024-02-01 10:53

DataFunSummit：2023年数据治理在线峰会：核心内容与学习收获（附大会核心PPT下载）

随着数字化转型的加速，数据已经成为企业最重要的资产之一。为了更好地管理和利用数据，数据治理已经成为了企业关注的焦点。数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执

百家峰会·2024-02-01 10:17

机器学习复习（6）——numpy的数学操作

加减法运算#创建两个不同的数组a=np.arange(4)#list(0,1,2,3b=np.array([5,10,15,20])#两个数组做减法运算b-a运行结果：计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果：计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果：normalization涉及的其他计算在norm

不会写代码！！·2024-02-01 10:16

[机器学习]LFM梯度下降算法

一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0],[1,0,2,4,0],[5,0,0,3,1],[0,0,1,5,1],[0,3,2,4,1],])#二维数组小技巧：取行数R.shape[0]和len(R)，列数R.shape[1]和len

不知迷踪·2024-02-01 10:46

机器学习-聚类算法Kmeans【手撕】

聚类算法在训练时，使用没有标签的数据集进行训练，希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是，聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最

alstonlou·2024-02-01 10:45

机器学习低代码 ML：PyCaret 的使用

本文目录PyCaret简介PyCaret实践安装PyCaret使用PyCaret进行分类任务使用PyCaret进行回归任务PyCaret简介PyCaret是一个开源的低代码Python库，专注于简化机器学习

小嗷犬·2024-02-01 10:44

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。

飞影铠甲·2024-02-01 10:42

机器学习4-多元线性回归

多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。在简单线性回归中，我们考虑一个因变量和一个自变量之间的线性关系，而多元线性回归允许我们考虑多个自变量对因变量的影响。一般的多元线性回归模型的数学表达式如下：其中：Y是因变量（要预测的目标）。X1,X2,…,Xn是自变量（特征）。β0是截距（模型在X1,X2,…,Xn都为0

dracularking·2024-02-01 10:12

OceanBase与新加坡南洋理工大学合作，推进机器学习与数据库技术融合

合作将以OceanBase4.0小鱼（Paetica）为研究基础，推进机器学习与数据库技术融合。

CSDN云计算·2024-02-01 10:41

2024全球机器学习大会上海站重磅官宣，首批演讲嘉宾和12大议题揭晓！

自1936年阿兰·图灵提出「图灵机」以及机器具备「思维」的可能性以来，机器学习已经成为人类实现人工智能的核心路径。

CSDN资讯·2024-02-01 10:10

OpenCV与机器学习：使用opencv实现KNN

opencv实现KNN前言OpenCV实现KNN生成随机数据使用matplotlib绘制数据OpenCV用于KNN训练生成新数据并观察预测前言KNN算法，即K-NearestNeighbor，是一种简单的机器学习算法

艾醒(AiXing-w)·2024-02-01 10:13

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