机器学习比赛第5页

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

财富自由之路第三章

生活就是一场比赛。不去冒险的人不可能获得成功。任何一件事不可能是别人成功了你就会成功，对于自己来说只能是机会。在机会面前，想要成功必须立即采取行动。只有行动了才有可能成功。

dff74587d95d·2024-09-09 15:11

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结

https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项

小墨&晓末·2024-09-09 14:00

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

我的世界杯：日本队的自作自受

全场比赛，日本占据主动，但一直未能破门。第81分钟，日本后防线解围失误，富勒进球，哥斯达黎加1-0取得领先。最终，日本0-1不敌哥斯达黎加，前两轮一胜一负。日本队痛失好局，他们在首轮2-1逆

谷平子·2024-09-09 13:48

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

王阳明年谱

在摔跤比赛中成绩不俗，在射箭比赛拔得头筹。（多年后，在南昌再次展示了惊人的箭法

实能·2024-09-09 10:51

935(Div.3)

总结一下前几天CFCFCF上的比赛，因为那个时间对我不太友好，所以我是虚拟参赛的这是一场在202420242024年333月191919号的比赛。

Digital_Enigma·2024-09-09 09:25

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

世预赛：周琦24+11助中国队战胜日本！

北京时间11月27日，世界杯预选赛中国男篮对战日本男篮，作为2023年世界杯东道主之一，日本已经手握一张入场券，本场比赛周琦发挥出色，贡献24分11个篮板，在第三届后段周琦在篮下争抢中右脚扭伤。

蔡百胜·2024-09-09 07:43

宣州区老体协狸桥分会首届＂邮政杯“贯蛋比赛圆满落幕

5月14日宣州区狸桥镇老体协分会在本会活动室开展了“邮政杯”掼蛋比赛，吸引了全镇40多位老人参与了比赛。

b547f4291b58·2024-09-09 07:41

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

C语言和C++应该学哪个

我比较建议学习C++，因为现在的各种比赛，游戏引擎大多都是支持C++的，C语言的使用比例已经比较少了。

爱编程的小兔子·2024-09-09 05:28

恋习攻略：暗卷难防：报复学人精

上大学后，我身边跟了个厌烦无比的“学人精”：我卷她更卷，我报比赛她争抢，我谈恋爱她挖墙脚。总之，她会不择手段地拦截我即将得到的东西，然后反咬一口说我人菜瘾还大。

BookDNA读书荟·2024-09-09 03:30

不为失败找借口 “动”起来――活动是班级生命的源泉

一开始也是认为，只有歌舞表演，运动比赛才是活动，其实并不尽然。

低眉重生·2024-09-09 02:51

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

爱的故事

这几天又准备学校的篮球操和体操比赛，更是焦头烂额，疲累不堪。我们每一个人都是生活在深海里的鱼，难免在风浪、巨涛中苦闷、压抑。但总有那么

佳记录·2024-09-08 19:21

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

拔河比赛

每个人的心情都格外的开心，因为，拔河比赛开始了！一共分成黄队和蓝队，比赛规则很简单，每队10个人，只要那一队先将绳子中间的红丝带拉到自己那边就算胜利了！

小彤_·2024-09-08 18:45

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

遗落的光阴

为了和别的班级比赛，体育委员决定待着大家一起锻炼，同时练习踢球的一些基本动作。还别说体育委员的小嘴还是挺会说的，竟然说动了体育老师，让他们下课的时候可以去学校的器材室里拿足球训练。

古诗风光·2024-09-08 12:24

【日更挑战】2022-05-25比赛日NOTES（季后赛）

比赛日，官网给出每场比赛的Notes（极个别场次没有），翻译如下Flames(3)vs.Oilers(5)Draisaitl成为历史上第1名连续4场季后赛均得到3分或以上的球员；火焰后卫ChristopherTanev

扁圆柱体·2024-09-08 12:45

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

温志花焦点解决网络初级第18期坚持分享第37天20191121

这个班级给了我很多惊喜，今天又是一个，广播操比赛没想到孩子们会得第一，因为平时练的不好。

温文尔雅wen·2024-09-08 11:25

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

2018.5.11

她说：没事儿，没比赛好。我告诉她：我看见你的比赛了，已经很努力了，我们这个运动会重在参与，你像我们级部有一两百人，而参与的，只有我们几个人，我们

夏俊智爸爸·2024-09-08 10:24

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题农作物的种植策略参考论文无水印

持续更新中，2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内，只需订阅一次！完整论文+代码+数据结果链接在文末！

布凯彻-劳斯基·2024-09-08 10:48

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题农作物的种植策略（完整代码）

持续更新中，2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内，只需订阅一次！完整论文+代码+数据结果链接在文末！

布凯彻-劳斯基·2024-09-08 10:47

可爱的小兔子

有一次大爷把它放出来让它陪我和表姐一起玩耍我们几个玩跑步比赛赛跑，可是它跑得太快了，我根本追不上，我跑得又累又渴，表姐也是。我喜欢这只小兔子，它给我们带来了无穷的快乐，动物也

肖雅琴8班·2024-09-08 10:12

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：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

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

辨认具体步骤：专业微信人工投票团队24小时在线,全天候保障你的投票!

非常时期的微信投票怎样刷票快，24小时人工投票团队联系方式现如今，社交媒体投票已经成为各类比赛、评选活动中不可或缺的一环。为了让自己的候选人或作品获得更多关注，许多人不约而同地想到了人工投票。

桃朵app·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

网课被质疑2022-03-22

教学比赛也是导入两分钟之内必须开始知识讲解，这也是有道理的，不能在关键的时刻却把时间花在导入上。本质上我有点高估了导入的重要性，而把讲

通往幸福之路·2024-09-08 05:56

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

2023-03-27久别重逢最是难得

阅读了一本书《不一样的菲力克斯先生》，孩子看出来一个骑自行车比赛获得第一的菲力克斯先生，其实我也能从中得到感动，

文芳读写·2024-09-08 02:09

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