机器学习知识点整理合集第33页

一、Python的自述

1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、深度学习都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票，数据分析

多斯Niko·2024-02-07 01:54

【云栖风向标】VOL.5：横空出世！热修复方案Sophix

【资料合集】2017云栖大会·上海峰会回顾合集：PDF下载+现场视频3.CCAI讲师专访|TobyWalsh：用AI提高器官移植的成功率4.Aliware-MQ消息队列

weixin_34228617·2024-02-07 00:09

TensorFlow版本的HelloWord

下面是TensorFlow官网提供的一个入门代码，对于一个机器学习的新手来说，好难呀，所以下面就只能一行一行的来理解了。

何小有·2024-02-06 23:07

K12教育之AI智能应用讨论

AI智能，机器学习这些高端科技近期已被炒得如火如荼，这些技术的应用领域也是很多。那么今天我们就AI机器人在家庭教育方面的现状，未来进行讨论。为什么讨论这个话题？

maki辛·2024-02-06 22:28

返利赚佣金的软件有哪些？盘点5个返利赚佣金的软件

购物返佣金的app合集让人们体验购物返佣的快乐，不仅可以轻松买到心仪的产品，同时还可以获得高额返佣，实在是太划算了。返利赚佣金的app哪个app好是怎么回事呢？

高省APP大九·2024-02-06 22:01

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

机器学习---半监督学习简单示例（标签传播算法）

1.使用半监督学习方法LabelSpreading在一个生成的二维数据集上进行标签传播importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.semi_supervisedimportlabel_propagationfromsklearn.datasetsimportmake_circles#generateringwithinnerboxn

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:43

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

AR人脸106240点位检测解决方案

美摄科技针对企业需求推出了AR人脸106/240点位检测解决方案，为企业提供高效、精准的人脸识别服务，采用先进的人脸识别算法和机器学习技术，通过高精度、高速度的检测设备，对人脸进行快速、准确地定位和识别

美摄科技·2024-02-06 21:50

L1与L2损失函数和正则化的区别

本文翻译自文章：DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization，如有翻译不当之处，欢迎拍砖，谢谢~ 在机器学习实践中，你也许需要在神秘的

山阴少年·2024-02-06 20:34

4种不同类别的机器学习概述

导读：机器学习涉及方方面面的内容，包含许多不同类型的算法，其学习方式也不相同。我们将简要介绍这些学习方式及其对应的情景。

大数据v·2024-02-06 19:44

机器学习-集成学习（模型融合）方法概述

概述模型融合方法广泛应用于机器学习中，其原因在于，将多个学习器进行融合预测，能够取得比单个学习器更好的效果，实现“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”，其原因在于通过模型融合，能够降低预测的偏差和方差。

毛飞龙·2024-02-06 19:13

机器学习概述及流程

概述一、目标1、掌握机器学习基础环境安装2、掌握常用的科学计算库对数据进行展示、分析二、人工智能三要素1、数据2、算法2、算力：CPU适合I/O密集型程序，GPU适合计算密集型和易于并行的程序。

机智的冷露·2024-02-06 19:36

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

【leetcode100-081到085】【动态规划】一维五题合集1

【爬楼梯】假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？思路：【状态】 dp[i];//爬i级台阶有几种方法【初始】 dp[0]=1;//爬0级1种（不爬） dp[1]=1;//爬1级1种【递推】 dp[i]=dp[i-2]+dp[i-1];//爬i级=先爬i-1级再爬1级+先爬i-2级再爬2级，没有其他可能了【结论】 dp[n];//爬n

_六六_·2024-02-06 18:23

【leetcode100-086到090】【动态规划】一维五题合集2

【单词拆分】给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。思路：首先，我们依次考虑s的前i个字母能否被分割，直到i=n；对一个确定的i，我们尝试在前i个字母中进行分割，枚举每一个分割点，如果分割点前面的部分能分割（肯定已经被计算过，直接查表即可），且分割点

_六六_·2024-02-06 17:20

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点：在数据较少的情

shenny_·2024-02-06 17:04

机器学习算法之决策树

原理：基于数据特征进行特征空间的划分，构造树形结构，其中包含两种结点类型，内部结点和叶子结点，内部结点是数据的特征，叶子结点为数据所属的类别。树形结构的实质是if-then规则的集合，不过这个规则集合是互斥且完备的。步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

浅白Coder·2024-02-06 17:24

机器学习算法之EM算法

一、EM算法EM算法最初是为了解决缺失数据情况下参数估计问题；根据已经给出的观察数据，估计出模型参数的值，然后根据得到的模型参数去估计缺失的数据，再由模型的观察数据和估计的确实数据去预测模型参数值，反复迭代，直至最后收敛。1.1预备知识：1.1.1.极大似然估计：根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率，得到的参数即为所求。（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不

浅白Coder·2024-02-06 17:54

揭秘阿里云Flink智能诊断利器——Fllink Job Advisor

丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时机器学习等多样化的应用场景。

阿里云大数据AI技术·2024-02-06 16:49

机器学习之决策树（二）

今天我们探讨一下有关决策树的剪枝，以及由剪枝引出的一系列问题为什么要剪枝回顾上一节，我们知道决策树的生成是要达到局部最优，那么我们如何理解这个局部最优呢？我想就是将训练集完全分开，然而将训练集完全分开，就会使模型复杂度迅速上升，从而出现过拟合的现象。于是我们就要用到剪枝，剪掉对于分类并不重要的模型特征，从而达到全局最优用于ID3与C4.5的剪枝算法为什么说是用于ID3与C4.5的剪枝算法呢？因为与

Vophan·2024-02-06 16:15

浅谈python实现简单区块链结构

创世区块构造3.挖矿函数定义4.定义区块链结构四、代码运行关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集

一秋的编程笔记·2024-02-06 16:36

AI生图软件对室内设计而言有什么用？

AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势，AI生图软件可以通过机器学习和深度学习算法进行学习，帮助设计师快速、高效地完成设计任务，提高设计的质量和效果。

jianewang·2024-02-06 15:46

零基础如何自学编程？自学编程资料哪里找？

例如，Python适合初学者，而Web开发、数据科学和机器学习都是受欢迎的领域。选择合适的编程语言：对于初学者来说，建议选择易学且应用广泛的编程语言，如Python或JavaScript。

g6677789·2024-02-06 15:44

【茗创科技】婴儿脑电机器学习实用指南

导读脑电图(EEG)已被发展认知神经科学界广泛采用，但机器学习(ML)在该领域的应用滞后于成人EEG研究。

茗创科技·2024-02-06 15:26

有关JSON的知识点整理

参考资料：《JavaScript高级程序设计》1.关于JSONJSON是JavaScript的一个严格的子集，利用了JavaScript中的一些模式来表示结构化数据。JSON是一种数据结构，而不是一个编程语言。虽然它与JavaScript具有相同的语法形式，但JSON并不从属于JavaScript。因为它只是一种数据结构，所以很多编程语言都可以使用它。2.语法JSON的语法可以表示下面三种类型的值

橘子柚子橙子_·2024-02-06 15:13

计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-02-06 15:00

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

AI时代，我们不仅要学习Python，同时机器学习，深度学习利器也要逐步掌握，再次开始Pytorch学习教程记录。

心安成长·2024-02-06 14:04

Redis面试题41

以下是人工智能在医疗行业的一些影响：疾病诊断与预测：人工智能可以利用机器学习和图像识别技术，辅助医生进行疾病的诊断和预测。

CrazyMax_zh·2024-02-06 13:16

TensorFlow数据类型全解析：深入探索tf.dtypes.DType的强大功能及其在深度学习中的关键作用

引言TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习库，它为深度学习和数值计算提供了强大的工具和接口。

程序员Chino的日记·2024-02-06 13:05

基于LLM的数据漂移和异常检测

和许多人一样，我们非常感兴趣地关注这些发展，并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中，我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。

新缸中之脑·2024-02-06 13:53

开源大预言模型中的GGUF和GGML格式分别是什么意思

GGML（GPT-GeneratedModelLanguage）:由GeorgiGerganov开发，GGML是一个为机器学习设计的张量库，便于在各种硬件上实现大型模型和高性能，包括AppleSilicon

soragui·2024-02-06 12:14

分享《产品经理电子书合集》

产品经理(ProductManager)是企业中专门负责产品管理的职位，产品经理负责市场调查并根据产品、市场及用户等的需求，确定开发何种产品，选择何种业务模式、商业模式等。并推动相应产品的开发组织，他还要根据产品的生命周期，协调研发、营销、运营等，确定和组织实施相应的产品策略，以及其他一系列相关的产品管理活动。如何成为一个产品经理，成为更加优秀的产品经理，这些书籍一定能帮助到您！链接：https:

微弱尘埃的爱·2024-02-06 12:11

基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录大数据机器学习——基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程等资料获取一、选题背景二

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:32

基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:31

基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统（完整系统+开发文档+部署教程等资料）

基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术，对景区数据进行爬取和收集

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:01

大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:30

人工智能：数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。人工智能可以

独木人生·2024-02-06 12:24

DQN的理论研究回顾

的理论研究回顾1.DQN简介强化学习（RL）（Reinforcementlearning:Anintroduction,2nd,ReinforcementLearningandOptimalControl）一直是机器学习的一个重要领域

Jay Morein·2024-02-06 12:50

【算法练习】leetcode算法题合集之动态规划背包问题篇

背包概念01背包问题有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weights[i]，得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。输入：weight[1,3,4]value：[15,20,30]，最多能背重量总和为4的物品。dp[i][j]指的是在[0,i]个物品中在容量为j的背包中可选择的最大价值。如果当前容量是小于weight[i]

秋装什么·2024-02-06 12:18

【算法练习】leetcode算法题合集之排序篇

排序算法快速排序单路快排获取随机一个元素，元素左边是小于它的，元素右边是大于它的。partition：选择一个元素，交换left。比较nums[left]和nums[i]，如果nums[i]=right){return;}intp=partition(nums,left,right);sort(nums,left,p-1);sort(nums,p+1,right);}privateintparti

秋装什么·2024-02-06 12:48

【算法练习】leetcode算法题合集之动态规划篇

普通动规系列LeetCode343.整数拆分LeetCode343.整数拆分将10的结果存在索引为10的位置上，需要保证数组长度是n+1，索引的最大值是n，索引是从0开始的。n的拆分，可以拆分为i和n-i，当然i可以继续拆分。而且拆分为n-1和1的结果和n-2和2的结果的大小也是不一定的。classSolution{publicintintegerBreak(intn){int[]dp=newin

秋装什么·2024-02-06 12:45

【Prototype模式】C++设计模式——原型模式

原型模式一、设计流程介绍二、模式介绍三、代码实现 C++设计模式大全，23种设计模式合集详解—（点我跳转）一、设计流程介绍未使用原型模式时，遇到复杂结构的对象，虽然可以用工厂模式，但是写的代码会比较繁琐

Ac君·2024-02-06 11:40

大数据毕业设计：python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习（源码）✅

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路✌毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库

源码之家·2024-02-06 11:55

LightGBM特征重要性和可视化

在机器学习方面，模型性能在很大程度上取决于特征选择和对每个特征重要性的理解。LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。

python收藏家·2024-02-06 11:19

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，ROC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢

python收藏家·2024-02-06 11:49

基于机器学习的学生成绩预测

本文中，将带你通过使用Python的机器学习来完成学生成绩预测的任务。