机器学习算法个人理解第4页

机器学习8-决策树

决策树（DecisionTree）是一种强大且灵活的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过从数据中学习一系列规则来建立模型，这些规则对输入数据进行递归的分割，直到达到某个终止条件。

dracularking·2024-02-10 10:12

什么是内卷化，如何避免内卷化！

个人理解内卷就是内部消耗式无实际质变卷缩的恶性循环。内卷化是怎么产生的？定式思维，工作只能按部就班，思考也局域于照猫画虎式模仿，不能进行思想升维，方法更新迭代。如何避免内卷？

梵高先生不姓梵但很梵·2024-02-10 10:23

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。

橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

智能运维哪些算法？智能运维包含哪些

如何应用再场景中应用在智能运维行业，一些关键算法包括：机器学习算法：如决策树、随机森林、svm算法等，从历史数据中学习方法和规律，预测未来的特点和故障。

云呐AIOps·2024-02-10 08:02

机器学习算法之支持向量机（SVM）

SVM恐怕大家即使不熟悉，也听说过这个大名吧，这一节我们就介绍这相爱相杀一段内容。前言：在介绍一个新内容之SVM前，我们不觉映入眼帘的问题是为什么要引入SVM？吃的香，睡的着的情况下，肯定不会是没事干吧~首先，SVM是一个二分类模型【图1】，实质是定义在特征空间的判别模型，其实我们大家应该比较熟悉感知机算法了（我们前面有讲过），也就是找一个超平面来划分特征空间，可是满足该条件的超平面有无穷无尽呀！

浅白Coder·2024-02-10 05:18

卑微的施工方

我在上两篇文章中简单地聊了一下当下市场环境中甲方、监理方的生存情况，还没说得太全面，日后再慢慢补充我个人理解吧，那今天我们再来说说施工单位吧。

雪碧泡茶·2024-02-10 05:04

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。

stronghorse·2024-02-10 04:50

STM32串口通信指南：Python协议解包和通讯协议讲解（详细教程

一、通讯协议个人理解的通讯协议指的就是下位机与上位机的一种沟通的方式，简单的说，通讯协议就是将上位机发送的一帧数据规定成一个固定的形式发送给下位机，下位机再以这种形式拆解出其中包含的信息，这样就能实现上位机与下位机的通讯了

无敌最俊朗丶·2024-02-10 03:54

PyTorch中的随机森林详解

随机森林（RandomForest）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一个基于集成学习的方法，通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

洞深视界·2024-02-09 19:11

【闲谈】初识深度学习

与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

Writing Surface Shaders 表面着色器写法 - Unity Shader Reference 系列2

WritingSurfaceShaders表面着色器写法本文档主要是对Unity官方手册的个人理解与总结（其实以翻译记录为主：>）仅作为个人学习使用，不得作为商业用途，欢迎转载，并请注明出处。

cangod·2024-02-09 15:29

【SpringBoot实战练习——后端部分】从零开始的 SpringBoot搭建网站教程（进阶版）

方法二是在方法一的基础上，增加了一个service接口和service实现类个人理解servise作用是在mapper上套了一个接口，数据可以通过接口来调用（原来的是直接通过数据库来调用）。

日光倾·2024-02-09 06:35

探索XGBoost：参数调优与模型解释

导言XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。

Echo_Wish·2024-02-09 04:52

Unity AnimationRigging无法修改权重?

个人理解，已解决无法修改权重的问题:unity自带的动画系统是在FixUpdate和Update之后LateUpdate之前执行，如果在这FixedUpdate或Update函数内更新AnimationRigging

切勿踌躇不前·2024-02-09 02:06

特征工程:特征选择

基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征，常用的方法有基于统计方法的特征选择、利用地柜消除法选择有用的特征、利用机器学习算法选择重要的特征等

林浩杨·2024-02-09 00:00

51单片机入门代码(上篇)

前言必读因为一些图片不显示，可以点击以下链接个人博客文章地址：51单片机入门教程(上篇)(代码＋个人理解)–Echo(liveout.cn)GitHub仓库链接：https://github.com/PGwind

来点抹茶吗·2024-02-08 22:11

aka鉴权 ims_宋月：IMS鉴权过程中各参数的用途

其中NBA和GBA认证的主要思路是IMS核心网信任接入网络(NASS、GPRS)为用户分配的IP地址，因此不涉及鉴权参数的使用，本文仅根据个人理解列举了IMSAKA和SIPDi

枫冷慕诗·2024-02-08 17:08

数据结构--树--B+树--与B树的比较

个人理解:网上对B+树的定义各不相同,如有的说有k个子女的节点必有k-1个关键字,如我研究树结构时常用的网站https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/

cuijr_leaf·2024-02-08 10:01

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

多种缺陷检测：机器学习算法可以对各种缺陷进行检测，例如表面缺陷、裂纹、气泡等。这使得在生产线、制

matlabgoodboy·2024-02-08 09:11

分类模型的机器学习算法

决策树为输入选择正确标签的流程图。叶子节点为标签，其他的节点为决策节点。决策树桩只有一个节点的决策树，基于一个特征为输入分类。要建立树桩首先应该决定哪些特征应该使用。最简单的办法是为每一个特征都建立决策树桩然后在训练集上测试选择得分最高的特征。熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计

青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

机器学习算法——概率类模型评估指标3（可靠性曲线Reliability Curve）

可靠性曲线（ReliabilityCurve），又叫做概率校准曲线或可靠性图。这是一条以预测概率为横坐标，真实标签为纵坐标的曲线。我们希望预测概率与真实值越接近越好，最好两者相等。因此一个模型/算法的概率校准曲线越靠近对角线越好。校准曲线是我们模型评估指标之一。和布里尔分数相似，概率校准曲线是对于标签的某一类来说的。因此一类标签就会有一条曲线，或者我们可以使用一个多类标签下的平均来表示一整个模型的

Vicky_xiduoduo·2024-02-08 06:34

sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法

接下来，笔者就开始向大家介绍一种无监督的(unsupervised)经典机器学习算法——聚类。

weixin_39997695·2024-02-08 03:47

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估，直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练

jcfszxc·2024-02-08 02:49

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

为什么USB要转TTL

我个人理解为什么要usb转ttl，因为usb它为提高传输“01”数据的速度，USB在源数据基础上添加了一些传输协议，而ttl它很纯粹只会发送“01”数据。这个两个者与TCP和UDP的关系有点类似。

2023框框·2024-02-07 23:37

自然语言处理中的embeddings

将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

一个好梦·2024-02-07 19:21

PlatON和以太坊网络对比(PlatON篇)

本文主要针对platon网络，依据部分代码片段+部分网络资料做简略分析，仅限于个人理解，不代表真实网络构成。

SaltFish5266·2024-02-07 17:18

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

日更 517天“拆书”《药房里买得到的传世名方》新版-养阴清肺丸⑸

眼睛阅读输入，大脑思考转化，手指输出个人理解，一种有效的闭环学习方法。“拆书”《药房里买得到的传世名方》新版-养阴清肺丸⑸➡️感冒后，怕冷&不出汗的对策中医的六邪是：

指北针_从零开始·2024-02-07 10:42

无人驾驶入门--预测

image数据驱动的预测数据驱动预测使用机器学习算法，通过观察结果

DonkeyJason·2024-02-07 10:57

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemblelearning)的一种。

政安晨·2024-02-07 09:42

JVM——一个神圣的话题，可远观而不可亵玩焉

怎么调：为了解决什么问题：正常情况下需要调吗：JVM垃圾收集器区分垃圾收集方式垃圾收集的区域划分：按照收集垃圾的线程数量划分：对空间的利用率划分：垃圾收集器详细介绍：小结一切不仅仅为了面试提示：仅仅代表个人理解

苏汀star·2024-02-07 08:53

世界上最神奇的24堂课-潜意识

我个人理解潜意识是第一种：本能，是进化留给我们的。比如过我们遇到危险，遇到老虎，遇到快要被车撞的时候，看恐怖片会害怕，我们的会直接

jasonyang2019·2024-02-07 08:15

随机森林算法

Bagging框架Bagging框架，即BootstrapAggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

机器学习算法之逻辑回归算法（Logistic Regression）

逻辑回归算法是一种用于分类问题的经典机器学习算法。虽然它的名字中带有“回归”，但实际上逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。

迎风斯黄·2024-02-07 04:37

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

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

Tableau可视化基本操作：从入门到精通

在这个数据驱动的时代，数据可视化已经成为企业和个人理解数据、发现洞察和分享故事的关键工具。Tableau作为业界领先的数据可视化平台，以其强大的功能和直观的界面赢得了众多用户的青睐。

草莓数据师·2024-02-06 16:43

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

心月：人生中的每个发心与结果都是“配得感”的因果。

一篇充满了干货，发人深省的好文，“配得感”这个词，可以说一百个人就会有一百种说法与看法，每一个人理解的都不一样。比如：图片发自App小马过河故事：马棚里住着一匹老马和一匹小马。

心月ping·2024-02-06 14:24

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

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

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它可以通过在

天天酷科研·2024-02-06 09:55

Vector简单实现

在我个人理解中，我把它看成一个数组，只不过可以存你所需要的各种内置类型或自定义类型迭代器相关容量相关shr

翻斗花园牛图图-·2024-02-06 08:26

【pikachu csrf】

cxrf个人理解getPOST个人理解当被攻击用户登陆访问网站时，在保持登陆状态时点击小黑子（黑客）搭建的恶意链接而导致用户受到攻击。

玖龍的意志·2024-02-06 08:10

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