机器学习算法个人理解第7页

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。

清水白石008·2025-02-27 07:16

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易

yzx991013·2025-02-26 20:40

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个

肆——·2025-02-26 14:58

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述

子木呀·2025-02-24 02:59

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景，因此了解这些算法的特点及其适用条件，是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

决策树是一种强大的机器学习算法，能够根据输入数据的特征属性学习决策规则，并用于预测新数据的分类标签。

范范0825·2025-02-23 07:36

什么是机器学习?

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

CM莫问·2025-02-23 05:53

机器学习，我们主要学习什么？

例如，1956年，达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代：出现了早期的机器学习算法，如1967年诞生的K最近邻算法（KNN

悠然的笔记本·2025-02-23 05:22

《西瓜书》大白话思想总结-第三章

（个人理解，不一定对）这个拟合直线的方程，或者叫预测的函数，各个自

小溪子子·2025-02-22 19:31

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。

Rocky006·2025-02-22 15:06

Vue核心！！虚拟dom

---------------------文章不完整随着个人理解的深入正持续更新中---------------------太深刻的内容我目前的水平可能理解的不够好，所以下面文章我暂且用比较通俗易懂的文字来描述

真的不想写实验·2025-02-22 10:19

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

初识pytorch

与机器学习算法的主要区别如下图所示：三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理（NLP）3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)

m0_73286250·2025-02-21 15:02

机器学习课程的常见章节结构

强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

它封装了样本数据、响应（标签）、样本权重等信息，并提供了多种方法来创建和操作这些数据，以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备：允许你从原始数据创建训练数据对象。支

村北头的码农·2025-02-21 10:19

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

·2025-02-20 21:26

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：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文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五

Long_poem·2025-02-19 02:23

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”

引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。

紫雾凌寒·2025-02-19 02:21

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。

景联文科技·2025-02-17 00:35

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

Golang使用redis实现分布式锁(redigo框架)

本文思路来自Wx公众号：小徐生先生的变成世界，原文地址分布式锁个人理解分布式锁是分布式服务器的单机锁，对于单机锁是保证服务器在同一时间只能有一个线程能访问该方法。

DDDerek~·2025-02-16 07:53

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（L

赵钰老师·2025-02-15 14:20

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

1.关于梯度下降的说法正确的是：A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案：D（学习率过大会导致不稳定，可能震荡或无法收敛）2.在以下算法中，哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【HarmonyOS 鸿蒙黑马程序员学习笔记 90.1】

实例属性(字段)个人理解可选对象,传参可空简易示例cla

adminwxs·2025-02-13 07:33

智能驾驶中的感知模块介绍

个人理解：完全端到端还有很长一

·2025-02-12 22:05

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

Python机器学习实战：独热编码

独热编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为适合机器学习算法处理的数值型数据的编码技术。

python游乐园·2025-02-09 18:51

利用GitHubPages+jekyll+Markdown搭建个人博客

GitHubPages我的个人理解就是，GitHubPages就是一个小型托管云服务，把自己的项目托管上去，就可以直接访问，所以你还可以把他当做云盘来用（但我觉得这种做法还有有点极端）:trollface

YiZhiCXY·2025-02-09 13:18

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限，导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。

网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com

weixin_39709194·2025-02-08 20:10

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。

和风化雨·2025-02-07 23:07

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。其中,特征编码是特征工程中的一个关键步骤。本文将重点介绍两种常用的特征编码技术:one-hot编码和label编码。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法=贝叶斯定理+特征条件独立。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征

ZShiJ·2025-02-06 23:01

10大机器学习算法

10大机器学习算法7分钟阅读2025年02月06日“机器学习是一门让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学。”

·2025-02-06 21:56

[学习笔记][Unity3D网络游戏实战]客户端基本网络框架

NetManager基本部分网络事件委托事件类型监听列表触发监听具体网络事件的实现1.Connet2.Close3.Send(该事件需要先实现协议类)消息事件监听列表接收数据Receive更新数据Update2.协议类个人理解结构

DoorToZen·2025-02-06 17:24

机器学习算法-逻辑回归

机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法（略）2.线性回归（略）3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归（LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归

Larkin88·2025-02-06 03:12

深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法

引言逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中，我们将深入解析逻辑回归的各个方面，包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例，帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分：逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归？逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”，逻辑回归的目标是将预测结

猿享天开·2025-02-06 03:42

现代编程的影响

例如，在人工智能领域，编程使得机器学习算法得以实现，从而创造出能够自主学习和适应环境的智能系统。1.2促进开源文化繁荣编程促进了开源文化的发展，使得全球范围内的开发者能够共享代码、知识和经验。

2501_90255623·2025-02-05 18:07

可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质（线性代数基础）

使得下式成立：AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵，其中BBB是AAA的逆矩阵，记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解

盼达思文体科创·2025-02-05 15:45

Python中的决策树算法探索基本原理

Python中的决策树算法探索决策树是一种简单而直观的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过对数据进行分割，构建一个树形结构，从而做出决策。

myCOTB·2025-02-05 12:21

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