机器学习算法使用总结第4页

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

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

[FPGA开发工具使用总结]VIVADO在线调试(1)-信号抓取工具的使用

目录1简介2添加观测信号的几种方法2.1通过定制IP核添加2.2通过约束文件添加2.3通过GUI生成DEBUG约束文件2.4两种方法的优点与缺点3在线调试方法3.1器件扫描设置3.2触发条件设置3.3触发窗口设置3.4采样过程控制4常见问题4.1时钟域的选择4.2缺少LTX文件4.3ILA无时钟参考文档1简介在FPGA开发过程中，实时抓取信号进行观测是一种必不可少的问题分析手段。通常厂家会提供一种

蚂蚁cd·2024-02-06 08:41

机器学习系列——（十二）线性回归

本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

valgrind跨平台调试及其问题分析

心想，应该不难，毕竟我之间做过valgrind的使用总结。并输出内存泄漏问题分析思路（案例篇）和快速定位内存泄漏的套路两篇文章，应该能够较快定位问题并解决。

谢艺华·2024-02-06 05:51

docker使用总结

前言在平时的工作中，部署软件服务或者多人用一台GPU服务器开发算法模型，为了互不影响，而且便于环境迁移，用docker是很好的选择。这里简单总结下，分享给大家。环境准备1、在开发服务器上安装docker，具体安装步骤略。可求助AI工具。2、（非必须）为了便于管理docker镜像，通常要建一个私有的镜像仓库。推荐使用Harbor。Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registr

jane_xing·2024-02-06 05:42

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

typeof的语法和使用总结

typeof的语法和使用总结大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

u010405836·2024-02-06 01:45

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。探索许多不同的模型并列出最佳模型。微调您的模型并将它们组合成

绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

latex表格使用总结

参考博客https://blog.csdn.net/TH_guan/article/details/124878398测试了一下latex里面表格的用法\documentclass{article}\usepackage{booktabs}%导入三线表需要的宏包\usepackage{booktabs}%导入三线表需要的宏包\usepackage{longtable}%导入跨页表格所需宏包\use

我的心永远是冰冰哒·2024-02-05 17:45

【项目技术点总结之一】vue集成d3.js利用svg加载图片实现缩放拖拽功能

【项目技术点总结之一】vue集成d3.js利用svg加载图片实现缩放拖拽功能前言概述技术介绍实现过程插件安装引用组件初始化组件实现效果简单理解使用d3创建一个svg在svg中提添加元素函数使用使用总结说在最后前言概述最近项目开发过程中

伽蓝寺听雨·2024-02-05 16:02

Linux中set命令使用总结

Linux中set命令总结set命令功能：用来设置所使用shell的执行方式，可依照不同的需求来进行设置。set语法set[+-abCdefhHklmnpPtuvx]set参数a：表示已修改的变量，以供输出至环境变量b：使被中止的后台程序立刻回报执行状态C：转向所产生的文件无法覆盖已存在的文件d：Shell预设会用杂凑表记忆使用过的命令，以加速指令的执行。使用-d参数可取消。e：若指令传回值不等于

Dream_yz·2024-02-05 14:20

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Django restframwork中使用分页及实现自定义分页

关于为何要分页以及如何在Django+Template架构中如何使用分页，可以参考之前的文章django自定义分页类和使用总结DjangoRestFramework中分页限制今天开篇我们先不讲如何使用，

菩提老鹰·2024-02-05 09:24

django使用总结（不断更新）

Mysql数据库配置以前可以直接装一个MySQL-python,但是版本太老了,目前已经不能用了.不建议使用,使用pymysql就可以了.不过这边要注意的是,pymysql需要在settings.py同级目录下的__init__.py的文件里面加入以下代码:importpymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()settings.py内的配置如下:DATABASES={'

最後的悲伤·2024-02-05 08:43

Git 使用总结

1.首先在github创建一个代码库2.创建一个工程目录3.在gitBash中进入这个目录，输入gitclone网址把远程版本库克隆到本地4.把克隆下来的文件夹下的文件复制到上一层目录5.gitadd.先把所有文件添加到版本控制中6.gitcommit-m"Firstcommit"在本地执行提交操作7.gitpushoriginmaster最后把提交的内容同步到远程版本库git命令1.gitini

Jiwenjie·2024-02-05 07:14

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

建议收藏，Java Optional如何使用的最佳实践

这里写目录标题真实业务场景Optional简介方法列表演示示例1.创建Optional对象2.判断值是否存在3.非空表达式4.设置（获取）默认值5.获取值6.过滤Filter使用7.映射map的使用总结真实业务场景先来看这样一个业务中的场景

程序无涯海·2024-02-05 03:02

ES6-const使用总结

es6新增了const用来定义常量，声明之后不允许改变如下：修改const声明的变量会直接报错但是，const声明的变量真的不可以改变吗？我们来看一个例子：constobj={name:"张三",age:10}obj.age=18;此时我们打印obj会发现age被改变了这是什么原因呢？在计算机中，常量是放在栈中的，而对象是放在堆中的。对于对象赋值，const指向的仅仅是他的地址，cosnt仅仅是保

若繁花逝尽·2024-02-05 02:13

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法

MachinePlay·2024-02-04 19:23

ANN(MLP) 三种预测

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法

取名真难.·2024-02-04 17:17

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。

uncle_ll·2024-02-04 16:57

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X

小旺不正经·2024-02-04 11:10

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。在二维空间中，这个超平面可以被看作是一条直线，但在更高维度的空间中，它可能是一个平面或者更复杂的决策边界。SVM特别擅长处理高维数据和非线性问题，通过使用核技巧（kerneltrick），它能够在高维空间中有效地

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

利用回归模型预测数值型数据

回归机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。

AIOPstack·2024-02-04 09:40

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。本文将全面介绍决策树算法的原理、特点、优缺点，并通过一个Python示例展示如何使用决策树进行数据分类。决策树算法原理决策树通过递归地选择最优特征并对数据集进行分割，形成树形结构，直至达到停止条件。每个内部节点代表一个特征上的测试，

迎风斯黄·2024-02-04 08:58

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

机器学习算法之分类和回归树（CART）

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

迎风斯黄·2024-02-04 05:14

压力测试工具-Jmeter使用总结

目录一.前言二.线程组三.线程组的组件四.线程组-HTTP请求1、JSON提取器2、XPATH提取器3、正则表达式提取器五.线程组-断言1、响应断言2、JSON断言六.创建测试1.创建线程组2.配置元件3.构造HTTP请求4.添加HTTP请求头5.添加断言6.添加查看结果树7.添加汇总报告一.前言压力测试是每一个Web应用程序上线之前都需要做的一个测试，他可以帮助发现系统中的瓶颈问题，减少发布到生

晨港飞燕·2024-02-04 05:23

vue + element ui 折叠面板实现拖拽顺序

二、使用步骤1.先下载插件2.在需要使用的页面引入插件3.以组件的形式注册一下4.使用总结前言最近接到一个需求，使用elementui折叠面板，可以通过拖拽对其实现排序，最开始没有头绪之前也没有接触过这类型的功能

qq_44938769·2024-02-03 20:08

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。它是向量量化（VectorQuantization，VQ）的一种扩展，通过在输入数据中学习和调整一组原型向量来进行分类。本篇博文将详细介绍LVQ算法的工作原理、应用领域以及Python示例。算法背景学习向量量化（LVQ）是一种基于原型的分类算法，最早由Kohonen等人于1984年提出

迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

codemirror 插件使用总结

最近工作中需要用到网页端代码编辑器。在此使用code-mirror插件作为提供者，以下总结一些遇到的问题及解决方案：参考手册：vue-codemirror地址：https://github.com/codemirror/CodeMirror.codemirror中文API文档：https://olindk.gitbooks.io/codemirror/content/commands.html描述

Musclewl·2024-02-03 19:21

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

【conda】容易遗忘的命令使用总结

1.在空conda虚拟环境中安装python退出到base环境condaactivatebase执行安装命令#condainstall-n空环境名python=版本名condainstall-ntestpython=3.102.无需确认直接创建环境在末尾加上-ycondacreate-ntestpython=3.8-y3.重命名conda环境克隆旧环境condacreate-n新环境名--clon

盛世隐者·2024-02-03 13:56

2022-06-27

开发机器学习算法，可自动从开放在线讨论论坛上的消息中提取和汇总副作用。研究表明，患者论坛数据可以为哪些ADE对生活质量影响最大提供建议：对于许多副作用，相对报告率与注

朗月斋主·2024-02-03 12:51

对于Git的深入使用总结

1、一般在项目开发的时候，先从总分支上切一个分支下来，若两人合作开发某个模块，则每个人从切下来的分支再切一个分支下来做修改，当修改完后push到第一次切下来的分支，最后由一个人将第一次切下来的分支push到总分支上，完成某个功能的开发。2、上述操作的常用命令：①.查看自己关联的远程分支：gitremote-v②.如果没有要对应的远程分支，则使用以下命令添加一个远程分支：gitremoteadd可指

Yangxy_Lazy·2024-02-03 10:24

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。

预测及优化·2024-02-03 09:42

Golang使用cobra实现命令行程序

前言交付的数据文件，需要验证文件中的字段数量等功能，使用Go开发一个命令行程序进行交付目录前言Cobra库介绍简单应用进阶使用总结Cobra库介绍Cobra是Go语言中一个强大的命令行应用库。

莫忘初心丶·2024-02-03 08:39

机器学习-线性回归【手撕】

回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射

alstonlou·2024-02-03 07:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员开始探索如何利用机器学习算法来进行无损缺陷检测。机器学习算法在无损缺陷检测中具有很多优势。

matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

【JavaWeb】会话管理 cookie session 三大域对象总结

Cookie1.1Cookie的使用1.2Cookie的时效性1.3Cookie的提交路径二、Session2.1HttpSession的使用2.2HttpSession时效性三、三大域对象3.1域对象概述3.2域对象的使用总结会话管理

道格维克·2024-02-03 06:45

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法的发展，启发了人工智能的发展。MORE：自2006年以来，深度学习成为了机器学习领域的一个重要分支，引领了人工智能的飞速发展。

giszz·2024-02-03 03:34

K-means 算法的原理简介

1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。

GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API，使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。

周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

推荐频道

机器学习算法使用总结