机器学习算法基础第31页

人工智能_05_使用TensorBoard视觉化你的模型

不像传统的编程，机器学习会有很多的不可预测性。你数据的质量，伴随着我们模型细微的差别，包括许多必须选择的

穷天才·2024-02-04 08:43

蓝桥杯备战（AcWing算法基础课）-高精度-除-低精度

目录前言1题目描述2分析2.1关键代码2.2关键代码分析3代码前言详细的代码里面有自己的部分理解注释1题目描述给定两个非负整数（不含前导00）A，B，请你计算A/B的商和余数。输入格式共两行，第一行包含整数A，第二行包含整数B。输出格式共两行，第一行输出所求的商，第二行输出所求余数。数据范围1≤A的长度≤100000,1≤B≤10000,B一定不为0输入样例：1239输出样例：1362分析这个题目

望525·2024-02-04 08:42

蓝桥杯备战（AcWing算法基础课）-高精度-乘-高精度

目录前言1题目描述2分析2.1关键代码2.2关键代码分析3代码前言详细的代码里面有自己的部分理解注释，注意这个题不是FFT实现的高精度-乘-高精度，时间复杂度是O（n^2）1题目描述给定两个非负整数（不含前导00）A和B，请你计算A×B的值。输入格式共两行，第一行包含整数A，第二行包含整数B。输出格式共一行，包含A×B的值。数据范围1≤A的长度≤100000,0≤B的长度≤100000输入样例：1

望525·2024-02-04 08:12

蓝桥杯备战（AcWing算法基础课）-高精度-除-高精度

目录前言1题目描述2分析2.1关键代码2.2关键代码分析3代码前言详细的代码里面有自己的部分理解注释，注意该博客内容实现的高精度-除-高精度是利用前面写的高精度-减-高精度实现的的时间复杂度是O（n^2）1题目描述给定两个非负整数（不含前导0）A，B，请你计算A/B的商和余数。输入格式共两行，第一行包含整数A，第二行包含整数B。输出格式共两行，第一行输出所求的商，第二行输出所求余数。数据范围1≤A

望525·2024-02-04 08:12

【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

2024牛客寒假算法基础集训营1

文章目录A-DFS搜索B-关鸡C-按闹分配E-本题又主要考察了贪心G-why买外卖H-01背包，但是bit_[I-It'sbertrandparadox.Again!](https://ac.nowcoder.com/acm/contest/67741/I)L-要有光M-牛客老粉才知道的秘密A-DFS搜索#include#defineendl'\n'#defineintlonglongusingn

沫刃起·2024-02-04 07:02

机器学习_14_多分类及多标签分类算法

文章目录1单标签二分类问题1.1单标签二分类算法原理1.2Logistic算法原理2单标签多分类问题2.1单标签多分类算法原理2.2Softmax算法原理2.3ovo2.4ovr2.5OvO和OvR的区别2.6ErrorCorrecting3多标签算法问题3.1ProblemTransformationMethods3.1.1BinaryRelevance3.1.2ClassifierChains

少云清·2024-02-04 07:23

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第五课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏人工智能专业知识学习五机器学习专栏文章目录初识人工智能

普修罗双战士·2024-02-04 07:23

完结，从零开始学python（十八）想成为一名APP逆向工程师，需要掌握那些技术点？

作为从零学python的最后一篇文章，我们来简单的回顾一下内容1.编程语法语法编程并发编程网络编程多线程/多进程/协程数据库编程MySQLRedisMongoDB2.机器学习3.全栈开发4.数据分析Numpy

爬完虫变成龙·2024-02-04 07:52

机器学习_15_贝叶斯算法

少云清·2024-02-04 07:50

为什么越努力越焦虑？

人的大脑和计算机的区别就在于人是有潜意识的，如果放一张你上周刚去过的餐厅照片，那么你可能根据图片上的某一个标识突然想起来；如果这张照片给计算机来识别，尽管现在已经有了机器学习语言，但是计算机还是需要通过海量的计算抽取其中的特点来匹配

阿东杂货铺·2024-02-04 07:29

我国学者在新型深度学习模型方面取得进展

机器学习是人工智能的核心研究领域，为智能化应用提供基础模型与核心算法，机器学习中深度学习技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。

2301_76571514·2024-02-04 07:44

CUDA Cpp并行计算二维和三维网格

CUDA和NVIDIAGPU已被应用于许多需要高浮点计算性能的领域，包括：计算金融气候、天气和海洋建模数据科学和分析深度学习和机器学习国防和情报制造/AEC（建筑、工程和施工）：CAD和CAE（包括计算流体动力学

亚图跨际·2024-02-04 07:31

机器学习预测温度

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimfeatures=pd.read_csv('temps.csv')print(features.head())print('数据维度：',features.shape)#处理时间数据importdatetimey

小小宇宙中微子·2024-02-04 07:25

机器学习线性回归

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch）#生成x_values和y_valuesx_values=[iforiinrange(11)]#生成一个从0到10的列表x_train=np.array(x_values,dtype=np.flo

小小宇宙中微子·2024-02-04 07:55

[python]基于LSTR车道线实时检测onnx部署

它基于图像处理和机器学习的技术，通过对道路图像进行分析和处理，提取出车道线的位置和方向等信息。LSTR车道线检测算法的主要步骤包括图像预处理、边缘检测、车道线拟合和后处理等。

FL1623863129·2024-02-04 07:24

计算机设计大赛深度学习机器视觉人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-04 07:24

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

目录初识集成学习Bagging与随机森林OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识集成学习集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法

亦世凡华、·2024-02-04 06:23

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

林轩田机器学习基石课程笔记1 -The Learing Problem

一什么是机器学习什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字，就是学习的过程。

Spareribs·2024-02-04 05:33

基于Java校园网书店详细设计和实现

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等

java李杨勇·2024-02-04 04:58

机器学习：Softmax回归（Python）

Softmax回归（多分类）logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数，实现多分类，Softmax函数"""def__init__(self,fit_intercept=T

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。算法流程如下：随机选择k个质心（一般为数据集中的k个随机数据点）作为初始质心。将每个数据点分配给离其最近的质心所属的簇。根据当前簇中的数据点计算新的质心位置。重复步骤2和3，直到质心位置不再改变或达到预定的迭代次数。K-均值聚类算法的优点包括

做一个AC梦·2024-02-04 04:23

AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论

文章目录思维导图前言一、人工智能、机器学习与深度学习二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、深度学习1、神经网络2、深度学习当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言

Hunter乔乔·2024-02-04 01:26

【初中生讲机器学习】4. 支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！

上一篇【初中生讲机器学习】3.支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！当中，我们已经详细了解了支持向量机算法以

Geeker · LSar·2024-02-04 01:10

数据集

从文本处理到自动驾驶：机器学习最常用的50大免费数据集机器之心百家号06-1821:11机器学习领域里有哪些开放数据集？

一大白一·2024-02-04 00:43

NumPy之:NumPy简介教程

[toc]简介NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。

flydean程序那些事·2024-02-03 22:55

进程与线程的概念与通信方式

文章目录前言一进程的定义二、进程的通信方式1.共享内存2.读入数据三、线程的定义四、线程的通信方式1.管道总结前言提示：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

西林er·2024-02-03 21:22

【2023地理设计组一等奖】基于机器学习的地下水仿真与时空分析

作品介绍1设计思想1.1作品背景华北平原是我国最重要的粮棉产地之一，然而近年来农业的低效用水以及过度压采正逐步加剧其地下水资源的紧张性，为经济可持续发展带来重大风险。而地下水动态变化与人为干预、全球气候波动呈现出高度相关性，因此，地下水的仿真模拟对保障粮食供应和推动水资源的可持续管理至关重要。目前学界尽管有大量的文献探讨地下水的时空分布及可持续性发展，但与现实需求相比，其在空间分辨率和多因子影响的

sky J·2024-02-03 21:29

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。随着问题规模的增长所带来的所需训练样本的增长称为学习问题的样本复杂度（samplecomplexity）。在多数实际问题中，最限制学习器成功的因素是有限的可用的训练数据。我们通常都喜欢能与训练数据拟合程度更高的假设，当一个学习器在可能时

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

【编程与算法基础】C语言——预处理指令详解

文章目录1.预定义符号2.宏定义预处理指令2.1#define2.1.1#define预定义标识符2.1.1#define预定义宏2.1.3#define替换规则2.2#与##2.3#undef3.条件编译预处理指令3.1#if3.2#ifdefined()&&#ifdef4.文件包含预处理指令4.1头文件被包含的方式4.2条件编译头文件1.预定义符号预定义符号都是语言内置的。下面是一些常用的：#

码上芯路人·2024-02-03 20:13

2021-04-12

[1.1自然语言与编程语言的比较](#11-自然语言与编程语言的比较)-[1.2自然语言处理的层次](#12-自然语言处理的层次)-[1.3自然语言处理的流派](#13-自然语言处理的流派)-[1.4机器学习

零一安·2024-02-03 20:43

用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库

Python在机器学习领域非常出色。它具有一致的语法、更短的开发时间和灵活性，非常适合开发能够直接插入生产系统的复杂模型和预测引擎。Python的一个最大的资产是其广泛的库。

派派森森·2024-02-03 20:29

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

人工智能概论

一、关键技术人工智能包含了七项关键技术:1.机器学习:机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

产品经理应该懂的人工智能知识

三、机器学习处理过程（1）原始数据采集原始数据

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

深度学习的发展史和主要应用方向

论深度学习笔者对于深度学习有着自己独特的见解…借这个机器学习课程大作业，发表一下我的观点。

沉着冷静集中精力·2024-02-03 19:16

稚肩·2024-02-03 19:14

算法基础课-数学知识

质数题目链接：866.试除法判定质数-AcWing题库思路：1不是质数，枚举到根号n。#includeusingnamespacestd;boolcheck(intnum){if(num==1)returnfalse;for(inti=2;i>n;while(n--){intnum;cin>>num;if(check(num))coutusingnamespacestd;voidprocess(i

向来痴_·2024-02-03 17:54

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

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

向量机SVM原理详解

的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a

题目：湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a摘要：本文利用文本利用机器学习方法封闭湍流喷雾火焰中的条件标量耗散率。

charryzzz·2024-02-03 17:38

SVM(1-3)

转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

【脑电信号处理与特征提取】P7-涂毅恒：运用机器学习技术和脑电进行大脑解码

运用机器学习技术和脑电进行大脑解码科学研究中的大脑解码比如2019年在Nature上一篇文章，来自UCSF的Chang院士的课题组，利用大脑活动解码语言，帮助一些患者恢复语言功能。

头发没了还会再长·2024-02-03 16:14

目标检测中的损失函数汇总

分类损失CEloss，交叉熵损失交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。

senbinyu·2024-02-03 16:29

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