机器学习算法基础第35页

Linux安装aria2出现No package aria2 available.的解决方案

爱编程的喵喵·2024-02-01 23:25

浅述热点方向-具身智能

具身智能1.具身智能（EmbodiedAI）概述人工智能、机器学习和计算机视觉的最新研究趋势催生了一个不断增长的研究领域，称为“具身智能”。

Moresweet猫甜·2024-02-01 22:37

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

2.5分类算法的评估指标有哪些？图1混淆矩阵上图中术语解释：TP（Truepositives）。表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。表示被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；FN（Falsenegatives）。表示被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；TN（Tru

深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

pythonnumpy库什么意思_python语法：机器学习必备Numpy库

Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!NumPy是Python语言的一个扩充程序库。

崔海龙·2024-02-01 21:07

numpy 创建加一行_python语法：机器学习必备Numpy库

Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!NumPy是Python语言的一个扩充程序库。

weixin_39929877·2024-02-01 21:06

强物理不可克隆函数的侧信道混合攻击读书报告

多数强PUF可通过机器学习方法建模，抗机器学习的非线性结构PUF难以抵御侧信道攻击。本文在研究强PUF建模的基础上，基于统一符号规则分类介绍了现有的强PUF侧信道攻击方法如可靠

元辰辰辰辰辰辰·2024-02-01 21:48

自动化抠图remove.bg

自动化抠图是机器学习的又一个实际应用的场景。

RP·2024-02-01 21:43

【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp

前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和

椒颜皮皮虾྅·2024-02-01 21:07

深度学习的进展

2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程)

它的主要功能是将代码、文本、数学方程式、可视化和其他相关元素组合在一起，创建一个动态文档，用于数据分析、机器学习、科学计算和数据可视化等方面。

Python栈机·2024-02-01 19:05

2024年编程语言推荐：Delphi / Object Pascal

甚至人工智能实现、机器学习应用程序和图像处理程序都可以基于Delphi。

xyzhan·2024-02-01 19:26

阿里巴巴拍立淘API：重塑电商搜索的未来

阿里巴巴的拍立淘API是一款功能强大的电商搜索引擎，它使用图像识别和机器学习技术，帮助用户通过上传图片或直接拍摄商品来快速找到相似的商品或同款商品。

数据小爬虫·2024-02-01 19:25

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究

机器学习驱动的精密缺陷检测技术是一种基于机器学习算法的技术，它可以在各种应用场景中自动、准确地检测缺陷。

matlabgoodboy·2024-02-01 18:59

2022-03-06 BQ还是挺值得学习的

无论量化教材上的经典的、复杂的、机器学习各个门类的绝大部分中低频策略，看起来都是可以实现的，导入数据方便的话，股票以外的数据研究，也应该都是不错的。

资本是个球·2024-02-01 18:22

永久删除 Elasticsearch 中的主节点

Elasticsearch集群由一个或多个节点组成，每个节点可以具有多种角色，包括主节点（masternode）、数据节点(datanode)、摄取节点(ingestnode)和机器学习节点(machinelearningnode

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-01 18:08

如何开通GitHub Copilot

通过自然语言处理和机器学习技术，能够通过分析程序员编写的代码、注释和上下文信息，自动生成代码，减轻程序员的工作量,节省开发者的时间和精力。

ai使用测评·2024-02-01 17:55

如何为Delphi开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库OpenCV翻译开发Object Pascal语言接口头文件

为Delphi翻译OpenCV头文件的想法来源于最初的一个梦想......我想做一个类似于机器人系统的东西，带有两个可移动的摄像头，能够跟踪（直接“凝视”）给定物体并确定与物体的距离。那是2012年。但由于我更像是一名程序员而不是硬件工程师，这一切都是从当时现有算法的实现开始的。很快就意识到算法及其实现不是目标。目标是一个机器人系统。因此，决定使用现有的图像处理库。但是，不幸的是，在ObjectP

xyzhan·2024-02-01 17:40

解释性人工智能（XAI）

引言解释性人工智能（XAI）是指一类旨在使人能够理解和解释机器学习模型的方法和技术。XAI的目标是提高AI系统的透明度和可理解性，让人们能够理解机器学习模型的决策过程、推理方式和结果。

闫英杰·2024-02-01 17:32

欧洲安全研究计划——DiSIEM项目

（1）DiSIEM项目的基础是使用可伸缩的信息提取和机器学习算法和工具，从多个大数据源(监控基础设施、开源智能、社交网络、安全新闻提要、咨询

Threathunter·2024-02-01 16:05

机器学习中矩阵求导规则

求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维行向量，标量对m*n维矩阵求导结果为m*n维，m维列向量对n维列向量求导结果为n*m维（梯度矩阵）一般规则：向量或矩阵对标量求导一般为分子

米斯特芳·2024-02-01 16:58

jjm2002·2024-02-01 16:00

24校招，小鹏汽车自动驾驶测试工程师二面

机器学习自己学的吗？学了多久发的论

Chowley·2024-02-01 15:57

关注GPU，察觉通用计算API的变迁和趋势

导读在高性能计算、机器学习等现代应用领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit）是占统治地位的计算引擎。

Listen2You·2024-02-01 15:55

《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》

GNN一、ASingleLayerofaGNN二、ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers一、ASingleLayerofaGNN单层的神经网络包括两个部分：消息转换(Message)信息聚合(Aggregation)GNNLayer=Message+AggregationGNN\La

白色的生活·2024-02-01 15:50

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction

白色的生活·2024-02-01 15:50

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种常用的机器学习算法

机器学习之心·2024-02-01 14:01

详解谱聚类算法理论基础

一、谱聚类宏观把握1、聚类目标1.1、聚类：首先我们知道聚类属于机器学习中的无监督学习，我们用作训练的数据是不带标

This_chao·2024-02-01 13:46

聚类(Clustering)理论

在学习机器学习知识的开始我曾简单地介绍过非监督学习，然而我还是有必要将其与监督学习做一下比较。

时间邮递员·2024-02-01 13:14

使用 Python 进行自然语言处理第 3 部分：使用 Python 进行文本预处理

一、说明文本预处理涉及许多将文本转换为干净格式的任务，以供进一步处理或与机器学习模型一起使用。预处理文本所需的具体步骤取决于具体数据和您手头的自然语言处理任务。

无水先生·2024-02-01 13:13

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

Django如何调用机器学习模型进行预测

Django是一个流行的PythonWeb框架,它可以很方便地集成机器学习模型,进行预测和推理。我将介绍如何在Django项目中调用训练好的机器学习模型,并实现一个预测接口。

qa浪涛·2024-02-01 13:10

大象机器人六轴协作机械臂myCobot 320 进行手势识别

引言我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程，这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作，我一直想要简化其复杂性，使之更加直观和易于使用。

大象机器人·2024-02-01 13:55

大数据之Spark

的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以缓存在内存中，从而不再需要读写HDFS，减少磁盘数据交互因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的算法

进击的-小胖子·2024-02-01 12:37

Spark系列（十）Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因

如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动

NICEDAYSS·2024-02-01 12:03

【大数据开发 Spark】第一篇：Spark 简介、Spark 的核心组成（5大模块）、Spark 的主要特征（4大特征）、Spark 对比 MapReduce

简介初步了解一项技术，最好的方式就是去它的官网首页，一般首页都会有十分官方且准确的介绍，学习Spark也不例外，官方介绍：ApacheSpark™是一种多语言引擎，用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习

超周到的程序员·2024-02-01 12:02

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.11.7~11.14）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-01 12:54

一、容器化技术-docker初识

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用目录前言一、docker是什么？

天灾领主加尔鲁什·2024-02-01 12:25

我本科金融毕业，有基金，证券，期货的从业资格证，会python编程，会点爬虫，可我为什么还是不好找工作？

在学习自己搭建量化交易系统，数据分析，人工智能和机器学习算法。但我为什么感觉，我还是不好找工作。这是我最近逛脉脉职言，看到的一则动态。

程序媛_lisa·2024-02-01 11:14

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集

jcfszxc·2024-02-01 11:59

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。下面是交叉熵损失函数的推导过程:1.概率模型：在分类问题中，假设有一个模型预测出类别的概率为。真实情况下，如果样本属于类别则这个类别的真实概率为1，其它类别的为0。2似然函数：对于单个样本，其似然函数表示为模型预测正确的概率，即。其中是类别的总数。对于属于类别

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1

对许·2024-02-01 11:26

About_Machine_Learning_in_action

#监督学习######仅仅是个人理解对于机器学习，分为监督学习和非监督学习，今天的监督学习仅仅作为自己的学习记录一个数据，有他的类别，一群数据都有他们的类别，而新加入的数据却没有类别，那么监督学习就是以已知分类去区分未知分类没有例子

煮茶温酒曲终人散·2024-02-01 10:53

机器学习复习（6）——numpy的数学操作

加减法运算#创建两个不同的数组a=np.arange(4)#list(0,1,2,3b=np.array([5,10,15,20])#两个数组做减法运算b-a运行结果：计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果：计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果：normalization涉及的其他计算在norm

不会写代码！！·2024-02-01 10:16

[机器学习]LFM梯度下降算法

一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0],[1,0,2,4,0],[5,0,0,3,1],[0,0,1,5,1],[0,3,2,4,1],])#二维数组小技巧：取行数R.shape[0]和len(R)，列数R.shape[1]和len

不知迷踪·2024-02-01 10:46

机器学习-聚类算法Kmeans【手撕】

聚类算法在训练时，使用没有标签的数据集进行训练，希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是，聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最

alstonlou·2024-02-01 10:45

机器学习低代码 ML：PyCaret 的使用

本文目录PyCaret简介PyCaret实践安装PyCaret使用PyCaret进行分类任务使用PyCaret进行回归任务PyCaret简介PyCaret是一个开源的低代码Python库，专注于简化机器学习

小嗷犬·2024-02-01 10:44

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。

飞影铠甲·2024-02-01 10:42

机器学习4-多元线性回归

多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。在简单线性回归中，我们考虑一个因变量和一个自变量之间的线性关系，而多元线性回归允许我们考虑多个自变量对因变量的影响。一般的多元线性回归模型的数学表达式如下：其中：Y是因变量（要预测的目标）。X1,X2,…,Xn是自变量（特征）。β0是截距（模型在X1,X2,…,Xn都为0

dracularking·2024-02-01 10:12

OceanBase与新加坡南洋理工大学合作，推进机器学习与数据库技术融合

合作将以OceanBase4.0小鱼（Paetica）为研究基础，推进机器学习与数据库技术融合。

CSDN云计算·2024-02-01 10:41

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