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机器学习线性回归算法实验报告
人工智能与
机器学习
原理精解【18】
文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi
叶绿先锋
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2024-09-10 15:26
基础数学与应用数学
人工智能
机器学习
使用matlab的热门问题
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、
机器学习
等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。
七十二五
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2024-09-10 15:21
值得关注
matlab
开发语言
青少年编程
算法
经验分享
如何在Python中处理不平衡数据
失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在
机器学习
(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些
葡萄_ac1c
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2024-09-10 14:53
线性
代数基础
Base对于矩阵A,对齐做SVD分解,即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量,V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然,U、V矩阵中的列向量相互正交,所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基,其中最大奇异值(或特征值)对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A
wq_151
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2024-09-10 14:50
mathematic
线性代数
【
机器学习
】
机器学习
的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
一、
机器学习
的基本概念定义:
机器学习
是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。
机器学习
的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。
@我们的天空
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2024-09-10 14:18
人工智能技术
机器学习
算法
人工智能
自然语言处理
金融
python
sklearn
零知识证明-公钥分发方案DH((六)
椭圆曲线配对(也叫“双
线性
映射”)有了30年的应用历史,然而最近这些年才把它应用在密码学领域。配对带来了一种“加密乘法”的形式,这很大的拓展了椭圆曲线协议的应用范围。
yunteng521
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2024-09-10 12:37
区块链
零知识证明
算法
区块链
密钥分发
DH
Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流
线性
单元
亚图跨际
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2024-09-10 11:30
交叉知识
Python
生物医学
脑肿瘤图像
皮肤病变
多模态医学图像
多尺度特征生物医学
腹部胰腺图像
病灶边界
气胸图像
自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过
机器学习
和人工智能等技术让
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-10 08:14
python
人工智能
算法
自然语言处理
机器人
人工智能
AIGC
chatgpt
gpt
ai
微机原理第七周笔记
汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值
线性
增加
遥控老爷
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2024-09-10 08:16
终端滑模matlab程序,机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)
机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文15300字,程序,答辩PPT)摘要机器人是一类复杂的、具有不确定性的、多输入多输出非
线性
时变系统
得陇而望蜀者
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2024-09-10 08:10
终端滑模matlab程序
《
机器学习
》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
张小生180
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2024-09-10 06:01
机器学习
人工智能
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
它可以通过
线性
变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
牛马程序员24
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2024-09-10 06:31
计算机视觉
opencv
学习
计算机组成原理ioe,1614010102曹妍计算机组成原理
实验报告
7
1614010102曹妍计算机组成原理
实验报告
7(6页)本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦!
weixin_39918145
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2024-09-10 04:17
计算机组成原理ioe
关于深度森林的一点理解
年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着
机器学习
的天色要变
Y.G Bingo
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2024-09-10 03:10
机器学习方法
机器学习
神经网络
汽车智能驾驶算法汇总
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、
机器学习
、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。
芊言芊语
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2024-09-10 03:04
汽车
算法
一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和
机器学习
知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。
大耳朵爱学习
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2024-09-10 01:23
语言模型
人工智能
自然语言处理
AI大模型
大模型
程序员
大模型入门
2021-03-26 每日打卡
本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习
机器学习
,然后就在纠结中什么都没做。感想:冲劲十足的周一周二,慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。
来多喜
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2024-09-10 00:09
理性拥抱
机器学习
热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
「已注销」
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2024-09-10 00:33
2021-01-02随笔
人工智能时代最重要的是
机器学习
,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要
机器学习
来支撑。
0清婉0
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2024-09-09 23:26
2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用)
希望本书能够帮助考生在短时间内厘清考研数学(包括高等数学、
线性
代数、概
面包资料屋
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2024-09-09 23:58
考研数学
深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
在
机器学习
中,鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标,它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。
Ven%
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2024-09-09 21:21
深度学习速通系列
深度学习
自然语言处理
人工智能
python
nlp
基于opencv-mediapipe的手势识别
1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目,可以提供开源的、跨平台的常用
机器学习
(mach
困了不能睡
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2024-09-09 21:47
opencv
计算机视觉
人工智能
【AI】张量的秩(阶)与矩阵的秩和阶的区别
在阅读MindSpore文档时,笔者对这段话不太理解,遂求助ChatGPT.矩阵的秩是矩阵中
线性
无关的行或者列,矩阵的阶就是矩阵中的行数和列数。
栏杆拍遍看吴钩
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2024-09-09 20:13
MindSpore
人工智能
矩阵
线性代数
mindspore
多元
线性
回归 python实现
importnumpyasnp#多元
线性
回归x=np.matrix([[2104,1416,1534,852,1],[5,3,3,2,1],[1,2,2,1,1],[45,40,30,36,1]])y=
雪可问春风
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2024-09-09 16:40
python
机器学习
numpy
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类目录
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类(区别于树的结构和构造算法)2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计
Ausgelebt
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2024-09-09 15:08
机器学习相关
python
分类
数据结构:链表、栈、队列
链表链表是一种
线性
数据结构,与数组不同的是,
小朱在敲代码
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2024-09-09 15:07
数据结构
链表
c语言
ubuntu
vscode
ARM9架构S3C2440A
实验报告
与操作实践
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本
实验报告
深入探讨了基于ARM920T内核的S3C2440A微处理器在嵌入式系统中的应用,特别关注了蜂鸣器、触摸屏和WinCE操作系统的实际运用。
徐晓波
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2024-09-09 15:06
探索数据变换:Transform在数据分析中的重要性
在数据分析和
机器学习
领域,数据变换(Transform)是一个至关重要的步骤,它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。
Lill_bin
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2024-09-09 15:32
杂谈
数据分析
数据挖掘
数据库架构
人工智能
机器学习
【Python之Streamlit】第1章:Streamlit简介
借助Streamlit,您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、
机器学习
模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面:无需编写HT
civilpy
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2024-09-09 14:58
python
开发语言
人工智能对我们影响有多大?我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用?
方向一:人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域,包括但不限于以下几个方面:
机器学习
:
机器学习
是人工智能的一个重要分支,它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能,
Direct_Yang
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2024-09-09 14:27
人工智能
学习
程序人生
学习方法
改行学it
创业创新
线性
代数|
机器学习
-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
取个名字真难呐
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2024-09-09 13:50
算法
机器学习
矩阵
人工智能
线性代数
【conda】完整指南:如何配置 Conda 环境与镜像源
环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具,广泛用于数据科学、
机器学习
和科学计算领域
丶2136
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2024-09-09 08:49
conda
conda
如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模
机器学习
模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。
省赚客app开发者
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2024-09-09 08:47
java
分布式
算法
Java中的数据降维技术:如何实现PCA和t-SNE
主成分分析(PCA)主成分分析(PCA)是一种
线性
降维技术,用于将数据从
省赚客app开发者
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2024-09-09 08:47
java
python
人工智能
强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解
机器学习
的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。
Duckie-duckie
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2024-09-09 06:37
机器学习
数据
数据分析
数据挖掘
机器学习
算法
Python强化学习,基于gym的马尔可夫决策过程MDP,动态规划求解,体现序贯决策
强化学习过程中最典型的例子就是非
线性
二级摆系统,有4个关键值,小车受力,受力方向,摆速度,摆角,每个状态下都需要决策车的
baozouxiaoxian
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2024-09-09 06:32
python
gym
qlearning
python
强化学习
mdp
动态规划求解
马尔科夫决策过程
python元组有什么用_python元组是什么意思
Python元组和Python列表数据类似,都是
线性
表。唯一不同的是,Python元组赋值后所存储的数据不能被程序修改,可以将元组看作是只能读取数据不能修改数据的列表。
weixin_39895881
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2024-09-09 05:24
python元组有什么用
Infiniband网络架构的技术与性能分析
集群算力优化的关键在于GPU利用率和
线性
加速比。其中,GPU利用率受限于
科技互联人生
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2024-09-09 04:51
科技
数码
人工智能
网络
系统架构
投资中价值与价格的关系
这种人一般会一些价值分析,知道价值是企业的核心,但他们的毛病是
线性
思维,只看价值,不看价格,只要认为是好企业、好股票,不管价格高低,
雷宇plus
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2024-09-09 02:09
元组和列表的区别
Python元组和Python列表数据类似,都是
线性
表。唯一不同的是,Python元组赋值后所存储的数据不能被程序修改,可以将元组看作是只能读取数据不能修改数据的列表。
南山关小北
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2024-09-09 00:15
顶级的python入门教程!小白到大师,从这篇教程开始!
学习Python的原因有很多,以下是几个主要的原因:广泛应用:Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、
机器学习
、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。
马大哈(Python)
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2024-09-08 23:46
python
pycharm
开发语言
学习
青少年编程
机器学习
之 K-均值聚类算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
维生素¥
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2024-09-08 23:43
机器学习
机器学习
算法
均值算法
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用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
安科瑞蒋静
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2024-09-08 22:11
机器学习
算法
均值算法
Python的图形化界面编程
2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下
机器学习
,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数
iteye_20668
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2024-09-08 22:37
Python
python
新的
机器学习
特性包含Python
Microsoftaa在其AzureML提供的
机器学习
功能中增加了几个新功能,包括更好地集成Python和自动自调优功能,以便更快地进行模型开发。
无聊的小明老师
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2024-09-08 21:28
实验九 游标操作和自定义函数
一.实验目的:掌握游标的声明、游标打开、标数据的提取、游标的关闭和游标的释放掌握标量值函数的定义与调用掌握内联表值函数的定义与调用掌握多语句表值函数的定义与调用二.实验内容:(所有题写到
实验报告
中)1.
LANVNAL
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2024-09-08 20:34
matlab初等变换函数,
线性
代数实践及 MATLAB 入门(2005年10月)
出版时间:2005-10-1作者:陈怀琛,龚杰民编著出版社:电子工业出版社程序集名为dsk05,课件名bk05课件内容简介本书是根据“用软件工具提高
线性
代数教学”的指导思想,参照美国1992—1997国家科学基金项目
weixin_39861905
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2024-09-08 20:54
matlab初等变换函数
matlab
线性
代数电子书,实用大众
线性
代数 MATLAB版_13652907.pdf
【作者】陈怀琛著【形态项】156【出版项】西安:西安电子科技大学出版社,2014.08【ISBN号】978-7-5606-3462-3【中图法分类号】O151.2【原书定价】20.00【主题词】
线性
代数
三金乐了
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2024-09-08 20:53
matlab线性代数电子书
数学基础 --
线性
代数之格拉姆-施密特正交化
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组
线性
无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。
sz66cm
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2024-09-08 20:53
线性代数
机器学习
人工智能
HDD 顺序和随机文件拷贝和存储优化策略
这意味着数据在硬盘上的位置是
线性
的,没有跳跃或回溯。特点:磁头移动最小化:由于数据是连续的,磁头在读取或写入数据时只需要在磁盘的一个方向上移动,减少了寻道时间和延迟。高效性能:
爱吃瓜的猹z
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2024-09-08 20:22
计算机
键盘
计算机外设
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