机器学习经典算法研究第5页

【机器学习&深度学习】多分类评估策略

目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板

一叶千舟·2025-07-07 12:22

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为

·2025-07-07 09:28

条件概率：不确定性决策的基石

它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。

大千AI助手·2025-07-07 09:54

人工智能动画展示人类的特征

人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。

AGI大模型与大数据研究院·2025-07-07 06:38

《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》

在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。

CodeJourney.·2025-07-07 05:32

机器学习20-线性网络思考

机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型

坐吃山猪·2025-07-07 05:31

机器学习18-强化学习RLHF

机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法

坐吃山猪·2025-07-07 05:01

机器学习19-Transformer和AlexNet思考

Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？AlexNet的主要核心思路是什么，为什么表现那么好？现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？Word2Vec的作用Word2

坐吃山猪·2025-07-07 05:01

机器学习21-线性网络思考

机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？

坐吃山猪·2025-07-07 04:00

Spring AI 第二讲之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat

HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型，并通过API对其进行访问。

·2025-07-07 01:38

Python设置国内镜像教程

####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言，用于各种编程任务，从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时，通常需要从Python包索引（PyPI）下载。

wh3933·2025-07-06 23:23

机器学习宝典——第6章

第6章：聚类算法(Clustering)你好，同学！欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同，这里的我们没有“标准答案”（标签），我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具，它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法：K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical

爱看烟花的码农·2025-07-06 21:38

结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变（修改提纲）

结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者1.2信息型智能环境1.3信息型智能主体1.4机器学习创造的智能1.5信息型智能科技的缺陷

刘海东刘海东·2025-07-06 20:59

多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点

多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法

AI天才研究院·2025-07-06 17:58

【机器学习|学习笔记】组合特征（Feature Combinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。

【机器学习|学习笔记】组合特征（FeatureCombinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-06 16:22

R语言的软件开发工具

随着数据科学和分析的迅猛发展，R语言也逐渐成为数据分析、机器学习和统计建模领域的重要工具。为了更好地利用R语言进行软件开发，许多软件开发工具和环境应运而生。

纪霁然·2025-07-06 15:44

结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局

2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。

Ai多利·2025-07-06 11:10

Jupyter安装指南及Python配置

Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境，广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。

CodeWG·2025-07-06 10:00

Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解

让AI成为我们的得力助手：《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn（简称sklearn）是Python最流行的机器学习库之一，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具

·2025-07-06 09:24

供应链风险管理：AI预测潜在风险

供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。

AI智能应用·2025-07-06 07:09

供应链风险管理：AI如何预测供应链风险

供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。

AI大模型应用之禅·2025-07-06 07:08

2024大模型秋招LLM相关面试题整理

强化学习：（ReinforcementLearning）一种机器学习的方法，

AGI大模型资料分享官·2025-07-06 04:55

【python实用小脚本-127】基于 Python 的 Google 图片爬取工具：实现高效图片数据收集

引言在数据科学、机器学习和多媒体应用中，图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库，能够为各种项目提供大量的图片数据。

Kyln.Wu·2025-07-06 04:51

【Python爬虫进阶】从网页抓取到数据清洗与存储——完整实战教程

直接用来建模、分析，会导致：脏数据干扰（如乱码、重复数据）异常值影响结果（如薪资异常高）格式不统一（比如地点有中文名和英文名混杂）所以，抓取数据后，必须进行系统清洗与标准化，才能用于后续的：数据分析可视化展示机器学习建模

Python爬虫项目·2025-07-06 03:16

验证码破解的可能与不可能：用Python处理图片验证码的原理与限制

本文将结合Python图像处理与机器学习技术，深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合，最常见。

程序员威哥·2025-07-06 02:44

flask部署机器学习_如何开发端到端机器学习项目并使用Flask将其部署到Heroku

flask部署机器学习There'sonequestionIalwaysgetaskedregardingDataScience:关于数据科学，我经常被问到一个问题：WhatisthebestwaytomasterDataScience

cumichun6193·2025-07-06 01:35

人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路

与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自

慌ZHANG·2025-07-06 00:30

【机器学习|学习笔记】类别特征（Categorical Features）处理方法，附代码。

【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-06 00:30

Python中使用Graphviz绘制决策树图解

通过配置环境变量和利用DOT语言，用户可以将决策树模型转换为可视化图形，加深对机器学习模型的理解和调试。1.Graphviz

黃昱儒·2025-07-06 00:00

深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路

本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚

·2025-07-05 23:53

大数据开发高频面试题：Spark与MapReduce解析

语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经，已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习（语音方向）一面【vivo

·2025-07-05 20:26

Python与Dlib库实现人脸技术实战

利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。

西域情歌·2025-07-05 19:22

【Python】已解决：Traceback (most recent call last): File “C:/python/kfc.py”, line 8, in KfcError: KFC Cra

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-07-05 19:49

Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练

它就像一个神奇的工具箱，你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析，软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程，就像一个贴心的管家，把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白

维度软件库·2025-07-05 17:06

KNN（K-近邻算法)(上)--day05

注释：非参数化方法是指在统计学和机器学习中，不对数据分布做出严格假设（这些假设通常包括

扫把星133·2025-07-05 16:00

蚁群算法原理与应用详解

它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、机器学习、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁

·2025-07-05 15:52

Python 解析 AI 在金融风控中的应用案例

通过使用Python编程语言和各种机器学习库，金融机构能够更准确地识别潜在风险，提高决策效率。本文将探讨几个具体的AI在金融风控中的应用案例，并展示如何利用Python实现这些功能。

浮世清欢ai·2025-07-05 12:59

机器学习算法_支持向量机

一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机，即寻找到一个超平面使样本分成两类，且间隔最大硬间隔：如果样本线性可分，在所有样本分类都正确的情况下，寻找最大间隔；如果出现异常值或样本线性不可分，此时硬间隔无法实现软间隔：允许部分样本，在最大间隔之内，甚至在错误的一边，寻找最大间隔；目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数：通过惩罚系数来控制这个平衡，C值越小，

·2025-07-05 10:42

深度探索：机器学习中的条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用

目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种深度学习框架，在无监督学习领域展现出强大的能力，特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而，原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直

·2025-07-05 09:09

GEE数据集：全球地下水生态系统 (GDEs)数据集（30m分辨率）

目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用机器学习地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源，但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识

此星光明·2025-07-05 08:34

农业物联网平台中的灌溉系统研究

系统将采用Python作为主要开发语言，结合MySQL数据库进行数据存储与管理，利用ECharts.js实现数据可视化展示，并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。

sj52abcd·2025-07-05 07:28

[读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview

与使用启发式算法或专家精心设计的算法的传统求解器相比，机器学习凭借其数据驱动的性质显示出了广阔的前景，它可以减少对知识和先验的依赖，并且通过其先进的计算范式具有更大的可扩展性(例如GPU加速的深度网络)

SP FA·2025-07-05 07:57

机器学习路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么？

机器学习路径规划中的net是什么？引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时，通常，我们会遇到一个名为net的词语，这里我们将对这个单词的意思进行解释。

勤奋的大熊猫·2025-07-05 07:25

编程新手小白入门最佳攻略

编程小白想要成为大神，并为大学新生的学习制定一份最佳入门攻略，可以遵循以下步骤：一、选择编程语言Python：被誉为最适合初学者的编程语言，语法简洁清晰，学习曲线平缓，广泛应用于数据分析、机器学习、Web

闲暇部落·2025-07-05 04:37

【机器学习|学习笔记】特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。

【机器学习|学习笔记】特征选择（FeatureSelection）和特征提取（FeatureExtraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-05 03:05

Python Pandas 数据的体育数据处理和分析

PythonPandas数据的体育数据处理和分析关键词：PythonPandas,体育数据分析,数据清洗,数据可视化,特征工程,机器学习,体育统计摘要：本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行体育数据的处理和分析

Python编程之道·2025-07-05 03:34

循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具

在人工智能和机器学习的广阔领域中，处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。

LNL13·2025-07-05 00:45

逻辑回归详解：从原理到实践

在机器学习的广阔领域中，逻辑回归（LogisticRegression）虽名为“回归”，实则是一种用于解决二分类（0或1）问题的有监督学习算法。

·2025-07-05 00:15

java毕业设计-基于java的电商网购平台，网购商城管理系统(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)

InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

程序猿八哥·2025-07-05 00:14

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