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如何自学Python:适合小白的Python学习大纲—附教程_python小白学理论(1)
数据可视化基础、MLlib(RDD-BaseAPI)
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、MatPlotlib绘图进阶、高级绘图工具第二阶段-商业数据可视化Excel业务分析Excel基础技能、Excel公式函数、图表可视化、人力
2401_84301389
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2025-02-05 01:36
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TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip
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ELSON麦香包
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大模型带你学pytorch课程
PyTorch是一个强大的开源
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计算范式的变革:从图灵机到神经网络
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AI架构设计之禅
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AI大模型应用入门实战与进阶
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【Python】已解决:Python读取字典查询键报错“KeyError: ‘d‘”
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屿小夏
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2025-02-04 23:19
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证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《
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CS创新实验室
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noVonN
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几行Python代码,轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!
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超参数调优(HyperparameterTuning)是
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IT古董
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2025-02-04 11:44
漫话机器学习系列专辑
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【漫话
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系列】054.极值(Extrema)
极值(Extrema)定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念,指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质,可以将其分为两类:局部极值(LocalExtrema):函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值(GlobalExtrema):函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值(LocalMaximum):若在点x=a附近存在某邻域,使得对任意x在该邻域内,满足f(x)≤
IT古董
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2025-02-04 11:13
漫话机器学习系列专辑
机器学习
人工智能
【
机器学习
】自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个数据点属于离它最近的簇中心(centroid)所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化:随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心(聚类中心)。②分配:将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中,即计算每个数据点到每个质心的距离,选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新:重新计算每个簇的质心,即将该簇中所有数据点的坐标取平均值,
加德霍克
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2025-02-04 10:36
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均值算法
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零信任赋予安全牙齿,AI促使它更锋利
之后的几年各种视觉识别遍地开花,AI四小龙在人脸识别上成熟应用,再然后到大热的
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、深度学习,对于AI一直都有关注,但商业价值均没有得到有效发挥,大部分都停在科研和实验室阶段。
零信任Enlink_Young
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2025-02-04 09:01
零信任
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网络安全
R语言环境下载和RStudio安装教程
它提供了丰富的统计和图形功能,被广泛用于数据科学、
机器学习
和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1:下载R语言环境首先,您需要下载R语言环境。
CyberXZ
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2025-02-04 07:42
r语言
开发语言
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机器学习
--学习计划
3周
机器学习
速成计划基于「28原则」,聚焦
机器学习
20%的核心概念,覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战,每周学习后通过5个递进项目巩固知识。
kyle~
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2025-02-04 03:42
机器学习
机器学习
学习
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机器学习
--概览
一、
机器学习
基础概念1.定义
机器学习
(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。
kyle~
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2025-02-04 03:11
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习
笔记20241017
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
tt555555555555
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2025-02-04 03:11
学习笔记
深度学习
机器学习
笔记
人工智能
基于
机器学习
中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
Life is a joke
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2025-02-04 03:40
PYTHON
人工智能
机器学习
机器学习
集成学习
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基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
传统的
机器学习
算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了
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2025-02-04 03:10
机器学习
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gru
回归算法
随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
##一、背景在大数据和
机器学习
的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,
机器学习
方法开始广泛应用。
追蜻蜓追累了
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深度学习
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python
随机森林
大数据
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机器学习
中,准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么?有啥用?有啥意义?有啥缺陷?
首先明白四个名词:真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真,实际为真的样本FP:被预测为真,实际为假的样本TN:被预测为假,实际为假的样本FN:被预测为假,实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式:(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义:被正确预测的样本占总样本的比例缺陷:尽管准确率
shimly123456
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2025-02-04 01:28
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使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南
使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时,我们通常会选择Anaconda作为管理工具,因为它不仅提供了Python的安装包,还集成了许多常用的库和工具,非常适合数据科学和
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小桥流水---人工智能
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人工智能
python安装库
anconda
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动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
在人工智能时代,
机器学习
技术日新月异,深度学习是
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领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是
机器学习
的一种,也是实现人工智能的必由之路。
王国平
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2025-02-04 00:51
pytorch
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本笔记介绍
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中常见的正则化方法。
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本笔记介绍
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中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记
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2025-02-04 00:48
机器学习笔记
机器学习
人工智能
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AI编程
算法工程师
【
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BDT】python代码实现(下)
文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT
mcoc132
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实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)?
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1、PyTorch 简介
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使用支持向量机(SVM)进行股票市场预测
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