机器学习编译器

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i
三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、
RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹·2024-02-19 23:45

浅谈C语言程序相关

在程序导入第三方库或者是程序内文件的时候，一般的方式是这样的：#include"targetver.h"#include#include其中到文件或者库用的""与表示编译器会首先从系统库里面去查找，如果没有就会去当前工程里面查找
零散的蒲公英·2024-02-19 22:51

Kotlin 中的变量和函数

用来声明一个不可变的变量，初始赋值之后就不能再重新赋值，类似Java中的final关键字var（variable）用来声明一个可变的变量基于Kotlin出色的类型推断机制，只需要这两个关键字即可声明变量，编译器会自动推断变量的类型
Minh-X·2024-02-19 22:07

一文搞懂C语言数组的地址和首元素地址区别，以及易混淆成多重指针。

取地址数组名和数组首元素的地址虽然数值都相同，区别是编译器记录的信息不同，取地址数组名取出的是整个数组的地址，比数组名高一维度，可以赋值给该数组大小的数组指针。
Dark意识·2024-02-19 22:36

用c语言做一个心算小游戏

下面的代码适合Linux和安卓上的编译器，因为用了ANSI转义字符\033[3xm,其中x是0到7的数字表示颜色，如果电脑也想用那么只需删除这个即可。
Dark意识·2024-02-19 22:02

行业操作系统行业深度报告 华为鸿蒙系统,操作系统行业深度报告：华为鸿蒙系统、安卓和未来.docx...

第PAGE1页共NUMPAGES3页敬请参阅报告结尾处的免责声明敬请参阅报告结尾处的免责声明目录华为鸿蒙系统的核心优势4微内核的技术优势4方舟编译器：带来的是安卓性能提升5华为鸿蒙能够战胜安卓么？
酱婆的美学·2024-02-19 22:21

Bitcode

Bitcode是LLVM编译器将C/C++/OC/Swift等前端变成语言编译成多种不同芯片上的机器指令过程中的中间代码。并且这个中间代码是CPU无关的。
道道明明白白·2024-02-19 21:13

最喜欢睡懒觉了

还是逃不过写作业我自己坐在自习室啦要开始学习啦图片发自App睡了一小会继续写作业但是这里好冷果断收拾收拾去图书馆很认真的完成了要做的目标4.30去食堂吃饭碰到了学长一起吃饭给室友带饭回宿舍帮舍友修改一下作业拍好要问的题目刷剧同时进行编译器的修改
小_Eleven·2024-02-19 21:58

C语言变量长度在32位和64位处理器上的关系

理论上来讲我觉得数据类型的字节数应该是由CPU决定的，但是实际上主要由编译器决定(占多少位由编译器在编译期间说了算)。
andylauren·2024-02-19 21:49

【C++】编译器如何识别重载函数

文章目录前言前言我们都知道，函数重载即一个函数拥有了多个版本，我们使用时可以通过不同的数据类型区分我们调用的时哪一个重载函数，但编译器编译链接阶段对函数的调用时通过在符号表中寻找唯一名称来确定地址，c+
阿福爱学习·2024-02-19 21:18

Rust编写linux内核模块——详细步骤

以下都是在Ubuntu20.04-server环境0、下载源码gitclonehttps://github.com/Rust-for-Linux/linux.git1、安装rustc编译器要求，rustup1.57.0curl
ZechariahZheng·2024-02-19 20:30

常用的 集成开发环境 IDE

编译器是用来将这些高级语言或汇编语言编译成计算机能直接识别并运行的机器语言。
匠在江湖·2024-02-19 20:28

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：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
人才程序员·2024-02-19 20:23

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

并发编程-Volatile

有序性：禁止指令重排序优化，编译器和处
developer@liyong·2024-02-19 20:00

【C++】类与对象（二）

默认成员函数二、构造函数概念特征初始化列表引入初始化列表介绍三、析构函数概念特性四、拷贝构造函数概念特性五、运算符重载六、const成员七、取地址及const取地址操作符重载一、默认成员函数任何类在什么都不写时，编译器会自动生成以下
灵槐梦·2024-02-19 20:25

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【.NET Core】深入理解async 和 await 理解

async`与`await`应用3.1`async`与`await`简单应用3.2带有返回值`async`与`await`应用四、`async`和`await`中常见问题总结4.1当方法用async标识时，编译器主要做了什么
goyeer·2024-02-19 19:41

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

程序设计入门——C语言（翁凯版）第八周

取地址运算：&取得变量的地址sizeof是一个运算符，给出某个类型或变量在内存中所占据的字节数；scanf(“%d”,&i)里的&是运算符，作用是获得变量的地址，它的操作数必须是变量；地址的大小是否相同取决于编译器
Ccjf酷儿·2024-02-19 19:09

程序设计入门——C语言（翁凯版）第七周

7.1数组运算7.1.1数组运算数组的集成初始化inta[]={2,4,6,7,1,3,5,9,11,13,23,14,32};直接用大括号给出数组的所有元素的初始值；不需要给出数组的大小，编译器自动数数集成初始化时的定位
Ccjf酷儿·2024-02-19 19:08

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 18:51

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·2024-02-19 18:13

翻译：An Incremental Approach to Compiler Construction 逐步构建编译器的方法

原文http://scheme2006.cs.uchicago.edu/11-ghuloum.pdf目标语言scheme文档：https://www.scheme.com/tspl4/scheme语法简单说明，前置式实际是LISP的两大分支之一(CommonLisp、scheme)，可参考LISP语法。对照翻译AnIncrementalApproachtoCompilerConstruction逐
御风@户外·2024-02-19 17:20

Rust 学习笔记 - 注释全解

前言和其他编程语言一样，Rust也提供了代码注释的功能，注释用于解释代码的作用和目的，帮助开发者理解代码的行为，编译器在编译时会忽略它们。
子洋丶·2024-02-19 17:20

Rust 基本环境安装

通过rustup，可以轻松地安装Rust编译器（rustc）、标准库和文档。它也允许你切换不同的Rust版本或目标平台，以及管理多个Rust版本。
子洋丶·2024-02-19 17:49

解释器设计模式

这种模式通常用于需要解释或执行一种特定类型的语言的场景，例如编程语言的编译器或解释器、规则引擎系统等。
来自宇宙的曹先生·2024-02-19 16:46

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他