机器学习自学整理第3页

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备

山海青风·2025-02-25 23:43

研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

程序员yt·2025-02-25 23:42

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习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·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

计算机二级公共基础知识考点整理，超全面，超全面

第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5

zhishitu7·2025-02-25 22:37

Spring MVC框架二：创建第一个MVC程序

嘵奇·2025-02-25 21:32

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

海洋之心·2025-02-25 21:31

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁

天行者@·2025-02-25 20:53

前端如何实现后端运行进度_前端到后端的整体流程介绍

作为一个整理学习日记，不对的地方，可以指出，相互学习。从我们智能手机说起，手机已经成为我们不可或缺的一部分。那么手机在软件行业里处在什么样的位置呢。

weixin_39707536·2025-02-25 19:18

C语言 openssl库 AES对称加解密 CBC模式 PKCS7Padding填充 256秘钥带16偏移 base64编解码

最近学习对接平台需要用到AESBASE64加密对接接口非常少的资料而且满足不了需要或者有bug，譬如无偏移，base解码超位数输出不正常等最后整理出如标题所示的结果希望能帮助到有需要的朋友也给自己往后回顾用使用前需要安装

一个菜鸡的学习记录·2025-02-25 18:08

金三银四最新版Java面试必背题详解（含答案）

本文将全面整理Java面试八股文的核心内容，助你轻松备战面试！Java面试八股文核心内容1.Java基础知识a.Java的特点平台无关性：基于JV

Java八股文面试·2025-02-25 17:34

自学python：if语句

注：学习视频：B站Python大本营，编程工具：pycharm社区版参考书籍：《Python编程从入门到实践》一、条件测试每条if语句的核心都是一个值为True和False的表达式，这种表达式被称为条件测试。1.检查多个条件：(1)使用and检查多个条件：使用关键字and将两个条件测试合二为一；如果每个测试都通过了，整个表达式就为True；如果至少有一个测试没有通过，整个表达式就为False。(2

茶凉超级帅·2025-02-25 16:58

【GoLang】【算法模板】2、GoLang 算法模板整理

常用数据结构1.2.1.1、优先队列1.2.2、冷门的数据结构1.2.2.1、跳表2、板子2.1、二分2.1.1、lower_bound、upper_bound2.2、字符串2.2.1、kmp0、前言整理一下

Ypuyu·2025-02-25 15:45

异配图对比学习24整理

数据集介绍：大类数据集名称pyg‘cora’，‘citeseer’，‘pubmed’，‘cornell’，‘texas’，wisconsin’,flickr,reddit,actoryandexchameleon_filtered,squirrel_filtered,roman_empire,amazon_ratings,minesweeper,tolokers,questionslinkx‘ar

mumukehao·2025-02-25 14:37

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

清单管理工具：个人与团队的效率倍增器

以下是对清单管理工具的详细介绍：一、定义与特点清单管理工具将重要的事情借助外部工具进行收集整理与顺序排列，逐个执行或核查，最终达成目标。

·2025-02-25 11:30

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

星环科技·2025-02-25 11:16

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。

Rain松·2025-02-25 10:44

51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-25 09:10

垃圾回收算法

文章目录一、引用计数(ReferenceCounting)二、标记-清除(Mark-Sweep)三、标记-整理(Mark-Compact)四、分代回收(Generational)一、引用计数(ReferenceCounting

努力的小钟·2025-02-25 09:06

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。

威哥说编程·2025-02-25 09:35

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。

静默.\\·2025-02-25 08:34

免费无限次！671B满血版DeepSeek R1隐藏入口，优秀平台推荐！

我整理了一下问题，可以分成3类：回答卡顿，慢的要死，半天出不来结果，得反复重试服务器崩了，不知道啥时候能修复挂羊头卖狗肉，用8B蒸馏小模型冒充DeepSeekR1满血版，回答效果很差不能联网搜索不能支持图片对话不能支持文档对话这两天找遍各个渠道

·2025-02-25 07:57

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

日常整理系列——笔试刷题00002

1.RegExp对象的方法JavaScriptRegExp对象有3个方法：test()、exec()和compile()。(1)test()方法用来检测一个字符串是否匹配某个正则表达式，如果匹配成功，返回true，否则返回false；(2)exec()方法用来检索字符串中与正则表达式匹配的值。exec()方法返回一个数组，其中存放匹配的结果。如果未找到匹配的值，则返回null；（3）compile

Cutepingping·2025-02-25 07:21

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗

@心都·2025-02-25 06:45

机器学习数学基础：34.点二列

@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps？为什么需要MLOps？MLOpsZoomcamp课程介绍

真智AI·2025-02-25 05:11

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。

部分分式·2025-02-25 04:33

2024 Android面试心得，已拿到offer

二、Java垃圾回收机制需要理解JVM，内存划分——方法区、内存堆、虚拟机栈（线程私有）、本地方法栈（线程私有）、程序计数器（线程私有）,理解回收算法——标记清除算法、可达性分析算法、标记-整理算法、复制算法

2401_89820624·2025-02-25 04:00

2024Android面试总结（附相关架构及资料）

文末会给大家分享我整理的Android面试专题及答案（这些题我基本都刷了三遍以上，毕竟年前突然被裁心里是有点迷）准备阶段在面试准备阶段我大概准备了差不多

2401_86372470·2025-02-25 04:28

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。

另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

前端开发书籍分享

在这里统一作一个整理，分享给前端开发者。电子书下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1hTH5NpNhEy0hL0GMtYhLuQ?

returnShitBoy·2025-02-25 02:47

python自动化办公

---Python自动化办公：高效处理日常任务一、引言在现代办公环境中，重复性任务占据了大量时间和精力，例如数据录入、文件整理、报表生成和邮件发送等。Python作为一种强大的编程语

2501_90802096·2025-02-25 02:44

python数据分析基础002 -使用matplotlib绘图（散点图，条形图，直方图）

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏

2401_84139192·2025-02-25 02:44

44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化，就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次

importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2

小宇爱·2025-02-25 01:40

中国大模型大全 · 爆肝干货整理 · 244 个

中国大模型大全，全面收集有明确来源的大模型情况，包括机构、来源信息和分类等。序号公司大模型省市类别官网说明1百度文心一言北京

凭空起惊雷·2025-02-25 01:36

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