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机器学习要点
小琳 AI 课堂:
机器学习
欢迎来到小琳AI课堂
机器学习
:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法
机器学习
,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。
小琳ai
·
2024-08-25 15:52
小琳AI课堂
人工智能
机器学习
【
机器学习
】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
引言特征工程是
机器学习
中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator
Lossya
·
2024-08-25 15:48
机器学习
回归
人工智能
算法
特征工程
写给月考前的孩子们:历史答题要规范
2.答案
要点
化:有层次、有条理、有序号。3.按指定位置答题,不能出框(高考网上阅卷)。4.字体适中,不能太大,也不能太小。5.注意卷面整洁,不要乱涂乱划。先思考,心中有谱,理清思路再答题。
贝老师1978
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2024-08-25 15:11
健康生活
出去逛街,买杯奶茶;吃饭,来杯奶茶;考试结束,奶茶庆祝一下;就连心情不好,也
要点
杯奶茶,用所谓的“心情不好就喝点甜的”来安慰自己。看到这里,年轻的朋友们可以粗略算一算,一个星期至少喝了多少杯奶茶呢。
闲闲_
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2024-08-25 13:41
运算能力的主要表现及教学
要点
是什么
一9月27日,阅读《义务教育课程标准(2022年版)课例式解读小学数学》P57-58运算能力主要是指"根据法则和运算率进行正确运算的能力。"运算能力不仅表现为汇算和算,正确还包括对于运算对象,运算意义算,理算法的理解及解决问题时的合理选择。主要表现为:能够明晰运算的对象和意义,理解算法与算理之间的关系;能够理解运算的问题,选择合理简洁的运算策略解决问题。发展学生的运算能力要注意:帮助学生充分理解数
小尘老师
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2024-08-25 12:14
探索联邦学习:保护隐私的
机器学习
新范式
探索联邦学习:保护隐私的
机器学习
新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言 在数字化浪潮的推动下,我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。
洋葱蚯蚓
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2024-08-25 11:54
机器学习
python
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
算法
赠书 | 李航老师的蓝皮书
赠书活动统计学习方法“统计
机器学习
方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计
机器学习
是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”
茗创科技
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2024-08-25 10:04
python读取csv,中文输出乱码的解决方案
从事
机器学习
以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵
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2024-08-25 10:22
Python基础课程
python
csv
乱码
解决方案
matlab实现梯度下降优化算法
在
机器学习
领域,它常被用来优化模型的参数,比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。
孺子牛 for world
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2024-08-25 09:13
matlab
算法
开发语言
软件重构的
要点
及注意事项
以下是重构的基本步骤、
要点
及注意事项:重构的基本步骤明确重构目的:确定重构的动机,比如提高代码可读性、优化性能、准备引入新功能等。
星河繁
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2024-08-25 09:42
重构
python markdown vuejs前端:如何正确处理多行字符串的缩进问题
例如,我现在开发了一个AI对话机器人,我发送一个txt文件过去,他首先帮我总结整个文件的内容,然后以问答的形式列出10个
要点
。
南七小僧
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2024-08-25 09:42
网站开发
AI技术产品经理
人工智能
前端
python
vue.js
向量数据库Faiss的搭建与使用|Faiss|向量数据库|高效检索|
机器学习
|大规模数据
目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中,快速且高效地进
concisedistinct
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2024-08-25 09:10
人工智能
faiss
数据库
人工智能
机器学习
【
机器学习
】3. 欧式距离,曼哈顿距离,Minkowski距离,加权欧式距离
Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−
pen-ai
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2024-08-25 08:34
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
python
scikit-learn
AutoML原理与代码实例讲解
AutoML原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂,
机器学习
在各个领域的应用越来越广泛
AI大模型应用之禅
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2024-08-25 07:31
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
【
机器学习
】4. 相似性比较(二值化数据)与相关度(correlation)
SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中,f11表示两组都为1的组合个数,f10表示第一组为1,第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点,假设是比较稀疏的数据,如今天去哪一个地区,地区有成千上万个,但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大,如此计算的结果SMC必然很大,但是能够代
pen-ai
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2024-08-25 07:59
机器学习
机器学习
人工智能
scikit-learn
python
【
机器学习
】5. K近邻(KNN)
K近邻(KNN)1.K-NearestNeighbour1.1特点:计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离,参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预
pen-ai
·
2024-08-25 07:59
机器学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
深度学习
神经网络
机器学习
中的各种距离
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录:1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰
千寻~
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2024-08-25 07:58
机器学习
机器学习
距离
曼哈顿距离
欧氏距离
切比雪夫距离
未来已来:探索
机器学习
如何重塑人工智能的未来方向
引言:
机器学习
室实现人工智能的关键技术手段,应用领域持续延伸
机器学习
是人工智能的一个重要分支,主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测,而不需要明确的编程。
华清远见西安中心
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2024-08-25 06:56
人工智能
机器学习
机器学习
| 距离计算
文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离(有序属性)1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离(无序属性)3.MinkovDM距离(混合属性)4.加权距离(重要性不同)参考资料相关文章:
机器学习
|目录
机器学习
X1AO___X1A
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2024-08-25 06:55
机器学习基础
无监督学习
#
聚类算法
机器学习
无监督学习
聚类
距离计算
Python标准库、第三方库和外部工具汇总
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/
机器学习
/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039
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2024-08-25 06:25
python
人工智能
开发工具
[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具
参考链接:Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/
机器学习
/深度学习
ey_snail
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2024-08-25 06:24
漫漫行知路 默默携手行 ――馨火访学第十组 - 草稿
图片发自App主题沙龙:准确把握行知教育理论的
要点
在主持人彭光秀老师的主持下进行。几位专家对行知教育理论,发表了自己见解,并相互展开探讨。图片发自App图片发自App陶行知的教育理论的起点是生活,从生
人间天堂_52ed
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2024-08-25 06:43
约练收获
2.作为观察员应学会记录咨询
要点
,重视咨询师的访谈优势。
3902870da60e
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2024-08-25 04:01
迁移学习之领域泛化
领域泛化领域泛化(DomainGeneralization)是
机器学习
和计算机视觉中的一个重要概念,它指的是模型能够从一个或多个源领域(sourcedomains)学习到的知识或模式,成功地应用到与训练时未见过的目标领域
踩着上帝的小丑
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2024-08-25 04:41
#
RL
迁移学习
人工智能
机器学习
【大模型从入门到精通39】LLM部署运维(LLM Ops)使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1
使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中,我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化
机器学习
工作流。
水木流年追梦
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2024-08-25 03:08
大模型
运维
开源
langchain
机器人
语言模型
AI人工智能 Agent:高级概念剖析
AI人工智能Agent:高级概念剖析关键词:人工智能,智能代理,
机器学习
,强化学习,多智能体系统,行为树,决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能(ArtificialIntelligence,AI
AI大模型应用之禅
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2024-08-25 03:36
计算科学
神经计算
深度学习
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大数据
人工智能
大型语言模型
AI
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Java
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RPA
uniapp之微信开发者工具如何切换编译模式
用vscode软件做uniapp项目时,做其他页面时,每次使用微信开发者工具都
要点
击,才能进入其他页面。
qq_60272948
·
2024-08-25 01:53
前端框架
遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习
遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动
机器学习
进行优化4.1
盼小辉丶
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2024-08-25 00:21
遗传算法与深度学习实战
深度学习
人工智能
遗传算法
每天一个数据分析题(四百八十七)- 非监督学习
C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
·
2024-08-24 23:13
数据分析题库
数据分析
学习
数据挖掘
每天一个数据分析题(四百八十八)- 非监督学习
C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-24 23:13
数据分析题库
数据分析
学习
数据挖掘
使用Python进行数据分析的最佳实践
1.引言数据科学和
机器学习
正在改变世界,Python作为一种灵活且功能强大的语言,已经成为了数据科学家们的首选工具。它不仅易于学习,而且拥有丰富的生态系统,包括用于数据分析的强大工具包,如Nu
Envyᥫᩣ
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2024-08-24 22:39
python
数据分析
开发语言
编程语言
程序人生
易效能3.0践行九段学习检视:一招搞定16倍工作法+5色工作法7-4
5分钟看文字,听一个开始,看看
要点
,就熟练的开始回忆记忆了,感觉很清楚。ABC分类,做、推迟、记录。精力最旺盛时间,完成重要的事情。255法则,张弛有度,交替进行,持续高效执行。
秋天的盛开
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2024-08-24 21:09
【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器
等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围:SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、
机器学习
等设计与开发
No8g攻城狮
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2024-08-24 20:25
postgresql
数据库
sql
mysql
oracle
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02
一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频,我找到知乎上解释很好的文章,分享一下
机器学习
(一)线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型
xuanEpiphany29
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2024-08-24 19:21
人工智能
CISSP-OSG-
要点
总结梳理
第1章.实现安全治理的原则和策略理解由保密性、完整性和可用性组成的CIA三元组。保密性原则是指客体不会被泄露给未经授权的主休。完整性原则是指客体保持真实性且只被经过授权的主体进行有目的的修改。可用性原则指被授权的主体能实时和不间断地访问客体。了解这些原则为什么很重要,并了解支待它们的机制,以及针对每种原则的攻击和有效的控制措施。能够解释身份标识是如何工作的。身份标识是下属部门承认身份和责任的过程。
无趣胜有趣
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2024-08-24 18:44
网络安全
CISSP笔记
信息安全
网络安全
安全
Python 数据清洗与预处理
Python数据清洗与预处理在数据科学和
机器学习
的项目中,数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何,原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的,甚至可能包含错误。
天蓝蓝23528
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2024-08-24 16:05
numpy
php单例模式详解,PHP 单例模式解析和实战
2、单例模式的三个
要点
:(1).需要一个保存类的唯一实例的静态成员变量:privatestatic$_instance;复制代码(2).构造函数和克隆函数必须声明为私有的,防止外部程序new类从而失去单例模式的
黄鼠狼爱吃鸡
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2024-08-24 16:32
php单例模式详解
新书上架 | 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab,机器人运动控制、多机器人协作,智能优化算法,滤波估计、多传感器信息融合,
机器学习
Mindtechnist
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2024-08-24 16:31
粉丝福利
深度学习
人工智能
数学基础 -- 梯度下降算法
它广泛应用于
机器学习
、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。
sz66cm
·
2024-08-24 15:25
算法
人工智能
数学基础
单证不一致清关难题 | 国际贸易综合服务平台 | 箱讯科技
添加图片注释,不超过140字(可选)单证一致的
要点
要做到单证一致,银行必须合理小心地审核一切单据,保证受益人提交的单据的种类、内容和份数,甚至文字措词等都必须与信用证的规定完全一致,即使实际装运的货物或
箱讯科技
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2024-08-24 14:20
数据库
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧
技术专长:在
机器学习
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算法驯化师
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2024-08-24 13:43
pyspark
大数据
hive
hadoop
数据仓库
spark
分布式
pyspark
hdfs
浅谈【多线程与并发】之线程池
多线程/并发处理形式1.1线程池的工作原理2、项目-线程池2.1数据说明2.2PTP线程池的API2.2.1初始化线程池2.2.2为线程池增加任务2.2.3销毁线程池谢谢帅气美丽且优秀的你看完我的文章还
要点
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超级飞侠12138
·
2024-08-24 08:39
多线程与并发
linux
开发语言
ubuntu
c++
c语言
机器学习
中分类算法的优缺点
决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时,运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769
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2024-08-24 07:37
分类算法
机器学习
Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法
要点
使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据,物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积
亚图跨际
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2024-08-24 07:35
算法
Python
神经网络
物理变化
分层物理计算
多模机械振荡
非线性电子振荡
光学谐波
可微分数学模型
动力方程
Python和MATLAB和R对比敏感度函数导图
要点
深度学习网络两种选择的强制选择对比度检测贝叶斯自适应估计对比敏感度函数空间观察对比目标量化视觉皮质感知差异亮度、红/绿值、蓝/黄值色彩空间改变OpenCV图像对比度对比敏感度函数模型空间对比敏感度估计眼球运动医学研究空间时间颜色偏心率对比敏感度函数模型
亚图跨际
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2024-08-24 07:33
算法
交叉知识
Python
对比度检测
贝叶斯自适应估计
空间观察对比
量化视觉皮质
对比敏感度模型
眼球运动
偏心率对比敏感度模型
Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容
一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目,旨在探索
机器学习
在艺术和音乐创作中的应用。
爱研究的小牛
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2024-08-24 05:23
AIGC
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opencv处理图片(实战指南)
一、OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
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软件库。
富士达幸运星
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2024-08-24 05:50
opencv
人工智能
计算机视觉
《菜菜的
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sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例
clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689
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2024-08-24 05:50
程序员
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sklearn
随机森林
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先导课《数值分析》(1)——绪论及误差分析
数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例(多项式简化求值)计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录(博客园)机
WarrenRyan
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2024-08-24 04:28
【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树(鸢尾花分类)
.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的
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方法
Better Rose
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2024-08-24 03:07
深度学习
深度学习
决策树
分类
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