机器学习课程笔记第30页

开源计算机视觉库OpenCV详细介绍

开源计算机视觉库OpenCV详细介绍1.OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-05 03:43

[Unity Sentis] 了解 Sentis 中的模型

Packages/[email protected]/manual/models-concept.html了解Sentis中的模型Sentis可以导入并运行开放神经网络交换(ONNX)格式的经过训练的机器学习模型文件

Unity尧明·2024-02-05 02:53

[Unity Sentis] Sentis 中的 Tensor 基本原理

Sentis中的张量的工作方式与TensorFlow、PyTorch和其他机器学习框架中的张量类似。Sentis中的张量最多可以有8个维度。如果张量的维度为

Unity尧明·2024-02-05 02:53

【SVM回归预测】基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码...

短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,是保障电力系统安全,经济运行的重要手段.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是近期提出的一种机器学习方法,

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

【负荷预测】长短期负荷预测（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！

程序辅导帮·2024-02-05 02:45

12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测，机器学习预测全家桶，持续更新，MATLAB代码...

截止到本期，一共发了12篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？

今天吃饺子·2024-02-05 01:56

《老板财税风险管控》课程笔记

大财有道，大富有德大凡优秀成熟的企业，都有一个非常好的财务支撑体系在高效运转，以保证企业的健康发展，做大做强。什么是财税思维？老板应该具体什么样的“财务观”？许多人，一生都在创富、守富、传富中渡过……却没有思考什么是真正的财富？真正的财富是一个人能实现人生的四大自由：身体自由，时间自由，心灵自由，财务自由。什么是财商？如何提升财商？财商就是快速赚钱的技术！是集体创造财富的能力！是用商业的活动增加财

静能开悟·2024-02-05 01:49

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用

showswoller·2024-02-05 00:05

机器学习数据预处理--连续变量分箱

文章目录原理概念等宽分箱等频分箱聚类分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理，也就是将连续型字段转化为离散型字段。连续字段的离散过程如下所示：连续变量的离散过程也可以理解为连续变量取值的重新编码过程，在很多时候，连续变量的离散化也被称为连续变量分箱。需要注意的是，离散之后字段的含义将发生变化，原始字段Income代表用户真实收入状况，而离散之后的含义就变成了用户收入的等级划分

恒c·2024-02-04 23:02

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features

恒c·2024-02-04 23:31

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。它旨在发现数据中的内在结构和模式，将具有相似特征的数据点聚集到同一组中，并将不同组之间的差异最大化。使用不同的聚类法则，产生的聚类结果也不尽相同：聚类算法在现实中的应用：1）用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜

亦世凡华、·2024-02-04 22:59

解析机器学习中的几种常见聚类算法

关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门，下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解，首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

目录聚类分析概念1.1为什么聚类1.2聚类到底是什么1.3聚类与分类区别1.4相似性与距离聚类1.5相似性的测度特征相似度测度与聚类准则2.1特征相似度测度2.2聚类准则分级聚类法聚类分析概念1.1为什么聚类之所以要聚类，是因为当今的数据量剧增（数据爆炸），导致我们检索信息时成本增加。如果可以找到一种计数可以自动分析数据，那么将有效节约资源。1.2聚类到底是什么聚类定义：给定一组无标签样本，按照各

AI小小白·2024-02-04 22:29

15 | 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？

比如，我们开发一个电商App，商品的价格常常会是9块9；再比如，现在流行的深度学习算法，对应的机器学习里的模型里的各个权重也都是1.23这样的数。

_Rye_·2024-02-04 22:27

开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”

噶噶~·2024-02-04 21:15

python绘制决策树图片

背景w3cshool机器学习篇最后一个章节是决策树的简单入门教学，我在那里拷贝代码运行时报错，显示绘制不出决策树图片思路python编译报错无非三种，语法错误，没有装库，路径没对。

氷凌公子·2024-02-04 21:13

深度学习的进展

一、深度学习的基本原理和算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。

csdn_aspnet·2024-02-04 20:52

700 页的机器学习笔记火了！完整版开放下载

正是对机器学习的过程中的痛苦有切身体会，作者希望能做一份教程，以浅显易懂的方式去讲解它，降低大家的学习门槛。作者为此花费了数月时间，经常做到深夜，把自己的学习笔记整理成了这份教程。如果你想

深度学习技术前沿·2024-02-04 19:54

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法

MachinePlay·2024-02-04 19:23

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

迎风斯黄·2024-02-04 17:31

易效能进阶课程笔记28

大脑的小测试，帮助大家切身感受一下大脑的运转特点。第一轮，我说四个数字，请大家按照数字大小从低到高快速地进行排序，这四个数字是：6、11、39、27第二轮，下面我会连续说出九个数字，7、15、33、9、123、58、16、41、12通过这个小小的测试游戏我们就能体会到，大脑短时的内存有限、容易遗忘，在没有记录工具的帮助下，自身很难做出全面的正确判断等等特性。

苏苏_yxn520·2024-02-04 17:48

ANN(MLP) 三种预测

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法

取名真难.·2024-02-04 17:17

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。

uncle_ll·2024-02-04 16:57

evalml，一个有趣的 Python 库！

Github地址：https://github.com/alteryx/evalml数据科学是当今科技领域中不可或缺的一部分，而机器学习是数据科学的核心。

Sitin涛哥·2024-02-04 16:56

2018年深度学习的主要进步

在学术层面，机器学习领域已经变得非常重要了，以至于每20分钟就会出现一篇新的科学文章。在本文中，我将介绍2018年深度学习的一些主要进展，与2017年深度学习进展版

城市中迷途小书童·2024-02-04 16:15

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！

SnailTyan·2024-02-04 14:13

大数据与机器学习：实践方法与行业案例.2.4　作业调度

2.4作业调度调度工具用来对作业进行调度，通过ETL工具创建的作业如果需要周期性运行，就需要使用调度工具来完成。调度工具是一个相对复杂的系统，尤其是在跨操作系统、跨应用平台的作业环境中更是如此。在复杂的作业环境中，需要使用商用调度工具，目前国内使用较多的商用调度工具为Control-M。该工具是BMCSoftware提供的企业级集中作业调度管理解决方案，能够集中管理跨平台、跨应用的生产控制和调度过

weixin_34054931·2024-02-04 14:01

开发实践9_OnlinePlatform笔记

学习朔宁夫开发工程师课程笔记。0架构：01.MyDoc\PycharmProjects\ProjOnline，注册一个indexapp备主页用。

even_123·2024-02-04 14:22

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑摘要深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

OpenSSL:configure: error: OpenSSL library not found解决方案

爱编程的喵喵·2024-02-04 13:53

Python 学习工具及资源

小甲鱼Python基础学习到P19（函数）之前image.png菜鸟语法查询Anaconda安装教学Jupyter教学*李宏毅机器学习

Lanlan_78d1·2024-02-04 12:27

大数据技术未来发展前景及趋势分析

Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。Twitter

丨程序之道丨·2024-02-04 12:54

02神经网络的学习及代码实现

先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。

我闻如是·2024-02-04 12:04

＜机器学习＞＜详解＞ KNN最邻近分类算法

K-Nearestneighboralgorithm回顾：Distancemeasures的两种方法:Euclideandistance(本节使用):D(A,B)=(a0−b0)2+(a1−b1)2+...+(an+bn)2D(A,B)=\sqrt{(a_0-b_0)^2+(a_1-b_1)^2+...+(a_n+b_n)^2}D(A,B)=(a0−b0)2+(a1

reco_blog·2024-02-04 11:46

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

【转】机器学习--- 分类算法详解

原文链接：http://blog.csdn.net/china1000/article/details/48597469感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了，机器学习、数据挖掘的能力其实是有边界的。

奔狼的春晓·2024-02-04 11:42

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X

小旺不正经·2024-02-04 11:10

机器学习系列——（十）支持向量机

它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机（LinearSVM）开始。

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架

python零基础入门小白·2024-02-04 11:24

2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享

题是机理分析，需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究，结合生态学原理和动力学理论，建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型，比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型，但如果使用常见的机器学习模型如神经网络

建模忠哥小师妹·2024-02-04 11:19

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

无监督学习是机器学习中的一种方法，其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中，算法不依赖于任何先验的标签信息，而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。

老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

Github 2024-02-03 开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目6C项目1TypeScript项目1JavaScript项目1PowerShell项目1Rust项目1MLflow:机器学习生命周期平台创建周期

孙琦Ray·2024-02-04 09:09

ACL 2022 VLN视觉和语言导航：任务、方法和未来方向综述

视觉和语言导航（VLN）是实现这一目标的一个基础性和跨学科的研究课题，越来越受到自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习社区的关注。

善良的L君丶·2024-02-04 09:51

机器学习6-逻辑回归

逻辑回归是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”，但实际上它用于分类任务，特别是对于输出为两个类别的情况。

dracularking·2024-02-04 09:09

机器学习——集成学习

理解：集成学习是一种机器学习方法，其核心思想是将多个学习器（弱学习器）集成在一起，以达到比单个学习器更好的性能

三三木木七·2024-02-04 09:37

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。在二维空间中，这个超平面可以被看作是一条直线，但在更高维度的空间中，它可能是一个平面或者更复杂的决策边界。SVM特别擅长处理高维数据和非线性问题，通过使用核技巧（kerneltrick），它能够在高维空间中有效地

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

2022-03-15

第1章：【1.4-归纳偏好】可以跳过第2章：【2.3.3-ROC与AUC】及其以后的都可以跳过1.1引言机器学习致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统的自身性能。

熊猫的笔记·2024-02-04 09:25

利用回归模型预测数值型数据

回归机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。

AIOPstack·2024-02-04 09:40

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。

迎风斯黄·2024-02-04 08:58

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