机器学习量化第7页

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

自立自强的江铃集团新能源，用科技创新实力圈粉

作为拥有56年造车经验的企业，江铃集团新能源在整车研发、智能制造、智能网联、三电技术和车身轻量化等领域全面突破，不仅成功定位于纯电市场，还通过前瞻性的创新战略实现了

微视资讯·2025-03-16 02:33

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。

热爱电气·2025-03-15 23:07

Python如何快速计算技术指标的金叉死叉？

量化问财·2025-03-15 22:30

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例

一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

JavaScript性能优化实战：从8s到0.8s的极致提升

一、性能优化核心指标（先量化再优化）1.1关键性能指标‌FPS‌：帧率≥60为合格（开发者工具Performance面板）‌内

小诸葛IT课堂·2025-03-15 21:28

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。

ghx3110·2025-03-15 19:16

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编

琢磨先生David·2025-03-15 19:15

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计

mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

安全测试数据的分析、报告及业务应用

例如，通过统计安全测试中发现的漏洞总数，能够量化应用程序的安全状态，还可据此设定软件安全测试的目标，如在应用程序投入生产环境前，将漏洞数量降低至可接受的最低限度。

蚂蚁质量·2025-03-15 16:18

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-15 15:42

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-15 14:30

【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。

不会写代码的码农农·2025-03-15 13:25

草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案

#外卖避雷计划#】[特殊字符][特殊字符]-CSDN博客（含三端流程图+预算穿透表+风险应对）一、策划目标（草根版核心）实现单城外卖后厨监督轻量化：✅创作端：骑手/打假人扫码接单，视频自动同步（省90%

cainiaojunshi·2025-03-15 13:24

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

Java对比Python，谁才是编程王者？

两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历

Java学研大本营·2025-03-15 13:50

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，

披光人·2025-03-15 12:14

Python多版本环境管理UV

Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境

坐吃山猪·2025-03-15 12:44

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。

AI天才研究院·2025-03-15 11:41

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。

不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

全自动量化交易软件是否真的可靠？使用过程中有哪些潜在风险需要注意

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python

财云量化·2025-03-15 10:04

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常

奥德彪123·2025-03-15 10:30

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。

wgc2k·2025-03-15 09:21

海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow

随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。

晴天彩虹雨·2025-03-15 08:12

安全中心建设关键技术之机器学习

通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。

sinfoyou·2025-03-15 07:33

審單人員效率 PPP 模型

具体包括以下几个方面：1.量化审单人员的工作效率目的:通过审单数量、工时、折算率等指标，量化审单人员的工作效率。实现方式:计算每个审单人员的审单量（vol_o）。

chenchihwen·2025-03-15 07:01

人工智能：重塑未来生活与工作的科技力量

最初，AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域，目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中，AI遭遇了诸多挑战和瓶颈，但其发展潜力逐渐被认可，并在随后几十年中得到了迅速的

Geektec·2025-03-15 06:54

Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型）

文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。

Harry技术·2025-03-15 06:17

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

网络安全大白·2025-03-15 04:38

大模型生成人物关系思维导图的实战教程

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-03-15 03:21

Milvus 本地Ollama向量化markdown文件

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言代码测试注意前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：我在局域网内安装了milvus服务，现在需要把一个文件夹里所有的markdown文档都向量化到

慌雨·2025-03-15 02:17

轻松掌握：Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧

Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库，由Zilliz开发并维护，适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库，Milvus能够对万亿级向量进行索引。

威研威语·2025-03-15 02:46

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网

算法如诗·2025-03-14 23:23

python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程

随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。

快撑死的鱼·2025-03-14 22:11

云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件

·2025-03-14 22:37

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习

Robin_Pi·2025-03-14 20:25

2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！

真智AI·2025-03-14 19:15

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会

围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。

CSDN资讯·2025-03-14 18:03

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