机器学习问题解决

机器学习先导课《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·2024-08-24 04:28

Jenkins使用Publish Over SSH插件远程部署程序到阿里云服务器

PublishOverSSH三个插件：如果需要多用户管理那就安装：Role-basedAuthorizationStrategy插件即可2、配置PublishOverSSH服务如果这块出现问题，请查看下面问题解决
Joe192·2024-08-24 04:42

【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)是一种应用广泛的机器学习方法
Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M
LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。
代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l·2024-08-24 02:28

《亲爱的，我们可以不吵架》第三天收获:

夫妻之间常见的三种差异:1.第一种差异:是问题解决风格的差异在面对问题时，有些人是调查者，有些人是跳跃者调查者综合考虑各种因素，仔细分析并提出解决方案。跳跃者是选择用直觉思考问题。
石姐说书·2024-08-24 01:24

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用
夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。
jun778895·2024-08-24 00:48

9.18培养唱反调的人

团队里面有个唱反调的人，不一定是一件坏事，反而是一件好事，说明那个人独立思考公司提出的问题了，这样会让我们在另外一个方向思考问题，更好的把问题解决了。
路途赵晶·2024-08-24 00:42

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~
揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。
范范0825·2024-08-23 20:22

Scratch的编程进化论：项目版本控制与历史记录的奥秘

它不仅让孩子们能够编写自己的程序，更通过项目版本控制和历史记录查看功能，培养了孩子们的逻辑思维和问题解决能力。本文将深入探讨Scratch在项目版本控制和历史记录查看方面的支持与实现。
2401_85761762·2024-08-23 19:47

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

记 一次EasyExcel依赖问题 com.alibaba.excel.exception.ExcelAnalysisException: java.lang.NoSuchMethod

（idea查询依赖关系如下）一看确实存在版本冲突的问题解决后小伙伴可通过该方法查看poi是否存在多个版本。如果确实存在，需要调整pom文件了。
Jehome·2024-08-23 18:43

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。
生信小课堂·2024-08-23 14:08

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP
计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习
迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历
zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le
#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

Scratch的编程进化论：项目版本控制与历史记录的奥秘

它不仅让孩子们能够编写自己的程序，更通过项目版本控制和历史记录查看功能，培养了孩子们的逻辑思维和问题解决能力。本文将深入探讨Scratch在项目版本控制和历史记录查看方面的支持与实现。
2401_85743969·2024-08-23 07:02

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。
柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 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·2024-08-23 03:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点
weixin_63207763·2024-08-23 01:25

机器学习与数学

想要更多了解深度学习、机器学习、人工智能等领域，以及涉及的相关数学知识和编程基础，强烈推荐大家一个微信公众号：机器学习与数学，真的是干货满满，非常专业。每篇文章读完后，收获很大，值得关注！
星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量
周琰策Scott·2024-08-22 19:22

OMP: Error #15问题解决方法

报错信息OMP:Error#15:Initializinglibomp140.x86_64.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitialized.OMP:HintThismeansthatmultiplecopiesoftheOpenMPruntimehavebeenlinkedintotheprogram.Thatisdangerous,sinceitcand
WD-ss·2024-08-22 19:21

一篇关于ios sdk的新手引导

里面实现以下这个方法4.然后导出framework5.然后写一个demo导入framework测试一下下面说一下一般会遇到的问题吧1.常见的other设置为-ObjC2.使用模拟器遇到的问题如果是上面这种问题解决方法
那年我们十八·2024-08-22 17:57

关于Git使用不成功的问题解决方案记录

关于Git使用不成功的问题解决方案记录前言代理连接不成功总结前言项目中建立了Git小仓库，但是在使用中出现了无法push新的代码，显示端口出现问题，发现网站和端口都没有问题，可以打开网站。
arriettyandray·2024-08-22 17:09

2023-06-17

不管是不是情侣遇到问题真的不可怕可怕的是用制造问题的方式去解决问题解决问题的方式是每个人的思维模式三观等各方面的综合体现长期相处舒服的人，一定是善于解决问题，而不是制造问题。
S爱笑的眼睛·2024-08-22 17:02

ImportError: pycurl: libcurl link-time version (7.54.0) is older than compile-time version (7.61.0)

ImportError:pycurl:libcurllink-timeversion(7.54.0)isolderthancompile-timeversion(7.61.0)#问题解决步骤（Fuckthisquestion
Alphadot·2024-08-22 16:59

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮
音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编
Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。
哒哒将军令·2024-08-22 14:03

【机器学习第十二章——计算学习理论】

机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是
方寸星河yu·2024-08-22 14:21

用git指令别名，解决unity环境问题

文章目录背景问题解决尝试1尝试2尝试3背景unity项目开发时，由于我本机的配置和项目组其他小伙伴的配置不一样，使用统一的配置打开项目会出现花屏的现象，经过摸索尝试，需要修改unity的ProjectSettings
我是黄大仙·2024-08-22 13:42

多模态大模型：技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示

知识革命(1980s-1990s):涌现出机器学习、神
AI大模型应用之禅·2024-08-22 12:40

【搬运工】提问篇——问题回应与学习“主体间性”关系

对学生问题的回应，我们不仅要关注问题解决角度的回应，更需要关注对学生提问行为及言语本身的回应。这就需要我们在提问活动中，建立“主体间性”的学习关系。
A_thinker·2024-08-22 12:53

2022-08-17

真实的心，专业的知识，还能帮助机构提供问题解决方案，这是每一位销售人员应具备的技能。
凤凰语言艺术吴老师·2024-08-22 11:37

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例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·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转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·2024-08-22 11:33

【Vue】el-autocomplete禁用时仍会触发下拉的问题

文章目录问题解决问题el-autocomplete禁用时，点击后仍会触发下拉，导致出现bug解决试了一下官方disabled属性、@focus、@click.stop均不起作用，最后无奈只能在查询方法那里做处理
益达是我·2024-08-22 11:01

基于STM32开发的智能门锁系统

目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化密码输入与验证门锁控制与状态指示Wi-Fi通信与远程监控应用场景家庭智能门锁办公室智能门禁系统常见问题及解决方案常见问题解决方案结论
嵌入式详谈·2024-08-22 10:55

嵌入式详细教程：基于STM32实现语音识别系统

目录文章主题环境准备语音识别系统基础代码示例：实现语音识别系统应用场景：智能家居与便携设备问题解决方案与优化1.文章主题文章主题本教程将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中使用C语言实现语音识别系统，特别是如何通过
嵌入式详谈·2024-08-22 10:25

基于STM32实现智能音频播放系统

目录文章主题环境准备智能音频播放系统基础代码示例：实现智能音频播放系统应用场景：智能家居与音频应用问题解决方案与优化1.文章主题与命名文章主题本教程将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中使用C语言实现智能音频播放系统
嵌入式详谈·2024-08-22 10:25

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大
C_GUIQU·2024-08-22 10:55
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