机器学习问题解决第3页

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘

【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP

云天徽上·2024-09-11 06:16

程式语言区分

以下是一些广泛使用的编程语言：1.Python：易于学习，广泛用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化等领域。2.Java：广泛应用于企业级应用、安卓开发、大型系统开发等。

白总Server·2024-09-11 06:09

SpringMVC的架构有什么优势？——视图与模型（二）

——视图与模型（二）前言关键字：机器学习人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件，它们负责渲染模型数据并生成

不会编程的小孩子·2024-09-11 03:19

【Bug分析】Keil报错：error: #18:expected a “)“问题解决

【Bug分析】Keil报错：error:#18:expecteda“）”问题解决前言bug查找bug解决方法小结前言keil编译时出现一个问题，缺少一个右括号。然后仔细查看代码，并没有括号缺失。

Jason Yan·2024-09-11 00:02

java-redis-击穿

Java与Redis之缓存击穿问题解决方案1.背景：缓存的基本概念在高并发系统中，缓存是一个非常重要的优化手段。

Flying_Fish_Xuan·2024-09-11 00:30

2023-04-07周五，当下的时间我们能做什么

这周开始的时候，对于之前的情绪核心问题解决方案进行了汇总和总结，给出了一个简洁清晰、方便回顾和不断调用的简洁清晰的方案。

蜗壳行路难·2024-09-10 23:18

使用 MongoDB 构建 AI：Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心

PatronusAI由MetaAI和MetaRealityLabs的机器学习专家创立，旨在增强企业对生成式AI应用程序的信心，在塑造值得信赖的AI生态方面处于领先地位。

MongoDB 数据平台·2024-09-10 20:01

MySQL 日期函数语法介绍和案例示范以及常见问题解决

本文将以电商交易系统为例，详细讲解MySQL日期类型及其转化，常用的日期函数，以及一些解决常见问题的方案。一、MySQL日期数据类型MySQL提供了多种日期数据类型，适用于不同的使用场景。常见的日期类型包括DATE、DATETIME、TIMESTAMP、TIME和YEAR。DATE：只存储日期，不包含时间部分，格式为'YYYY-MM-DD'。例如，订单生成日期或用户注册日期。DATETIME：包含

J老熊·2024-09-10 18:45

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

阿_旭·2024-09-10 17:39

2022-09-06

我是这样理解的，创业也好，打工也好，要基于你的目标，创业的目标与打工的目标创业是为了钱还是梦想还是你发现了一个需求想要解决它，打工是为了钱还是为了积累能力，为自己的未来做准备，结合现状，你的个人生存问题解决了吗

山西刘洋·2024-09-10 17:15

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

人工智能与机器学习原理精解【18】

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi

叶绿先锋·2024-09-10 15:26

七十二五·2024-09-10 15:21

如何在Python中处理不平衡数据

失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些

葡萄_ac1c·2024-09-10 14:53

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例

一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。

@我们的天空·2024-09-10 14:18

自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍

文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-10 08:14

2021-01-10读《多维度思考》

书中介绍了9种思考方式，包括独立思考，坚韧思考，健康思考，系统思考，创造性思考，问题解决式思考，合作思考，决策性思考，批判性思考。

梦雅的话·2024-09-10 07:19

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算

张小生180·2024-09-10 06:01

《问题解决的策略》刘姗姗坚持分享第854天

好的策略有助于问题解决。1.算法：在问题空间内随机搜索所有可能解决问题的方法，直到找到一种有效的解决问题的方法。这种方法是把解决问题的方法进行一一尝试，最终找到解决问题的答案。

姗姗_52f9·2024-09-10 04:07

关于深度森林的一点理解

年年初，南京大学周志华老师上传了一篇名为：DeepForest：TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变

Y.G Bingo·2024-09-10 03:10

汽车智能驾驶算法汇总

汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。

芊言芊语·2024-09-10 03:04

一文告诉你程序员该掌握和应用大模型

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

大耳朵爱学习·2024-09-10 01:23

2021-03-26 每日打卡

本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习，然后就在纠结中什么都没做。感想：冲劲十足的周一周二，慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。

来多喜·2024-09-10 00:09

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向

「已注销」·2024-09-10 00:33

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。

Ven%·2024-09-09 21:21

解决网页缩放百分比页面变形问题

前端页面经常会出现网页缩放百分比页面变形这个问题解决这个问题很简单，就是在整个布局外面加上一层div，并且为它指定好宽高就可以了。.

烂笔头儿@·2024-09-09 21:20

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach

困了不能睡·2024-09-09 21:47

mac m2芯片docker打镜像

这里写自定义目录标题问题解决问题本机是m2芯片是arm64的架构，gs线上运行环境不支持！！！解决看了很多文章，用dockerrun--platform的，线上也不给你那么运行啊。。

Whitess007·2024-09-09 18:28

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(6)---UI 结构及与service互动

目录背景技术问题描述Jinja2概述特性问题解决手段问题1问题2问题3代码实现前端代码python代码解释页面展示home上传视频搜索视频背景通过1-5我们已经搭建好完整的后台功能，service，及准备与

PhoenixAI8·2024-09-09 10:01

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

2022-8-24日记～梳理工作交接文件夹！真的一天不够……

今天是什么日子起床：09:00就寝：01:00天气：晴任务清单今日完成的任务，最重要的三件事：1.对接BP问题解决2.工作交接文件梳理3.对练学习·信息·阅读所谓“自我提升”，其实可以简单粗暴：1、内心强大

Miss亚姐聊职业生涯成长·2024-09-09 03:12

npm 安装包失败的原因及解决方案

npmixxx报错如下：原因：npm版本问题解决方案：1.使用--force命令强制执行，可以安装成功，但是会出现警告npmixxx--force2.可以在安装时忽略所有peerDependenciesnpmixxx

风之子918·2024-09-09 03:42

Django跨域问题

简介由于本站以及很大部分项目都是前后端分离模式，前后端所配置的域名并不相同，所以会受到浏览器的同源策略限制，导致不能正确的请求资源，以下内容先用最简单的方法实现Django后端的跨域问题解决，后续原理再慢慢补充实现跨域

一个简短且非常好记的ID·2024-09-09 01:27

《掐指一算满级大佬命中缺财》君辞全文免费阅读【完整版】

“我懂，我懂，大师您把工地上的问题解决了，能不能帮我看看？”项目负责人的态度简直是一百八十

云轩书阁·2024-09-09 01:26

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

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常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

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