机器学习零基础入门实战第4页

2024年最新初面蚂蚁金服，Python爬虫实战：爬取股票信息(1)，面试题解析已整理成文档怎么办

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

imtokenmax合约众筹·2024-09-09 22:57

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

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

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

网络安全最新网络安全-SSRF漏洞原理、攻击与防御(1)，2024年最新网络安全程序员架构之路该如何继续学习

如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识（2天）①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。

2401_84265972·2024-09-09 13:54

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

Python实用技巧: 获取后缀名(扩展名) 或文件名

Python实用技巧:获取后缀名(扩展名)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持

高斯小哥·2024-09-09 12:41

【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

《拾起画笔去旅行》一座城，一幅画，一段述不完的故事

他们很多作者，甚至都是零基础的，或普通工人，或全职宝妈，或者耄耋之年的爷爷奶奶……似乎，他们都在述说着一段段关于“坚持，无关你我”的故事。这里没有名利，不求得失，只为一份简单的分享。真好。

HAVI逸风·2024-09-09 08:27

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

【Python基础】Python推导式

本文收录于《Python编程入门》专栏，从零基础开始，分享一些Python编程基础知识，欢迎关注，谢谢！

姑苏老陈·2024-09-09 01:58

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四

屿小夏·2024-09-09 00:23

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

ASP.NET Core消息队列RabbitMQ基础入门实战演练

本次分享课程不是零基础教学，课程内容的侧重点是讲解的RabbitMQ的最实用、最简单的实战运用场景：Publish/Subscrib(发布/订阅)模式，发送端发送消息，单个接收端接收处理消息。

阿笨NET·2024-09-08 21:00

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

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

2024年最新iOS 语言基础&；初探 Xcode 工具_xcode 入门(1)，BAT这种大厂履历意味着什么

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Go语言开发知识点，真正体系化！

2401_84830208·2024-09-08 12:29

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

Java 并发集合：阻塞队列集合介绍

与此同时，本专栏的所有文章，也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理，因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同

栗筝i·2024-09-08 09:38

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

【DevOps工具篇】Keycloak中设置LDAP认证

中的用户进行登录Keycloak配置步骤功能测试从LDAP向Keycloak批量添加用户Keycloak配置步骤功能测试推荐超级课程：Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课AWS云服务快速入门实战启用

小涵·2024-09-08 01:16

【微前端】ReactJS实现微前端的代码架构

实现微前端的代码架构通用步骤基于微前端的应用典型树结构：示例代码Webpack设置：Babel设置：配置Webpack别名：依赖管理：推荐超级课程：Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课AWS云服务快速入门实战微前端是一种构建

小涵·2024-09-08 01:43

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？

ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

2024年Python爬虫：爬取招聘网站系列 - 前程无忧

对应视频教程：【Python爬虫】招聘网站实战合集第一弹：爬取前程无忧，零基础也能学会！f=open(‘python招聘数据1.csv’,mode=‘a’,encoding

2401_84562659·2024-09-07 22:52

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4

Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优