机器学习零散知识点总结

【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.
好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。
修破立生·2025-03-06 14:09

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。
XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
北屿升：·2025-03-06 13:29

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

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·2025-03-06 11:12

智能云图库项目实战（4）---空间模块

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！
rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球，你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验（比如摸出红球的次数多），来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子：假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里
游戏乐趣·2025-03-06 11:07

机器学习笔记

1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。
有涯小学生·2025-03-06 10:35

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

第一章：机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学，主要算法是神经网络。
走在考研路上·2025-03-06 10:29

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

Python作为一门强大而灵活的编程语言，凭借其丰富的库和工具，在机器学习和数据分析领域扮演着举足轻重的角色。
CodeJourney.·2025-03-06 09:54

Python神器 Jupyter Notebook

它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景，尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装，其中最常见的是通过安装A
懒大王爱吃狼·2025-03-06 07:10

Linux & Shell

是什么二、Shell基本语法1.变量2.流程控制条件判断if判断case判断for循环while循环3.函数系统函数自定义函数三.shell工具grepsedawkcutreadsort四.常用命令五.零散知识六
一坛剩菜·2025-03-06 04:08

费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力：矩阵运算与应用 (应用篇)

线性代数不仅是图像处理的基石，也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具，用于描述和解决多维
修昔底德·2025-03-06 03:06

c++ primer plus知识点总结

#includeintmain(){usingnamespacestd;//可以写在main外，为全局//usingstd:cin;//usingstd:cout;//usingstd:endl;intn;//声明变量cout>n;//输入cout=short)、long(32)、longlong(64)#include//符号常量可以调用INT_MAX、SHRT_MAX、LONG_MAX、LLO
湖前一人对影成双·2025-03-06 03:06

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。
一小路一·2025-03-06 02:27

机器学习校招面经二

快手机器学习算法一、AUC（AreaUndertheROCCurve）怎么计算？AUC接近1可能的原因是什么？
Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

21.如何评价分类模型的优劣?（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用：当关注假阴性错误的成本较高时（例如疾病检测）。
麦当当MDD·2025-03-06 01:15

顺丰科技-2024 机器学习算法 面经

专栏分享：计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点专栏首页：软件测试开发类面经合集主要分享：测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验面试code学习参考请看：数据结构面试必刷100题一面：1.自我介绍2.线程和进程的区别，什么时候用多进程，什么时候用多线程（这个属于给自挖坑了）3.实习项目问题，项目目标是怎么定的，用的什么算法
程序员奇奇·2025-03-06 00:10

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理：系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于Dj
源码空间站11·2025-03-06 00:40

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4
孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识
孤城laugh·2025-03-06 00:39

DeepSeek 全套资料pdf合集免费下载（持续更新）

有很多朋友都关注DeepSeek相关使用的教程资料，本站也一直持续分享DeepSeek学习相关的pdf资料，由于比较零散，这篇文章主要就是做一个汇总，并且持续更新，让大家可以及时获取下载最新的相关DeepSeek
Java潘老师·2025-03-05 23:00

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

背景深度学习的概念与发展历程：深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一类方法，源于
与光同尘 大道至简·2025-03-05 23:59

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

《如何建立知识图谱？这些资源和工具助你一臂之力》

它就像一个私人知识管家，帮你将零散的知识整理得井井有条，让知识真正为你所用，助力你在学习和成长的道路上一路开挂。接下来，就让我们
·2025-03-05 20:57

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀 （含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。
arbboter·2025-03-05 20:08

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。
衣衣困·2025-03-05 18:59

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-05 18:55

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求
richenlin·2025-03-05 15:56

【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换

Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips：（本博文在jupyter中实训）目录一、创建数组对象1.array（）函数来创建数组的对象2
sc.溯琛·2025-03-05 15:55

神经网络:人工智能的核心技术

它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
m0_75126181·2025-03-05 14:12

强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略，还是说它只能在已知规则下生效？

强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。
concisedistinct·2025-03-05 12:58

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab
一智哇·2025-03-05 11:21

推荐收藏！数据分析必会的 10 个 python 库！

文末提供资料和技术交流Scikit-learnScikit-learn是一个功能强大的机器学习库，为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。
Python数据挖掘·2025-03-05 11:46

探秘Mixup：数据增强的新利器

mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库，它实现了机器学习中的数据增强策略
荣正青·2025-03-05 10:42

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

国内如何快速拿下微软AI-900!?

获得证书能够证明证书持有者在机器学习（ML）、人工智能（AI）基础概念、云技术基础及MicrosoftAzure服务等多方面的掌握程度。此考试的考生应熟
全球认证考试中心·2025-03-05 08:58

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。
漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

【量子退火（Quantum Annealing, QA）在Machine Learning Classification中的应用】

它不仅可以用于求解传统优化问题，还被逐渐应用于机器学习领域，特别是机器学习分类（MachineLearningClassification）**任务中。
搞技术的妹子·2025-03-05 05:04

二维随机变量

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Shockang·2025-03-05 05:31

似然函数与极大似然估计

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Shockang·2025-03-05 05:31

正交投影与内积空间：机器学习的几何基础

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Shockang·2025-03-05 05:31

特征值与特征向量

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Shockang·2025-03-05 05:30

mac系统下安装pycharm

系统下安装pycharm前言Windows系统安装教程传送门链接:https://blog.csdn.net/lianxiaohei/article/details/121694126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
连小黑·2025-03-05 03:43

【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念

1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值：也称为动作价值函数，评估动作的价值，它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望，表示为Q(s,a)，其中s是状态，a是动作。V值：评估状态的价值，也称为状态价值函数，表示为V(s)，其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的，都是衡量在马可洛夫树上某一个节点
长相忆兮长相忆·2025-03-05 02:42

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：
坐望云起·2025-03-05 02:37

30段极简Python代码：这些小技巧你都Get了么

Python是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解，那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码，它们都是平常非常
Python 学习者·2025-03-05 01:55

如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析

##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-04 22:09

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
衣衣困·2025-03-04 22:36
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