机器学习（学习笔记）第12页

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

VUE学习笔记—Vue运行时渲染

前言有一个需求：能不能让用户自制组件，从而达到定制渲染某个区域的目的。在线DOME预览大致说一下项目的背景：我们做了一个拖拉拽生成界面的系统，通过拖拽内置的组件供用户定制自己的界面，但毕竟内置的组件有限，可定制性不高，那么给用户开放一个自定义代码组件，让用户自己通过写template+js+css的方式自由定制岂不是妙哉。那么该怎么实现呢？我们先来看一vue官方的介绍很多时候我们貌似已经忽略了渐进

前端姑娘·2024-08-31 16:16

【QT】学习笔记：处理数据库 SQLite

在Qt中使用SQLite数据库非常简单，Qt提供了QSqlDatabase和QSqlQuery类来处理数据库的连接、查询、插入、更新和删除等操作。下面是一个示例程序，展示如何在Qt中使用SQLite数据库。示例代码1.项目配置首先，确保在项目的.pro文件中添加对QtSQL模块的支持：QT+=sql2.SQLite数据库操作示例下面是一个简单的QtC++程序，展示如何创建SQLite数据库、创建表

海纳老吴·2024-08-31 15:41

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

学习笔记:2018-08-14

看久了深渊，深渊也会凝望你；看久了天堂，天堂的大门会为你敞开。人性固然有很多阴暗面，但在形形色色的众生之相中，我们却总能找到正义，找到善良，找到希望，找到爱。一个人，追求自身的简单和丰富，才不会被尘世的一切所蛊惑和打扰。做人的关键在于如何调整好自己的心态，把握好自己现在的一切，经营好自己的当下。终身去寻求别人认可的东西和别人的认可，会失去真正的快乐和幸福。

牧心墨予·2024-08-31 14:52

吴正宪数学教学学习笔记之81

吴正宪数学教学学习笔记之八十一（0121）巧妙利用比较思想的策略三：利用负迁移进行比较。数学知识之间有非常紧密的内在联系，很多新知识在一定的条件下可以用旧知识去认识和理解。

东哥杂谈·2024-08-31 13:36

scrapy学习笔记0827

1.总之先启动先安装scrapy，pipinstallscrapy创建scrapy项目，生成的项目结构应该如图所示，scrapystartprojectexample选择需要爬取的页面并分析，这里选定的页面是Allproducts|BookstoScrape-Sandbox一个供给爬虫学者练手的网站，我们需要爬取上面的书籍信息，解析我们需要的内容在那一段html标签里可以使用浏览器自带的开发者工具

github_czy·2024-08-31 13:57

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

2022-02-27 Node.js Express框架学习笔记(三) 中间件(Middleware):局部中间件,应用级中间件,路由级中间件,错误处理中间件

文章目录0.Express中间件的概念定义本质调用流程next参数&next()函数中间件的作用中间件的分类注意事项1.局部生效的中间件示例2.应用级中间件(全局)语法示例:把复用性高的路由改成应用级中间件应用级中间件的注册顺序3.路由级中间件语法示例一:应用级中间件和路由级中间件的对比例子示例二:路由中间件只处理单一功能/页面4.错误处理中间件语法示例:处理浏览器地址访问不存在目录的错误0.Ex

前端OnTheRun·2024-08-31 10:39

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

python的图像融合及图像的类型转换学习笔记

一、图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是：目标图像=图像1+图像2，运算结果进行取模运算。当像素值255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下：目标图像=cv2.add(图像1,图像2)此时结果是饱和运算，即：当像素值255时，结果为255，例如：(255+64)=255两种方法

yava_free·2024-08-31 09:27

宇宙公民高效阅读蜕变营第13期第8天

学习笔记作业：Echofrom上海2021/6/26今日学习了OKR精英高效工作法，虽然公司已经在使用了，但再次加深了影响，感恩Mei校长的分享！

Echo莲语·2024-08-31 08:29

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【SQL学习笔记】之数据定义语言（DDL）

SQL语言的学习可以简单地分为以下五个部分：数据查询语言（DQL）：select数据操作语言（DML）：insert、update、delete数据定义语言（DDL）：create、alter、drop数据控制语言（DCL）：grant、revoke事务处理语言（TPL）本节主要介绍数据定义语言（DDL）（其他部分日后更新数据定义语言（DDL）主要包括create、alter、drop三个命令，用

Grape_sy·2024-08-31 04:52

PMP错题总结（十三）

本文是PMP考试的错题总结，适合想增强分数的学习者参与，本篇文章是我自己的学习笔记，供大家参考速度是指每次迭代完成的故事点的数量。如果迭代周期增加，团队应该能够提供更多的故事点，这将提高速度。

柒小毓·2024-08-31 04:22

Redis基础知识学习笔记（一）

文章目录Redis简介Redis简介REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统，是跨平台的非关系型数据库,其是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的API。Redis通常被称为数据结构服务器，因为值

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-08-31 03:17

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

《Linux就该这么学》学习笔记——Day13

简介本章节主要讲解nmtui命令配置网络参数管理网络会话服务以及手工绑定mode6模式双网卡，实现网络的负载均衡。同时深入介绍了SSH协议与sshd服务程序的理论知识以及实验演示Linux系统的远程管理方和配置服务程序的方法，并使用screen服务程序远程管理Linux系统的不间断会话等技术。参考：https://www.linuxprobe.com/chapter-09.html命令行详解可参考

ggsddu_mmm·2024-08-31 00:27

Linux基础入门

课程链接：黑马程序员新版Linux零基础快速入门到精通，全涵盖linux系统知识、常用软件环境部署、Shell脚本、云平台实践、大数据集群项目实战等_哔哩哔哩_bilibili声明：该文章为本人的学习笔记

LIPAH·2024-08-31 00:27

后端学习笔记：Python基础

后端学习笔记：Python基础数据类型：Python中主要有以下几种常用的基本数据类型：String字符串类型，用单引号或者双引号引用Number数字类型，包括浮点数，整数，长整数和复数List列表项，

Tai_Monster·2024-08-31 00:24

5分钟商学院*周总结

【优胜行动派️❤️学习日记】[打卡宝宝]：刘明纳[打卡日期]：2019/1/20[学习内容]：5分钟商学院*周总结[学习笔记]:概念：变招为抢我在“合伙人制度”里讲过，资本和人才，是两个永不停止的博弈。

lmn纳纳·2024-08-30 23:59

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

Spring学习笔记——开篇

整体架构Spring核心容器Beans包含访问配置文件，通过Spring容器创建和管理Bean,进行依赖注入和控制反转操作相关所有类。Core包含Spring框架的基本核心工具类，Spring其它组件均需要使用该包，是其它组件的基本核心。Context为Spring核心提供扩展，能够找到使用SpringApplicationContext特性时需要的所有类；JNDI特性时需要的所有类；UI方面模板

weixin_30699741·2024-08-30 22:11

Python学习笔记36：进阶篇(二十五)pygame的使用之事件监听控制切歌和暂停，继续播放

前言基础模块的知识通过这么长时间的学习已经有所了解，更加深入的话需要通过完成各种项目，在这个过程中逐渐学习，成长。我们的下一步目标是完成pythoncrashcourse中的外星人入侵项目，这是一个2D游戏项目。在这之前，我们先简单学习一下pygame模块。私信我发送消息python资料，领取pythoncrashcourse中文版PDF。pygamePygame是一个开源的Python多媒体开发

明月望秋思·2024-08-30 20:04

学习笔记 | 文件处理grep、awk、sed这三个命令

文件处理grep、awk、sed这三个命令必知必会1)grepgrep(globalsearchregularexpression(RE)andprintouttheline,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。常用来在结果中搜索特定的内容。2)awkawk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk

大虎牙·2024-08-30 20:29

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。条件二：样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大（不能包含离群点或异常值）。条件三：每组样本之间相互独立。条件四：皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据（两个对象）之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX

shellier·2024-08-30 17:44

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

【学习笔记】用Mac自学虚幻4

文章目录前言学习过程总结前言首先，我是大学自学的前端，之后实习做的是前端是Webgl可视化工作，从实习到转正再到离职大概一年时间，辞职以后我考虑了目前比较火的UE引擎，于是重新学习了一遍C++和数据结构后，开始自学UE。由于本人手里只有一台MacBookAir，本次学习全程用Mac来运行。提示：建议学习UE的新人去学一遍C++，并且了解一下STL源码，以及底层的数据结构。一、安装UE4进入UE官网

左上方的天空&roc·2024-08-30 17:10

Numpy学习笔记（二）

目录基本运算（一）矢量和矩阵运算1、加法2、减法3、乘法4、除法5、幂运算（二）统计运算1、求和2、求平均值3、求方差4、求标准差5、求最大值6、求最小值（三）逻辑运算1、逻辑非2、逻辑与3、逻辑或4、逻辑异或（四）比较运算1、等于2、不等于3、大于4、小于5、大于等于6、小于等于（五）指数和对数运算1、指数2、自然对数3、以10为底的对数4、以2为底的对数（六）线性代数运算1、矩阵乘法2、矩阵乘

海棠未语·2024-08-30 16:05

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

CSAPP全书学习总结

CSAPP(1.计算机系统漫游)学习笔记-CSDN博客CSAPP（第二章信息的表示和处理，附上datalab解析_datalab调整数据位置-CSDN博客CSAPP（第三章：程序的机器级表示-CSDN博客

%d%d2·2024-08-30 13:46

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