机器学习（学习笔记）第18页

Python学习笔记_第八章：异常

什么是异常Python用异常对象来表示异常情况，遇到错误后会引发异常。如果异常对象未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯终止执行按自己的方式出错raise语句使用一个类(Exception及其子类)或者类实例调用raise语句可以引发异常。Python内建异常可以在exceptions模块中找到，可以使用dir列出模块内容>>>dir(exceptions)['ArithmeticError','A

雨住多一横·2024-08-24 04:06

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

【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

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

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

MySQL学习笔记

一、Windows11安装MySQL1、下载地址：MySQL::DownloadMySQLCommunityServer下载zip压缩版，不要用exe版。解压后放入系统programfiles目录2、安装方法参考：https://blog.csdn.net/weixin_56050344/article/details/136070721cmd以管理员身份运行cdc:\programfiles/m

hbrown·2024-08-23 21:31

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

[学习笔记]Beautiful Soup语法基本使用

1.Beautiful_Soup语法findall搜索的是全部节点，find搜索的是满足条件的第一个节点2.获取网页信息思路如下#Python#根据HTML网页字符串创建BeautifulSoup对象soup=BeautifulSoup(html_doc,#HTML文档字符串'html.parser',#HTML解析器from_encoding='utf8')#HTML文档的编码#查找所有标签为a

法迪·2024-08-23 21:57

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

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

C++_Primer_学习笔记_第十七章（特殊标准库设施）

第四部分（高级主题）1).标准库的附加特性，求解大规模问题很有用或者适用于特殊问题2).我们使用的标准库的名字，实际上都是使用名字为std的命名空间中的名字。第十七章（标准库特殊设施）/1.tuple类型1).tuple类似于pair成员。不同tuple类型的成员类型也不同，但一个tuple可以由任意数量的成员。每一个确定的tuple类型的成员数量也是固定的。可以应用在一些数据组合成单一的对象，但

AT TA·2024-08-23 19:16

blender3D模型制作入门--Apple的学习笔记

一，前言过年玩什么呢！搜索python的时候发现了blender插件库是基于python语言的，几年前2.8版本的blender简单学习过几天，后来一直想做把剑。现在3.4都出来了，我又想起玩玩blender。二，入门方法官网教程入门，以及网上的视频教程系统入门。我看了别人做的模型，同样的模型有很多制作方法，选择高效的方法是最好的，但是我刚入门，所以用的都是基本命令。确实做个基于基本形状的三维模型

applecai·2024-08-23 16:26

学习笔记3

总结1.Verilog对字符型的定义image.png总结2.Verilog对含有x和z的信号进行计算比较image.png总结3.Verdi后台新进程打开verdiMy_wave.fsdb>&log&后台打开时产生的日志放在log文件中，后台打开，看设计文件，不用新开terimal总结4.Verdi保存波形配置波形窗口的file->savesignal保存为.rc文件打开波形配置文件，新建一个波

倚梦为马_bb81·2024-08-23 15:07

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

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设定随机种子以保证结果可复现torch.manual_seed(0)#定义超参数batch_size=32learning_rate=0.001num_epochs=10#1

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

24.8.10学习笔记

深度剖析猫狗分类CNN代码：importtorchfromtorchimportnnfromcatdogimportMyAlexNetimportnumpyasnpfromtorch.optimimportlr_schedulerimportosfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromt

kkkkk021106·2024-08-23 13:40

24.7.27学习笔记

（按照老师发的学习计划走）先学习数字图像处理：1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像：红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元（Pixel，图像元素的简称）是数字图像中最小的单元，代表图像中的一个点。每个像元都有一个特定的颜色和亮度值，组合在一起形成完整的图像。以下是关于像元的一些关键点：定义：像元是构成数字图像的基本单元。每个像元通常由多个颜色通道（如红色、绿色和蓝色）组成每个像元的颜色通常用数字

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

通信原理学习笔记

一个手机通话需要经过下面三个网络类别接入网（AccessNetwork）承载网（TransportNetwork）核心网（CoreNetwork）定义连接终端用户与电信网络的部分。在接入网和核心网之间传输数据的网络。处理、交换和管理通过承载网传输的数据。主要功能-用户接入-信号传输-覆盖局部区域-高效传输-汇聚与分发-资源管理-呼叫控制-数据交换-计费与用户管理-服务提供常见技术-有线接入（DSL

嘉陵妹妹·2024-08-23 13:39

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

[CLIP-VIT-L + Qwen] 多模态大模型源码阅读 - 语言模型篇（2）

多模态学习笔记-语言模型篇（2）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:vlm-learning吐槽今天的源码看的欲仙欲死，NTK(neuraltangentkernel

FlowerLoveJava·2024-08-23 09:14

Openpiton RISC-V处理器学习笔记（2 仿真测试）

一、克隆Openpiton工程选择合适文件夹（不含中文路径）克隆Openpiton开源工程注：由于GitHub不稳定，需要多尝试几次。sumkdiropenpiton&&cdopenpitongitclonehttps://github.com/PrincetonUniversity/openpiton.git#国内源(gitclonehttps://gitee.com/dong9991010/o

一层小笼包·2024-08-23 08:40

python进阶学习笔记（四）--多线程thread

在使用多线程之前，我们首页要理解什么是进程和线程。什么是进程？计算机程序只不过是磁盘中可执行的，二进制（或其它类型）的数据。它们只有在被读取到内存中，被操作系统调用的时候才开始它们的生命期。进程（有时被称为重量级进程）是程序的一次执行。每个进程都有自己的地址空间，内存，数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据。操作系统管理在其上运行的所有进程，并为这些进程公平地分配时间。什么是线程？线程（有时被称为

weixin_33736048·2024-08-23 05:47

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

《随园诗话》学习笔记一百一十六

卷二善取之皆成佳句四十九、古人论学诗【原文】尹元孚先生，任两淮鹾务时，布衣鲍皋以诗受知。今有《海门集》行世，皆先生为之提倡。鲍《奉陪先生泛海口》诗云：“蓬莱清切逢仙侣，蛟鳄威棱避显官。”其相得如此。因忆明大学士刘健好理学，恶人作诗，曰：“汝辈作诗，便造到李、杜地位，不过一酒徒耳。”嘻!《记》云：“不能诗，于礼缪。”孔子教人学诗，在《论语》中，至于十一见；而刘公乃为此言，不如尹公远矣!［译文］尹元孚

飞鸿雪舞·2024-08-23 04:00

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

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

2024年最新移动端 webapp meta小结，大厂首发

前端资料汇总开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】我一直觉得技术面试不是考试，考前背背题，发给你一张考卷，答完交卷等通知。

2401_84617302·2024-08-22 23:42

《经济学人》赏析学习笔记

11月1日《经济学人》赏析复盘因为公开课和感冒错过了这节课，今天认真的听了回放，整理所学。一、读经济学人侧重看哪几个方面。1.封面，包括图片和文字两部分；2.好玩实用的表达；3.标题；4.生动的表达；5.简洁的表达；6.其他表达。1.封面比如这个封面，Aussie指的是澳大利亚人。除了文字，还有封面的插图也值得关注。图片发自App2.好玩实用的表达1）小鲜肉littlefreshmeatSlimy

米脑斯·2024-08-22 23:32

【学习笔记】灰色预测 GM(1,1) 模型 —— Matlab

文章目录前言一、灰色预测模型灰色预测适用情况GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度)残差检验级比偏差检验三、代码实现----Matlab级比检验代码模型求解代码调用模型求解代码进行预测前言通过模型算法，熟练对Matlab的应用。学习视频链接：https://www.bilibil

望月12138·2024-08-22 22:35

ios uiwindow弹窗_iOS学习笔记--PresentedVC自定义弹窗

一、封装自定义弹窗有一下几种：1直接在当前视图控制器上放view(简直6翻了)2present到一个新的半透明视图控制器(类似UIAlertViewController，也就是说咱们要用的就是个控制器而不是个View了)3使用一个windowLevel更高的UIWindow(UIAlertView就是这种)4放在keyWindow上(使用这种方式有隐患，点击查看详情)5放在[UIApplicati

weixin_39583521·2024-08-22 20:25

机器学习与数学

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

Python学习笔记之：本地文件的读取

读取文件#桌面上的第一个txtf=open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\test.txt")print(f.read())以test.txt文件为例，该文件存储路径为桌面打印读取文件内容f.read()print(f.readline())读

你怎么这么奇怪·2024-08-22 16:02

PySide学习笔记第十一章－PySide中的拖拽（放）操作

在GUI编程中，拖拽操作即在不同的应用间拖拽对象以实现对象的移动1、简单的拖拽为了实现将行编辑器中的文本拖拽到按钮上，我们必须重写一些方法，所以我们在继承QtGui.QPushButton的基础上创造我们自己的BUTTON类#-*-coding:utf-8-*-"""ZetCodePySidetutorialThisisasimpledraganddropexample.author:JanBod

vseeker·2024-08-22 16:31

【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

【2021-07-23学习笔记】python中的下划线标识符

一.分类常见下划线标识符类型：单下划线、单下划线开头的标识符、双下划线开头标识符、双下划线开头双下划线结尾标识符二.作用1.单下划线标识符：可用作临时变量，用于暂时储存某个值但是后面又不会用到这个变量，一种偷懒写法2.单下划线开头的标识符：protected标识符，可理解为保护标识符，只可被类以及其子类访问到。如果你写了一个方法只希望在类中被调用，不希望外部调用，可在该方法前加上下划线，告诉解释器

m0_45334833·2024-08-22 13:43

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

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