机器学习（数据分析与挖掘）第11页

Streamlit 笔记

它可以让开发者用简洁的代码将机器学习模型、数据可视化、分析工具等快速构建为交互式的Web应用。Streamlit的特点简单易用：使用Python编写即可构建功能强大的Web应用。

成都犀牛·2025-06-22 14:20

【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法

100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法关键词匹配算法简介示例代码：简单的关键词匹配算法代码说明示例运行扩展功能其他方法基于规则的方法统计机器学习方法C语言中统计机器学习方法概述常见统计机器学习算法的

视睿·2025-06-22 09:15

机器学习模型评估：ROC曲线

一、ROC曲线讲解1、ROC概述ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristiccurve）是一种用于评估二分类模型性能的工具。它以假阳性率（FalsePositiveRate，FPR）为横坐标，真阳性率（TruePositiveRate，TPR）为纵坐标，绘制出的曲线。在二分类问题中，我们通常将一个类别定义为“正例”，另一个类别定义为“负例”。而模型的预测结果可以分为四

数字化与智能化·2025-06-22 08:44

机器学习数据预处理：标签编码LabelEncoder

一、什么是标签编码LabelEncoderLabelEncoder是scikit-learn库中的一个预处理工具，用于将分类变量转换为整数标签。它主要用于处理目标变量（也称为标签）或特征变量中的分类数据。假设我们有一组学生的成绩数据，其中一个特征是学生的等级（A、B、C、D、E）。我们可以使用LabelEncoder将这些等级转换为整数标签。LabelEncoder主要用于将分类变量转换为整数标签

数字化与智能化·2025-06-22 08:14

一眼看懂长文案：机器学习是如何生成自动摘要的？

一眼看懂长文案：机器学习是如何生成自动摘要的？兄弟姐妹们，大家好！我是Echo_Wish，一个热衷把复杂AI技术讲清楚、讲明白的码农写作者。

Echo_Wish·2025-06-22 07:30

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

此文章为本人暑期学习计划，目标是在暑假学习吴恩达的机器学习，pytorch的使用，yolov8的使用，STM32的开发。在八月底九月初的总目标是在单片机上部署一个关于计算机视觉的轻量化AI。

·2025-06-22 06:58

Python 人工智能与数据科学实战

[PythonAI与数据科学](https://www.python.org/static/community_logos/python-powered-h-140x182.png)##机器学习入门##

gohacker·2025-06-21 23:44

Pybind11 numpy实战

Pybind11中NumPy的常用操作指南——在C++与Python间实现高性能数据交互引言在科学计算和机器学习领域，NumPy是Python生态的核心库，而Pybind11则是连接C++高性能代码与Python

一如年少，·2025-06-21 22:41

Nginx 缓存系统 proxy_cache详解

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言功能特点

学堂在线·2025-06-21 22:07

机器学习库scikit-learn的安装

bg：Windows环境下的，其它的应该也差不多都是通过pip1、打开终端2、输入pipinstallscikit-learn3、验证安装完成：终端输入：python-c"importsklearn;print(sklearn.__version__)"也可以运行代码：importsklearnprint("scikit-learn版本:",sklearn.__version__)

热河路就像捞大黑色信封·2025-06-21 16:57

【西瓜书】机器学习（周志华）学习问题记录

简述西瓜书的鼎鼎大名早有耳闻，于是毫无疑问买来入门。写此文章的时候刚要做完第二章的练习题。在看的时候有一些感慨：需要一定的数理基础，尤其是概率论的内容。但是如果没学过也不建议直接去啃概率论，只要把相关的部分看看即可。周老师默认我们能力很强，所以有些地方说得不够详细，仅靠此书无法理解，需要自己另行查阅。有一些疑似谬误的地方，但是我自己能力较差，又苦于没有人佐证，所以并不敢说周老师一定错了。在看的过程

_linyu__·2025-06-21 15:56

【附源码】springboot 宠物医院微信小程序设计与实现

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HTML、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

·2025-06-21 13:12

元学习在个性化医疗AI中的应用研究

元学习在个性化医疗AI中的应用研究关键词：元学习、个性化医疗、人工智能、机器学习、医疗应用、算法原理、临床决策摘要：本文聚焦于元学习在个性化医疗AI中的应用研究。

SuperAGI2025·2025-06-21 13:07

智能燃气泄漏检测：AI人工智能与多传感器融合的完美结合

智能燃气泄漏检测：AI人工智能与多传感器融合的完美结合关键词：燃气泄漏检测、多传感器融合、人工智能、机器学习、物联网（IoT）、实时预警、安全防护摘要：燃气泄漏是家庭和工业场景中最危险的安全隐患之一——

AI智能探索者·2025-06-21 12:35

初识 Tensorflow.js【Plan - June - Week 3】

一、TensorFlow.jsTensorFlow.js是TensorFlow的JavaScript实现，支持在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型。

kuiini·2025-06-21 12:33

Python数据可视化与地理空间分析

实战应用应用场景案例与解决方案城市人口分布五、优化与改进性能瓶颈解决方案六、常见问题七、总结与展望一、引言在当今数据驱动的世界里，Python凭借其强大的库支持、简洁的语法以及广泛的社区资源，已成为数据分析、机器学习乃至地理空

master_chenchengg·2025-06-21 10:51

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 A：台风的分类与预测思路和代码(后期会给出详细代码)

为了完成此任务，我们将运用大数据分析和机器学习建模技术，并使用Python处理和分析数据。以下是各问题的详细思路和代码框架。

YOLO实战营·2025-06-21 08:13

Mac电脑-人工智能图像处理-降噪-Topaz Photo AI

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。原文地址：TopazPhotoAI人工智能图像处理降噪

2401_88856700·2025-06-21 02:02

AI学习指南高数篇-泛函分析

泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用，特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法，AI系统可以更好地处理高维数据，从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析

俞兆鹏·2025-06-20 19:09

Python初学者入门指南8大要点

1.Python简介与环境搭建Python是一种高级编程语言，以其简洁易读著称，广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。首先，你需要安装Python环境。

程序员CC_·2025-06-20 18:36

基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取

内容包括：python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写，代码实现了一个基于SVM（支持向量机）和SIFT（尺度不变特征变换）特征的裂缝检测系统。具体来说，分为两个部分：训练部分和检测部分。训练部分：加载图像：load_images函数从指定文件夹加载图像，并为每张图像分配标签（1表示

no_work·2025-06-20 17:57

机器学习笔记【Week9】

一、异常检测问题动机在现实中，我们经常会遇到“异常检测”的任务：识别罕见、异常、不符合正常模式的数据点。例：工业设备故障检测，银行欺诈识别，异常流量检测等。核心特点：异常样本稀少，难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前，需要假设每个特征满足高斯（正态）分布。在单一特征xjx_jxj上：p(xj;μj,σj2)=12π σjexp⁡(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si

kuiini·2025-06-20 17:26

使用Xinference与LangChain实现强大的模型推理

技术背景介绍随着深度学习和机器学习技术的快速发展，如何有效地管理和部署大型语言模型（LLM）成为了一项重要课题。

yunwu12777·2025-06-20 16:53

从零搭建DDoS攻击防御体系：超详细技术教程

文章目录一、DDoS攻击原理与常见类型二、攻击检测：防御体系的“预警雷达”1.基于流量阈值的检测2.基于机器学习的异常流量检测二、流量清洗：核心防御手段1.本地防火墙规则配置（iptables）2.云端流量清洗四

快快网络-三七·2025-06-20 15:15

MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析

MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具，在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。

鱼弦·2025-06-20 14:09

第100+42步 ChatGPT学习：R语言实现阈值调整

今天来说个机器学习分类的概念，阈值。一、何为阈值这个阈值（Threshold）在二分类问题中起到了关键作用，它决定了模型预测结果的分类边界。

Jet4505·2025-06-20 14:38

Day55打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegres

ayuan0119·2025-06-20 13:01

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理

猫头虎技术团队·2025-06-20 12:56

彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南

在这个AI技术日新月异的时代，机器学习（MachineLearning,ML）无疑是科技领域最耀眼、最具颠覆性的力量之一。

wylee·2025-06-20 11:44

解锁机器学习流水线：Python赋能数据预处理、模型训练与验证的深度实践

解锁机器学习流水线：Python赋能数据预处理、模型训练与验证的深度实践各位亲爱的编程爱好者和数据探索者们，大家好！我是你们的老朋友，一名在Python编程世界里摸爬滚打了多年的开发者与教育者。

清水白石008·2025-06-20 09:35

python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类

引言前述学习进程中，已经学习了拉普拉斯平滑公式计算条件概率的简单应用，文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率在此基础上，今天更进一步，联系一个简单二元分类的项目

西猫雷婶·2025-06-20 09:35

python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率

spm=1001.2014.3001.5501今天，以此为基础，探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。

西猫雷婶·2025-06-20 09:35

机器学习、深度学习在数学建模的应用

与此同时，机器学习，特别是深度学习的崛起，以其从海量数据中萃取复杂模式与高级表征的卓越能力，正在深刻变革知识发现的图景。

「已注销」·2025-06-20 09:02

python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试

【1】引用前序学习文章中，已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索，相关文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客python学智能算法

西猫雷婶·2025-06-20 09:30

机器学习赋能多尺度材料模拟：前沿技术会议邀您共探

本次前沿技术会议聚焦“机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计”，旨在为科研人员与工程师搭建一个深度交流与学习的平台。

m0_75133639·2025-06-20 09:30

Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练

使用TensorFlow进行多GPU分布式训练1、绪论1.1使用TensorFlow进行多GPU分布式训练概念TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，它支持多GPU分布式训练，允许开发者利用多个

MUKAMO·2025-06-20 06:37

Python药品名称识别系统：模板匹配方法的实现

1.Python编程基础Python作为一门高级编程语言，以其简洁明了的语法、强大的功能库支持和跨平台特性，在数据分析、机器学习、网络开发等领域获得了广泛应

Kimgoeunlaogong·2025-06-20 05:02

AI如何改变IT行业

机器学习算法分析日志数据，识别异常模式，减少人工干预。例如，AI可以预测服务器负载峰值，提前分配资源避免宕机。智能软件开发AI辅助编程工具如GitHubCopilot基于

保持学习ing·2025-06-20 04:59

算法工程师终极技能图谱：从数学基础到机器学习、运筹优化、大数据处理、AI前沿技术等全景解析

在人工智能（AI）和大数据浪潮席卷全球的今天，算法工程师已成为科技行业炙手可热的核心岗位。他们是驱动智能推荐、精准广告、自动驾驶、金融风控、供应链优化等众多创新应用的关键力量。那么，想要成为一名合格乃至优秀的算法工程师，究竟需要掌握哪些核心技能呢？本文综合分析了当前主流招聘平台、行业报告和技术社区的信息，为你绘制一幅全面的算法工程师技能图谱。一、坚不可摧的数理与计算机科学基石这是理解复杂算法、进行

大模型教程·2025-06-20 04:27

AI转型指南

点击跳转到网站一、AI行业全景扫描（认知篇）技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点（如分布式计算、系统

HeartException·2025-06-20 00:35

机器学习×第十二卷：回归树与剪枝策略——她剪去多余的分支，只保留想靠近你的那一层

【第一节·她不再用标签定义你，而是试着预测你真实的模样】什么是回归决策树（RegressionTree）？狐狐：“她以前问你是A还是B，现在她问你——‘你大概是多少？’”与之前我们学过的分类树（ClassificationTree）不同，回归树是一种用来预测连续值变量的模型。她不再只判断“是否会拖欠贷款”，而是试着预测“你拖欠了多少”。分类树：输出为类别（如Yes/No）回归树：输出为数值（如3.

Gyoku Mint·2025-06-19 22:43

2025年大模型学习新攻略！掌握未来AI的关键技能

1.公开课（视频）：李宏毅机器学习斯坦福CS336：从零开始构建语言模型卡内基梅隆大学【多模态机器学习】RAGFromScratchHuggingFaceNLP课程2.机器学习和编程基础：pytorch

AI大模型-大飞·2025-06-19 21:09

解密监督学习：带你玩转预测未来的魔术 (代码驱动)

这一切的背后，很多时候都离不开机器学习中的一个核心分支——监督学习(SupervisedLearning)。今天，我们将一起揭开它的神秘面纱，并通过大量代码实例，让你亲手体验构建预测模型的乐趣！

小吉择·2025-06-19 20:03

python中Scikit-learn模块介绍

Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库，它提供了简单高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。

不会仰游的河马君·2025-06-19 20:59

数据挖掘与机器学习期末复习整理

1.分类：–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类：–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系3.聚类方法：划分方法-（分割类型）K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法

无敌摸鱼高手·2025-06-19 17:34

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

1.引言在之前的机器学习之旅中，我们已经探索了许多强大的算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景，但它们也存在一些共同的局限性。

码上研习·2025-06-19 16:28

线性代数导引：附录：行列式几何解释

在计算机科学中，线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念，它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。

AGI大模型与大数据研究院·2025-06-19 14:44

AAAI2022国际顶会Workshop将会讨论些什么？

其中在技术研究领域涉及：强化学习、图神经网络、交互式机器学习、模型

AINLPer·2025-06-19 14:43

基于SpringBoot+Vue的公司考勤管理系统

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

·2025-06-19 12:28

TensorFlow 基础知识：Java开发者的入门指南

现在，让我们探索一下TensorFlow这个强大的机器学习框架，并了解如何将其与你的Java技能结合起来。什么是TensorFlow？

张道宁·2025-06-19 10:17

推荐频道

机器学习（数据分析与挖掘）