机器学习（数据分析）

Python网络爬虫-WebSocket数据抓取

博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。

程序小勇·2025-02-19 06:22

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：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文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五

Long_poem·2025-02-19 02:23

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”

引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。

紫雾凌寒·2025-02-19 02:21

单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径

笔者所修读的专业为物联网工程，物联网工程是一门新兴的、热门的专业，其所涉及的学科更是又多又杂，既有计算机方向的编程语言（如C、C++、Java、Python等）、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等

Oriental Son·2025-02-19 02:15

APP开发实战130-APP三方服务介绍

32三方服务介绍在开发APP的时候，有许多服务功能可以集成三方SDK实现，以下是一些常用的SDK：数据分析：腾讯MTA、友盟、阿里云消息推送：极光、个推、友盟、小米、华为、阿里云阿里云的推送里集成了小米和华为的推送服务

xjbclz·2025-02-19 01:11

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。

AndrewHZ·2025-02-19 01:36

pymodbus Server和Client示例

PyModbus是一款功能强大且易于使用的Modbus协议实现库，适用于工业自动化、物联网、能源管理和数据分析等领域。

漫无目的行走的月亮·2025-02-18 23:19

【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined

【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地

云天徽上·2025-02-18 23:14

python量化交易策略实例_Day 80 量化投资与Python——项目案例

数据分析项目案例股票分析小结：需求：使用tushare包获取某股票的历史行情数据。输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。

weixin_39964660·2025-02-18 23:11

Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解

HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:03

如何在Python上安装xgboost？

在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。

cda2024·2025-02-18 22:32

基于GPT一键完成数据分析全流程的AI Agent: Streamline Analyst

大型语言模型（LLM）的兴起不仅为获取知识和解决问题开辟了新的可能性，而且催生了一些新型智能系统，例如旨在辅助用户完成特定任务的AICopilot以及旨在自动化和自主执行复杂任务的AIAgent，使得编程、创作等任务变得高效而条理。在数据科学和可视化方面，非常多家AICopilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、可视化等

Wilson_ZheLIN·2025-02-18 21:54

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。

小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

机器学习基本库之Pandas

Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv

莫名其妙·2025-02-18 19:37

DeepSeek 的创新融合：多行业应用实践探索

而DeepSeek凭借先进的人工智能技术，在自然语言处理、数据分析等领域展现出卓越的性能。

♡喜欢做梦·2025-02-18 19:29

【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码

标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。

默默科研仔·2025-02-18 18:09

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法

饮长安千年月·2025-02-18 18:08

【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习

1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习

熔光·2025-02-18 18:08

打造十六进制文本编辑器：从基础到高级功能

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：十六进制文本编辑器是一种用于查看和编辑文件原始二进制数据的工具，它在编程调试和数据分析中尤其有用。

无形小手·2025-02-18 17:05

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！

dami_king·2025-02-18 17:02

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove

Dontla·2025-02-18 17:58

使用OpenAI LLM与Neo4j数据库进行自然语言交互

技术背景介绍在现代数据分析和应用开发中，图数据库以其独特的强大功能越来越受到重视。其中，Neo4j是最受欢迎的图数据库之一。结合自然语言处理（NLP），可以使数据查询变得更加直观和便捷。

bBADAS·2025-02-18 16:53

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业

gs80140·2025-02-18 13:55

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

DeepSeek —— 金融市场中的AI颠覆者！！！

DeepSeek的技术概述第2章：DeepSeek对金融行业的影响2.1自动化与决策支持2.2风险评估与管理2.3金融市场预测2.4高频交易与量化分析第3章：展示如何利用DeepSeek进行不同的金融数据分析

云边有个稻草人·2025-02-18 08:34

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

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·2025-02-18 03:09

美国保险公司的业务对象和ETL程序设计

以下是针对美国保险公司ERP系统和ETL程序的详细业务对象设计，包含属性定义和主外键关系：此设计覆盖了保险核心业务流程，并可通过ETL支持数据分析（如赔付率、代理人绩效）。

weixin_30777913·2025-02-18 00:35

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

如何提升爬虫获取数据的准确性？

提升爬虫获取数据的准确性是确保数据分析和后续应用有效性的关键。

小爬虫程序猿·2025-02-17 23:24

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

揭秘！考 BDA 所需强度指南

我选择BDA数据分析师证书，是因为它由中国信息协会市场研究业分会&中经数（北京）数据应用技术研究院联合认证，对想进入数据分析行业、提升专业水平的人超有帮助！

东总学长同济预备研0·2025-02-17 23:18

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

【python】将word文档内容转换为excel表格

在日常工作中，我们经常需要将Word文档中的内容提取并转换为Excel表格，以便进行数据分析和处理。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的程序，将Word文档中的内容转换为Excel表格。

师兄师兄怎么办·2025-02-17 22:06

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

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