机器学习（理论）第20页

《科研管理》

：中国科学院主办单位：中国科学院科技战略咨询研究院中国科学学与科技政策研究会编辑出版：《科研管理》编辑部ISSN1000-2995CN11-1567/G3《科研管理》期刊重点关注以下领域研究成果：管理理论与方法

专注知识产权服务13937636601·2024-08-26 02:25

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

如何备考2019法考考试

刑法是理论程度比较高的一门学科，平时上课的时候，老师可能会给出一些观点让大家课堂上进行讨论。但是法考不是课堂，它与课堂远远不相同。只需要大家记住司法部认可，作为标准的观点即可。

鱼与渔丶·2024-08-26 01:03

图与树的基本概念

它们不仅在理论上有着广泛的研究价值，更是在实际编程中广泛应用于网络通信、路径规划、数据库索引等领域。通过深入理解图与树的基本结构与算法，我们可以更高效地解决许多复

小魏冬琅·2024-08-26 00:47

Introduction to linear optimization 第二章全部课后题答案

费了好长时间，终于把这本经典理论教材第二章的课后题做完了。大部分都是证明题，很多都是比较有难度的。

心态与习惯·2024-08-26 00:44

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

践人18

我在房间整理论文，听着隔壁老公和儿子互动。只听见儿子有愤怒的情绪，然后…我以为他老爸会有愤怒的情绪反击，结果…他爸居然是高频的游戏化回应！真心佩服老公，可以将儿子的情绪化解天衣无缝，也没有事后的说教。

苏远1·2024-08-25 22:36

深入探索数据结构技术：理论、实践与应用

本文旨在全面梳理数据结构的技术学习点，涵盖理论知识、实际应用、算法设计与分析等方面，为读者提供一个系统化的学习路径，助力提升对数据结构的理解与应用能力。

小码快撩·2024-08-25 22:34

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

推拿实训考核

既然实训考核分低，那理论知识要好好学结课考试要考好点。下午又是一下午自习，估计又要占周末时间补课了

刘冬咚·2024-08-25 16:43

代码随想录算法训练营day64 | 98. 所有可达路径

图论理论基础1、图的种类整体上一般分为有向图和无向图。加权有向图，就是图中边是有权值的，加权无向图也是同理。2、度无向图中有几条边连接该节点，该节点就有几度在有向图中，每个节点有出度和入度。

sunflowers11·2024-08-25 16:55

Day44 | 图论理论基础 98. 所有可达路径

语言Java图论理论基础整体上一般分为有向图和无向图有向图就是有箭头的，无向图就是没有方向的。有几条连线就是有几个度。在有向图中，每个节点有出度和入度。出度：从该节点出发的边的个数。

086小包字·2024-08-25 16:24

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

代码随想录算法训练营Day50||图论part01

先熟悉一些图论基础，以及搜索理论基础。深度优先搜索理论基础类似于回溯算法（递归法），广度优先搜索就类似于迭代法。深度搜索三部曲也和回溯算法类似。

傲世尊·2024-08-25 15:22

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

1074 宇宙无敌加法器——PAT乙级

理论上这个进制表应该包含无穷多

灰末·2024-08-25 15:47

大学毕业生自我鉴定范文800字

大学毕业生自我鉴定篇1大学生活即将结束，在毕业之即，对自已三年的学习和生活做一个作一个总结和鉴定：在校期间，在学校的指导、老师的教诲、同学的帮助下，通过不断地学习理论知识和参与社会实践，自觉自己的综合素质在很大程度上得到了提升

用代码堆砌发际线·2024-08-25 14:28

小白学大模型——Qwen2理论篇

一、Qwen2架构图二、Qwen2技术修改点TransformerArchitecturewithSwiGLUactivation:不多说，最主流的transformer架构，不变。但是，SwiGLU激活函数是GLU变体，可以让模型学习表达更加复杂的模式。QKVbias：在Transformer模型中，Q、K、V分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这些向量是通过输入向量与对

fan_fan_feng·2024-08-25 14:41

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

HTTP 之 HTTP/1.1 连接特性（五）

2.管道化（Pipelining）允许客户端在第一个请求响应到达之前发送多个请求，理论上可以减少等待时间。

**之火·2024-08-25 11:57

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

漫漫行知路默默携手行 ――馨火访学第十组 - 草稿

图片发自App主题沙龙：准确把握行知教育理论的要点在主持人彭光秀老师的主持下进行。几位专家对行知教育理论，发表了自己见解，并相互展开探讨。图片发自App图片发自App陶行知的教育理论的起点是生活，从生

人间天堂_52ed·2024-08-25 06:43

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（十二）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》

向往风的男子·2024-08-25 05:20

2018-12-10

完形（GESTALT）理论将这些未解决的问题、未满足的需求，称之为“未完成事件”（UNFINISHEDBUSINESS）。心理学发现，我们大多数人只是在刻意逃避，结果却被“未完成事件”完全控制。

入水鱼·2024-08-25 05:38

10月书影音

《我读管理经典》陈春花8.5读这本算是取巧的做法，快速了解管理学的经典理论思想，以及收获读书清单。2.《胡金铨武侠电影作法》三田宏一等8.7华语武侠电影起于胡金铨，这话毫不夸张。

抓主要矛盾·2024-08-25 05:31

放不下的一本书之三：理智化是世界的脱魔

因此，教育的内容应该有以下特点：“当前的”、“最简化”、“实用的”、“浅薄的（不需要掌握过多的理论）”。科学的进步，是理智化过程的一部分，

不愿止步的蜗牛·2024-08-25 04:23

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

城市中计算机控制系统的应用,城市污水处理厂计算机控制系统

张坚电液比例阀在车辆换档离合器缓冲控制中的应用林峰;刘影;陈漫;利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制熊莹,曹柳林带预测的模糊-PI算法在惯导温控系统中的应用郭振西,缪玲娟,沈军,吴阳,张宇河现代控制理论在过程工业中的应用和发展张慧平

Hi纪·2024-08-25 04:09

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