机器学习～machine 第51页

零基础不知道怎么学习Python？不妨花三分钟看看这篇文章吧

在学习Python前，你应该规划好自己的学习方向，毕竟Python的方向比较多，比如：web开发爬虫自动化开发（运维，测试）、脚本开发大数据（数据挖掘，数据分析）人工智能、机器学习选择好自己的方向后才根据这个方向的学习内容继续学下去

Python小辰·2024-01-29 00:08

sql server 2008 安装问题

/configure/cfg%windir%\inf\defltbase.inf/dbdefltbase.sdb/verbose运行完成后，重新安装卸载需删除注册表这几个找到：“HKEY_LOCAL_MACHINE

shujuliu2009·2024-01-29 00:19

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6

TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

机器学习面试题总结60-99

目录60、Python到底是什么样的语言？61.Python是如何进行内存管理的？引用计数和垃圾回收。

ZhangJiQun&MXP·2024-01-29 00:46

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。“算法”产出的结果称为“模型”，通常是具体的函数或者可抽象地看作为函数，例如一元线性回归算法产出的模型即为形如f(x)=wx+b的一元一次函数。不过由于严格区分这两者的意义不大，因此多数文献和资料会将其混用，当遇到这两个概念时，其具体指代根据上下文判断即可。样本也称为“示例”，是关于一个

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【机器学习笔记】1 线性回归

其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化（点越靠近这条线越好）线性回归的符号约定如上表所示m行记录，标签（房价）是y，前面几列列名是特征x，有n=4个特征线性回归-算法流程训练数据利用机器学习算法得到模型

RIKI_1·2024-01-28 23:13

Spark运行原理

Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、MachineLearning、GraphProcessing等

hellozhxy·2024-01-28 23:41

【机器学习笔记】0 基础知识之python基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github链接课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书

RIKI_1·2024-01-28 23:41

一名前端工程师的机器学习之旅

内容来源：2017年6月24日，美登科技前端架构师邓鋆在“腾讯Web前端大会TFC2017”进行《一名前端工程师的机器学习之旅》演讲分享。

IT大咖说·2024-01-28 23:51

机器学习系统的设计

一、首先要做什么我们以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的是如何选择并表达特征向量X。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否在邮件中出现来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：在上面这些选项中，我们非常难决定应该在哪一项上花费时间和精力，因此我将在随后

时间邮递员·2024-01-28 23:56

应用机器学习的建议

实际上你可以考虑先采用下面的几种方法：获得更多的训练实例尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度尝试增加正则化程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮

时间邮递员·2024-01-28 23:23

机器学习 | 如何使用 Seaborn 提升数据分析效率

Seaborn和Matplotlib都是Python可视化库，它们都可以用于创建各种类型的图表。但是，Seaborn和Matplotlib在概念和设计上有一些不同。Matplotlib虽然已经是比较优秀的绘图库了，但是它有个今人头疼的问题，那就是API使用过于复杂，它里面有上千个函数和参数，属于典型的那种可以用它做任何事，却无从下手。Seaborn基于Matplotlib核心库进行了更高级的APl

亦世凡华、·2024-01-28 23:13

基于机器学习的地震预测（Earthquake Prediction with Machine Learning）

基于机器学习的地震预测（EarthquakePredictionwithMachineLearning）一、地震是什么二、数据组三、使用的工具和库四、预测要求五、机器学习进行地震检测的步骤六、总结一、地震是什么地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情

Svan.·2024-01-28 22:36

1章 TensorFlow

Google开源的基于数据流图的科学计算库，适合用于机器学习TensorFlow不仅只是使用于机器学习，甚至更高层的神经网络的构建。TensorFlow的含义张量数据表征的一种方式，让张量在图中流动。

啊哈JC熙·2024-01-28 22:01

第1周学习：深度学习和pytorch基础

第1周学习：深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的？

随风漂流l·2024-01-28 21:03

深度学习参数调整—学习笔记

文章目录概念参数和超参数超参数分类欠拟合和过拟合学习率（learningrate）epoch批次大小（batch_size）step参考资料概念训练机器学习算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。

studyeboy·2024-01-28 21:32

Python监督学习（一）

Python监督学习简介如果你熟悉机器学习的基础知识，那么肯定知道什么是监督学习。监督学习是指在有标记的样本（labeledsamples）上建立机器学习的模型。

playwrighter·2024-01-28 20:20

一文深度解读模型评估方法

本文将总结机器学习最常见的模型评估指标。训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。

算法进阶·2024-01-28 20:21

探索数据可视化：Python 库 Matplotlib

探索数据可视化：Python库Matplotlib在数据科学和机器学习的领域中，数据可视化是一种强大的工具，它能够将复杂的数据转化为易于理解和解释的图形形式。

爱编程的鱼·2024-01-28 20:08

微软又搞了一个开源入门课程，这次是物联网

《微软开源的机器学习课程》《微软开源的Web开发课程》简介IoT-For-Beginners是微软开源的物联网入门教程，总共有24节课，时间周期为12周，每一节课都包括课前与课后测验、完成课程的书面说明

开源前哨·2024-01-28 19:28

用机器学习方法来预测设备故障

最近做了一个项目，根据设备的状态，来判断设备是否有故障，这里总结一下所用到的数据探索，特征工程以及机器学习模型等方法。

gzroy·2024-01-28 18:30

linux内核打xenomai补丁,编译kernel+xenomai+machinekit

编译machinekit，主要参考http://www.machinekit.io/docs/building-from-source/。解决编译依赖要费些周折，需要再添加两个源，下载几个包。

晓晓涵·2024-01-28 18:37

机器学习模型的保存和加载

当我们的数据集的数量非常庞大的时候，并不适合每次运行的时候都加载一遍，那样的话，所需要的时间就非常庞大。因此我们需要进行模型保存1.模型保存APIjoblib.dump(estimator,filename)estimator:就是我们训练完成的模型filename：就是我们要保存的文件名，通常，文件名的后缀用.pkl来保存2.模型加载joblib.load(filename)filename:传

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:27

Java简单语法--已掌握一门语言快速入门

基本概念JDK、JRE、JVM的关系JDK：JavaDevelopmentKit,Java开发工具包JRE：JavaRuntimeEnvironment,Java运行环境JVM：JavaVirtualMachine

ˇasushiro·2024-01-28 17:59

使用SAP Leonardo上的机器学习服务提取图片的特征向量

要想提取图片的特征向量，首先得知道特征向量是什么。我们假设这样一个服务场景，技师上门维修某设备，发现上面某零件损坏了，假设这位技师由于种种原因，没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAPLeonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。SAPLeonar

JerryWang_汪子熙·2024-01-28 16:12

knn算法

K近邻法（k-nearestneighbor，KNN）是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“物以类聚，人以群分”。

简单编程王子·2024-01-28 16:41

【机器学习】模型的综合评判，备选模型和幸运模型

一、介绍在快速发展的机器学习（ML）领域，模型的持续开发和部署对于技术进步和实际应用至关重要。这个生命周期的两个关键阶段是“候选模型”和“祝福模型”。

无水先生·2024-01-28 15:27

截稿倒计时 | 【CCF-A类】ACM SIGCOMM‘24！2月2日截稿，谁与争锋！

ACM（AssociationforComputingMachine）为美国计算机协会，ACM有下属37个专业组织SIGs

会议之眼·2024-01-28 15:26

【机器学习】一文读懂统计学与机器学习的区别。

统计学与机器学习的区别1、机器学习2、统计学3、统计学与机器学习异同性3.1差异性3.2相似性4、总结1、机器学习关于机器学习，我想大家都很熟悉，这里我再简单唠叨一些机器学习是人工智能的一个子领域，主要关注如何通过算法使计算机系统能够从数据中

Carl_奕然·2024-01-28 15:14

深度学习-使用Labelimg数据标注

数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步，而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg，一款常用的开源图像标注工具。

Damon小智·2024-01-28 14:28

如何系统学习机器学习？

要系统学习机器学习，首先需要掌握一些基础编程技能，如Python。其次，学习基础的数学概念，如线性代数、概率论和统计学。然后，选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。

人邮异步社区·2024-01-28 14:23

小白学python，都需要准备什么？有什么好的学习规划么？

你是想学习Python的基础语法、数据结构、面向对象编程、Web开发、数据分析还是机器学习等方面的内容？确定目标后，你可以针对性地去学习，避免在学习过程中迷失方向。

@小码农·2024-01-28 14:09

蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS

据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测？

为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议NeurlPS正在美国路易斯安那州新奥尔良市举办中。

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

新智元：【arXiv】2015 深度学习年度十大论文

这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究，机器学习也包括在内。它反映了学术界当前的整体趋势，我们看到，近来发布的机器学习研究有许多都与深度学习有关。H

abcabsd·2024-01-28 13:16

带延迟的随机逼近方案（Stochastic approximation schemes）：在网络和机器学习中的应用

1.并行队列系统中的动态定价Dynamicpricing1.1系统的表述一个含有并行队列的动态定价系统，该系统中对于每个队列有一个入口收费(entrycharge)，且系统运行的目标是保持队列长度接近于某个理想的配置。这里是这个系统的几个关键假设：a.存在K个并行队列(parallelqueues)：每个队列i都有一个入口收费，这个收费可能会根据队列的当前状态动态变化。b.队列长度观测:表示在时间

思诺学长·2024-01-28 13:13

机器学习的数据库积累........

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md另一个database:（网址:ObjectDetectionMadeEasywithTensorFlowHub:Tutorial）ObjectDetectionMadeEasywithTensor

qqqweiweiqq·2024-01-28 13:12

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

OpenCV图像处理实现手势识别贪吃蛇(含完整代码)

它采用机器学习(ML)从单个帧中推断出手的21个3D地标。当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环境进行推理，而我们的方法在手机上实现了实时性能，甚至可以扩展到多只手。我们希望向更广泛的研究和开发社

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:45

支持向量机（SVM）详解

支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。

EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:11

【LLM | 基础知识】自注意力机制 Self-attention [李宏毅机器学习]

1.从“单向量输入”到“多向量输入”在之前的机器学习方法

XMUJason·2024-01-28 11:28

Java入门——JDK的组成、Java的跨平台、Path环境变量配置、Java_home环境变量

目录JDK的组成Java的跨平台Path环境变量配置Java_home环境变量JDK的组成JVM（JavaVirtualMachine）：Java虚拟机，真正运行Java程序的地方。

qiyi.sky·2024-01-28 10:30

机器学习---可能近似正确（PAC）、出错界限框架

1.计算学习理论概述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：在什么样的条件下成功的学习是可能的？在什么条件下某个特定的学习算法可保证成功运行？

三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:35

机器学习---无偏估计

1.如何理解无偏估计无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率⼀样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。数学期望本质就是平均值。2.无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？首先回答第⼀个问题：它要“估计”什么？它要估计的是整体的数学期望（平均值）。第⼆个问题：那为何叫做无偏？有偏是什么？假设这个是⼀些样本的集合X=x1

三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:30

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating的缩写。有人把它翻译为套袋法、装袋法，或者自助聚合，没有统一的叫法，就直接用它的英文名称。其算法的基本思想是从原始的数据集中抽取数据，形成K个随机的新训练集，然后训练出K个

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

【机器学习笔记】1 机器学习概念

机器学习与人工智能、深度学习的关系人工智能机器展现的人类智能机器学习计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。

RIKI_1·2024-01-28 10:25

对机器学习的认知，感悟。

关于AI：AI（ArtificialIntelligence）即人工智能，是计算机科学的一个分支，它致力于研究、开发和应用模仿人类智能的理论、方法、技术及应用系统。AI的目标是使机器能够完成那些需要人类智能才能完成的任务，如学习、理解语言、识别图像、做出决策、解决复杂问题等。根据实现程度的不同，AI可以分为弱人工智能（应用于特定任务场景）和强人工智能（具有广泛适应性和通用性的人工智能，类似于人类水

qyhua·2024-01-28 10:25

【机器学习笔记】0 背景知识之数学基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

RIKI_1·2024-01-28 10:24

初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(6)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-28 10:23

【机器学习】强化学习（八）-深度确定性策略梯度（DDPG）算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...

训练效果DDPG算法是一种基于演员-评论家（Actor-Critic）框架的深度强化学习（DeepReinforcementLearning）算法，它可以处理连续动作空间的问题。DDPG算法描述如下：GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码：深度确定性策略梯度（DDPG）算法，用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2环境示例

十年一梦实验室·2024-01-28 09:53

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