机器学习-周志华学第5页

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

Python常用OS库之path模块学习

学习python没有太多捷径，有也只有技巧，更重要的是要多学多练，个人觉得练更重要，读万卷书不如行万里路。编程是一门技能，所以除了看还要多实践，写得多了自然也就有了路。

风陵苑主·2025-01-20 08:56

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

python循环——九九乘法表（更加轻松的理解循环结构）

感受首先，得明确意识到这个问题，就是我的循环结构学的一塌糊涂，完全不能很好的使用这个循环来实现各种九九乘法表达输出，这样的循环结构太差了，还需要我自己找时间来补充一下循环的使用，来拓宽自己的思考方向，这是个不错的机会

李雨非-19期-河北工职大·2025-01-20 06:36

21天学通C++——9.6.4使用构造函数进行类型转换

类中存在重载构造函数，即编译器可能默认调用构造函数，进行隐式转换伪代码：classMyClass{intage;public:MyClass(inthumanAge):age(humanAge){}};voidDoSomething(MyClassperson){return;}intmain(){MyClassman(10);DoSomething(10);}解释：即在DoSomething中编

不想睡觉_·2025-01-20 06:34

21天学通C++第八章——指针

C++虽然可以动态的管理内存，但是并不能像其他高级语言如JAVA、C#有自动垃圾收集器去对应用程序的内存进行清理。常见指针错误内存泄漏解释：在使用完new申请内存之后，没有配套的delete，则之后会产生内存泄漏。即如何理解，当ptr指向new1，使用完成以后未使用delete对new1所占用的空间释放，然后又将ptr=new2，则会产生内存泄漏，即new1未被释放的同时也没有指针指向，即产生内存

不想睡觉_·2025-01-20 06:04

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

21天学通C++——11多态（引入多态的目的）

多态：利用不同类似的方法处理不同类似的对象笔记原因：既然继承可以进行基类的方法覆盖，为什么还要引入多态呢？解释原因：继承classBase{public:voidfunc(){std::coutfunc();return0;}结果为Base：：func（）引入多态（Virtual）classBase{public:virtualvoidfunc(){std::coutfunc();return0;

不想睡觉_·2025-01-20 05:54

蓝桥杯备赛笔记（九）动态规划（一）

1.动态规划基础(1)线性DP1）什么是DP（动态规划）DP（动态规划）全称DynamicProgramming，是运筹学的一个分支，是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题，并通过子问题的解得到整个问题的解的算法

小魏´•ﻌ•`·2025-01-20 05:51

凸优化学习

qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

蓝桥杯备赛 Day10.4移动路线

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统【题目描述】X桌子上有一个m行n列的方格矩阵，将每个方格用坐标表示，行坐标从下到上依次递增，列坐标从左至右依次递增，左下角方格的坐标为(1,1)，则右上角方格的坐标为

丘大梨·2025-01-20 02:19

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

黑客常备十大编程语言，每一个都不容易学，但每一个又很有用

、C++编程7、JAVA8、Ruby9、Perl10、BashPython学习资源分享1、Python所有方向的学习路线2、学习软件3、精品书籍4、入门学习视频5、实战案例6、清华编程大佬出品《漫画看学Python

一秋的编程笔记·2025-01-20 00:59

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

学英语学压测：06 jmeter 各组件元素的作用域

：先看关键单词，再看英文，最后看中文总结，再回头看一遍英文原文，效果更佳！！关键词descendant后代/dɪˈsɛndənt/hierarchical分层的/ˌhaɪəˈrɑːrkɪkəl/irrelevant无关的/ɪˈrɛləvənt/subelement子元素/ˈsʌbˌɛlɪmənt/testtree测试树/tɛsttriː/timer计时器/ˈtaɪmər/treebranch树枝/

学会了没·2025-01-19 22:45

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

学英语学技术：Elasticsearch 线程池

单词汉语意思音标allocate分配/ˈæləˌkeɪt/coordination协调/koʊˌɔːrdɪˈneɪʃn/deprecated废弃的/ˈdɛprəˌkeɪtɪd/elasticsearch弹性搜索（专有名词）/ˌɛlɪkˈsɜːrtʃ/execute执行/ˈɛksɪˌkjuːt/generic通用的/dʒəˈnɛrɪk/initial初始的/ɪˈnɪʃəl/metadata元数据/ˈ

学会了没·2025-01-19 21:31

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

运动学与动力学分析：深入理解运动

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。

小码快撩·2025-01-19 16:21

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。

Blair Long·2025-01-19 15:14

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。

suimodina·2025-01-19 15:42

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

一、密码学概述部分：1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。

耿礼勇·2025-01-19 11:40

计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt

密码体制的分类.ppt密码学基本理论现代密码学起始于20世纪50年代，1949年Shannon的《TheCommunicationTheoryofSecretSystems》奠定了现代密码学的数学理论基础

约会师老马·2025-01-19 11:10

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

从零开始学RSA：低加密指数广播攻击

(10)低加密指数广播攻击如果选取的加密指数较低，并且使用了相同的加密指数给一个接受者的群发送相同的信息，那么可以进行广播攻击得到明文。适用范围：模数n、密文c不同，明文m、加密指数e相同。一般情况下，e=k(k是题目给出的n和c的组数)。例如：下面的就是e=k=3使用不同的模数n，相同的公钥指数e加密相同的信息。就会得到多个，将视为一个整体M，这就是典型的中国剩余定理适用情况。按照本文的中国剩余

网络安全我来了·2025-01-19 09:22

滚雪球学Spring[5.2讲]：注解驱动的Spring MVC

本文收录于《滚雪球学Spring》专栏，手把手带你零基础教学Spring，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

bug菌¹·2025-01-19 09:51

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

为AI聊天工具添加一个知识系统之50 从形态学简约到纯粹的思维再映射到AI操作系统之1

本文要点形而上学探究本文开始开出的话题：形而上学探究目的：为本项目（为使用AI聊天工具的聊天者加挂一个知识系统）探索形而上学的奠基大体想到要讨论的方面：排比的“势”--Respect九宫格【社会形态：治理】，类比的“动”--Facet六边形【意识形态：操纵】，对比的“能”--Aspect三角形【物质形态：监测】分别对应以前给出的项目的三个构成：一系（AI操作系统）/三台（前台/中台/后台）/三体（

一水鉴天·2025-01-19 07:07

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

前面对数组的定义、初始化、遍历、修改和应用做了介绍，接下来对数组的应用技巧进一步讲解。一、一维数组的应用技巧1：对数组进行初始化数组的初始化方法通常有3种：1、在定义数组时对全部数组元素赋予初值。例如:inta[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};将数组元素的初值依次放在一对花括号内。经过上面的定义和初始化之后,a[0]=0,a[1]=1,a[2]=2,a[3]=3,a[4]=4,

ALISHENGYA·2025-01-19 07:36

嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握

尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展，但机器人系统仍然难以在动态

硅谷秋水·2025-01-19 06:30

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二

好评笔记·2025-01-19 03:24

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