机器学习--吴恩达第2页

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。

真智AI·2025-03-10 14:38

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现，适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

如何成为LangChain项目的贡献者

随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。

eahba·2025-03-10 06:11

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

使用Python开发可以充分利用其在数据处理、机器学习和Web开发方面的优势，构建一个高性能、可扩展且功能丰富的应用。

Geeker-2025·2025-03-10 02:10

核函数及其常见类型

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-09 23:49

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

python | flower，一个强大的 Python 库！

Github地址：https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长，联邦学习（FederatedLearning，FL）逐渐成为一个重要方向。

双木的木·2025-03-09 19:11

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习

小艳加油·2025-03-09 17:52

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）内容摘要：可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好

flex_university·2025-03-09 15:05

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了

tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution

无人不智能，机器不学习·2025-03-09 06:53

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

从概念上讲，课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想，将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩，使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心，通过精心设计

·2025-03-08 23:52

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

图像处理篇---opencv中的图像特征

纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

光学超表面的人工智能

人工智能，尤其是机器学习的优化，为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响：AI支持的超表面可制造性设计（DFM）、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。

Luis Li 的猫猫·2025-03-08 14:54

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

python程序员工资高吗？

不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师

lmseo5hy·2025-03-08 11:08

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

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·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

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