机器学习--学习笔记

深度学习100问43:什么是过拟合

想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。
不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

C++学习笔记----5、重用之设计（四）---- 设计一个成功的抽象与SOLID原则

1、设计一个成功的抽象经验与迭代对于好的抽象非常重要。真正好的设计的接口来自于经年的编写与使用其他的抽象。你也可以通过重要既存的、以标准设计模式形式存在的设计好的抽象来利用其他人的经年的编写与使用抽象。当你碰到其他的抽象，尝试记住什么起作用什么不起作用。在上周使用的Windows文件系统API有发现什么缺陷吗？如果你不使用同事的而要自己写网络包装器，会有什么不同吗？最好的接口鲜有一蹴而就，所以要保
王俊山IT·2024-09-01 22:21

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的
UnknownBody·2024-09-01 20:46

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。
背包客研究·2024-09-01 20:15

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。
背包客研究·2024-09-01 20:14

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究·2024-09-01 20:14

四章-47-KML地震信息

本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。
彩云飘过·2024-09-01 20:04

人工智能在网络安全领域的应用探索

一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法，能够自动识别网络中的异常行为，如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
亿林数据·2024-09-01 19:39

【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！

如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍✨开场白大家好，我是你们的技术小助手！
风清扬雨·2024-09-01 19:05

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

【Rust】——采用发布配置自定义构建

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2024-09-01 19:04

【Rust】——高级类型

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2024-09-01 18:00

Python在人工智能方面的应用

机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术，它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
Bruce_Liuxiaowei·2024-09-01 18:29

机器学习中的数学——线性代数笔记

线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵：保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上，In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
a_marker·2024-09-01 18:27

opencv学习笔记19-opencv焊点（原点）计数

一、原理：opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路：当焊点为背景时，进行反色处理（二值化后若焊点为背景，转化为前景）。
The_xz·2024-09-01 18:57

Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记

AI4Science是一个较为普遍的术语，通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域，包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史，但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理：20世纪70年代末和80年代初，早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中，尝试解决
weixin_75033552·2024-09-01 17:56

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer[CVPR2023Highlight]
AI算法网奇·2024-09-01 17:53

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测）训练过程中遇到问题的解决攻略（看下图的方式是“前序遍历”）modelbias出现问题的情况：1.看trainingdata的loss，太大；2.当你模型无论如何调整参数，训练的结果还是不够好
weixin_75033552·2024-09-01 17:22

深度补全学习笔记

目录自动驾驶深度补全Symphonies报错'FieldInfo'objecthasnoattribute'required'通用深度补全rgb生成点云自动驾驶深度补全Symphonieshttps://github.com/hustvl/Symphonies?tab=readme-ov-file安装mmcv和mmdet安装MMCV和MMDET_mmdet.core-CSDN博客报错'FieldI
AI算法网奇·2024-09-01 17:51

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一
极客Array·2024-09-01 16:18

WebSocket通信学习笔记

1简介WebSocket是一种全双工通信协议，它允许客户端和服务器之间建立持久化的双向连接，从而在不频繁创建HTTP请求的情况下进行实时数据传输。与传统的HTTP协议相比，WebSocket更适合需要实时数据更新的应用场景，如聊天应用、实时股票行情、在线游戏等。WebSocket是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工通信——浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以创建
StrivePeng·2024-09-01 13:58

等保2.0--安全计算环境--TiDB数据库

在使用本博客提供的学习笔记及相关内容时，请注意以下免责声明：信息准确性：本博客的内容是基于作者的个人理解和经验，尽力确保信息的准确性和时效性，但不保证所有信息都完全正确或最新。
魔同·2024-09-01 12:25

Rust 学习笔记 3：一般性编程概念

上一篇：Rust学习笔记2：猜数字游戏文章目录1.前言2.背景3.Rust中的一般性编程概念3.1变量及其可变性(Mutability)3.1.1变量定义3.1.2常量3.1.3变量隐藏(Shadowing
JiMoKuangXiangQu·2024-09-01 12:54

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD
-Helslie·2024-09-01 12:24

AI在科研中的应用：chatgptgpt4的数据分析与机器学习

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
zmjia111·2024-09-01 12:52

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
PhyliciaFelicia·2024-09-01 12:19

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-09-01 11:18

大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方
2401_84159688·2024-09-01 11:45

VUE 组件

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
.YoIo·2024-09-01 10:04

Qt Widget开发学习笔记3：信号与槽

Qt与其他编程语言或则软件开发套间在线程上的使用上有很大的不同。Qt使用了一种叫信号与槽的机制(技术)，拓展了程序块之间的事件触发方式。一种典型的使用方式是用于子窗口和父窗口的信息传递。假设主窗口W1和它的一个子窗口W2，如果说W2中发生了某件事，而根据逻辑需要改变主窗口的某些属性，一种典型的处理方式是获取父窗口指针进行修改，那如果要修改爷爷窗口呢？如果要修改叔叔窗口呢？这个时候就凸显出信号与槽机
pengisgod·2024-09-01 09:02

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代，机器学习作为人工智能领域的核心驱动力
生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

python 学习笔记2 高级特性

Slice(切片):对于这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了人切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片;L[0:3]表示，从索引0开始取，知道索引3为止，但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。如果第一个索引是0,还可以省略：tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此，tupl
LoveSummer3·2024-09-01 08:52

股票学习笔记

选股的误区：一、不选财务恶化的股票：1、净利润：连续两年净利润亏损要被ST，连续三年要被退市（临近年报、半年报：1~4月和7月-8月底）2、业绩预告：点击新闻公告-业绩公告3、最新解禁：近一周内有无大额解禁，回避解禁股占总股本比例>10%（解禁占比）4、股权质押：质押的比率越高越容易平仓，平仓容易产生流动性风险，规避质押率（质押股份占总股本的比例)50%以上二、股价破位的股票：1.选股之前研究个股
佛系少女馆·2024-09-01 07:45

学习笔记

图片发自App深夜学习笔记：1，当你加入一家公司时，要对这家公司发自内心的尊重‍。换言之，一定要加入一家你尊重的公司。要改变一家公司不是一件容易的事情。这种尊重发自内心，溢于言表。
马唐·2024-09-01 06:02

YEP插件学习笔记11：80按键配置、81FPS同步选项、82反击控制、83战斗中更换装备、84技能有效范围、85命中精确插件、86基础参数控制、87地图技能选择、88图片公共事件、89状态分类

80、按键配置放在BCE下在这里设置你允许用户绑定到按键的公共事件号码；提示文本较多，需要做汉化81、FPS同步选项可以让性能较弱的电脑可以降低FPS以适配。82、反击控制放在战斗引擎下按照教程写的内容但做不到100%反击，不知道哪里有错，之后再研究83、战斗中更换装备装在战斗引擎核心和装备核心下默认有1的CD，1回合只能换1次84、技能有效范围可以通过插件的设置，影响有效技能的范围。根据战斗的图
顾天路·2024-09-01 05:19

决策树(decision tree)

本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。
a15957199647·2024-09-01 03:55

C++学习笔记----5、重用之设计（三）---- 设计可用的接口（3）

4、设计通用的接口通用接口可以应用于多种任务。如果你将应该通用的接口做成了只能为一个应用所用，那么对于其他目的则不可用。以下是几个要记住的指导思想。4.1、对于同样的功能提供多种方式为了满足你的“客户”，有时候提供多种方式来完成同样的功能是非常有帮助的。然而，明断地使用这个技巧，因为过度应用会很容易导致接口凌乱。还是那个小汽车的案例，现在大部分的小汽车都提供远程无钥匙接入系统，使用这种系统可以通过
王俊山IT·2024-09-01 01:44

5.11直播学习笔记及复盘心得

直播：拥抱平台，放大优势创造价值时间：2022年5月11日6：30-8：00讲师：弘丹老师今天是5天合伙人预备期赋能特训营的收官之日，百分百完成上课及复盘作业，为自己点赞。每天都要去达成最重要的那件事情，成功会带来更多成功。把自己认为最重要的事情排在第一位，而不是别人给你安排的事情。萌橦学姐成长故事分享人生都有低谷，到了最低处，就会往上走。她5月的目标，从零开始，投稿10篇。她早已完成写作教练的上
墨砚琴子·2024-09-01 00:10

Spring Boot、Spring MVC、Spring:它们如何比较？

这篇优锐课优锐课学习笔记将逐步介绍应在何时何地应用这些工具。在本文中，你将获得Spring，SpringMVC和SpringBoot的概述，了解它们可以解决什么问题以及在哪里最好地应用它们。
Hiday19·2024-09-01 00:35

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2
weixin_39649965·2024-08-31 23:04

【优胜行动派️学习日记】

[打卡宝宝]：魏萍[打卡日期]：2019/05/28[学习内容]：高效能人士的十个习惯[学习笔记]：12.心境平和，踏实走好每一步人情淡漠，物欲横流，这是我们这个社会的现实。
键萍·2024-08-31 23:47

XSL 学习笔记 —— 中级篇

一、XSL的运算符表一、运算符与特殊字符运算符描述/选择子元素，返回左侧元素的直接子元素；如果"/"位于最左侧表示选择根结点的直接子元素//递归下降，不论深度，搜索指定的元素；如果位于最左侧表示从根结点出发递归下降搜索指定元素.表示当前元素*通配符，选择任意元素，不考虑名字@取得属性值，作为属性名的前缀@*通配符，选择任意属性，不考虑名字:名字作用范围分隔符，将名字作用范围前缀与元素或属性名分隔开
iteye_7803·2024-08-31 23:02

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。
2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。
电气_空空·2024-08-31 20:44

化工营销常识（一）：晋文学习笔记

1，历史告诉我们，占客户便宜终将吃大亏。嗯，我不能动这念头。化工品，周期性强，每过几年，买卖双方轮流做甲方，过去占的便宜，都会加倍奉还。顾客也从不买便宜，便宜没好货。顾客要的是，感觉占了便宜。营销的具体问题花样繁多，不过，可以归结为一句话：「投其所好。」2，化工销售应该像马未都学习，卖化工品就像卖艺术品：第一句话把客人搞定，你们想想如何说？慢慢腾腾的走到客户面前，然后说：「拿不定主意了吧？」你看这
晋文笔记·2024-08-31 20:35

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x
天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47
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