机器学习--学习笔记第20页

【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

＜电子幽灵＞前端第二件：CSS进阶笔记上

为了更好的自我学习，也为了让第一次接触某个知识范畴的同学快速入门，我会把我的学习笔记整理成电子幽灵系列。提示：文章的是以解释-代码块-解释的结构呈现的。

靈镌sama·2024-08-26 00:14

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

CMake构建学习笔记2-zlib库的构建

文章目录1.概述2.详论2.1设置构建目录2.2配置构建2.3构建项目2.4安装项目2.5清理构建目录3.总结1.概述Zlib是一个数据压缩库，它提供了在内存中对数据进行压缩和解压缩的功能。这个库非常泛用，除了直接使用这个库之外，很多依赖库都会间接依赖它。这里就以Windows系统为例介绍一下如何通过CMake构建它。2.详论2.1设置构建目录尽管CMake提供了GUI工具，但是不推荐通过GUI进

charlee44·2024-08-25 23:09

C++学习笔记（1）~C++的前世今生（C++概述）

1.C++语言的发展相信不管是有没有编程基础的小伙伴，都听过C++的鼎鼎大名，但你是不是真的了解它呢？今天就让我来带你了解一下C++的前世今生吧。随着计算机科学技术的迅速发展，程序设计技术和程序设计语言也得到不断发展，经历了面向机器的程序设计、面向过程的程序设计和面向对象的程序设计这几个阶段。面向对象设计是软件开发领域的主流技术，而C++则是主流的面向对象程序设计语言之一。C++是在C的基础上发展

下雨的清晨·2024-08-25 23:08

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

《随园诗话》学习笔记一百九十五

卷三求诗于书中，得诗于书外四十九、英雄所见略同【原文】淡莲洲明府称芜湖胡漱泉秀才，有“日影度花轻”五字，得五言妙境。江君旭东亦赏沙斗初“花气半湖阴”五字，所见与莲洲同。［译文］淡莲洲明府称芜湖胡漱泉秀才的“日影度花轻”五个字，真是深得五言诗的妙境。江旭东也十分欣赏沙斗初“花气半湖阳”五个字，所见和莲洲的一样。［笔记］袁枚老先生在这里，记录了“日影度花轻”五字，得五言妙境和“花气半湖阴”五字，所见与

飞鸿雪舞·2024-08-25 19:25

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

ue5创建一个移动的actor学习笔记

ue5创建一个移动的actor学习笔记包含如何创建一个actor，camera，controller，碰撞使用cpp创建一个自己的actor首先我们通过的是cpp文件来进行创建actor。

sher_chang·2024-08-25 17:31

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

UE5学习笔记15-BginPlay事件、Tick事件

一、BeginPlay事件事件通常会从蓝图类外部调用。在BeginPlay事件情况下，当这个蓝图类的实例被放置在关卡中，关卡开始播放时，或则当这个蓝图类的实例在游戏正在播放时被动态生成，就会调用该事件。可以将BeginPlay事件看作是这个蓝图实例中被调用的第一个事件，可以用来进行初始化。二、Tick事件Tick事件在每次游戏执行此操作时被调用，如果游戏以30帧运行，Tick每秒被调用30次，Ti

快下雨了L·2024-08-25 16:30

UE5学习笔记16-游戏模式中的一些事件，如何改变网格体和摄像头的碰撞

一、OnPostLogIn：此事件在玩家成功登录游戏后被调用二、HandleStartingNuwplayer：在OnPostLogIn事件后被调用，可以用来定义新进入的玩家会发生什么三、SpawnDefaultPawnAtTransform：这个事件触发游戏中实际的Pawn生成四、OnLogout：当玩家离开游戏或被销毁时调用此事件五、OnRestartplayer：调用该事件来让玩家重生六、改

快下雨了L·2024-08-25 16:27

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

《给教师的68条写作建议》——如何写好精彩的教育生活

我的学习笔记1.一线教师通往教育专家的桥在哪里？是从记录教育生活开始。2.怎么记录好教育生活呢？

木木老师2022·2024-08-25 16:38

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

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

MySQL 学习笔记之约束与外键

文章目录MySQL约束与外键1.约束（Constraints）示例代码：插入数据：2.外键约束与操作示例代码：外键的删除与更新行为：示例：完整代码MySQL约束与外键在数据库设计中，约束（Constraints）和外键（ForeignKeys）是保证数据完整性和一致性的重要工具。本文将结合代码示例详细介绍MySQL中的主要约束类型以及外键的使用。1.约束（Constraints）约束是对数据库表中

NHuan^_^·2024-08-25 13:08

学习笔记——路由

文章目录VueRouter介绍作用说明路由配置VueRouter的使用步骤（5+2）五个基础步骤（固定）两个核心步骤router-link介绍使用好处声明式导航-两个类名介绍特点自定义高亮类名声明式导航-跳转传参介绍查询参数传递语法对应页面组件接收传递过来的值基于参数发请求动态路由传参配置动态路由配置导航链接对应页面组件接受参数基于参数发请求查询参数传参VS动态路由传参查询参数传参(比较适合传多个

NHuan^_^·2024-08-25 13:38

Django学习笔记（四）

模型层（二）一、管理器对象与数据的创建1.管理器对象2.创建数据二、数据增删改查1.数据查询2.查询谓词3.数据更新4.数据删除三、F对象与Q对象1.F对象2.Q对象四、聚合查询1.整表聚合2.分组聚合五、原生数据库操作1.通过管理器使用sql2.不使用模型类，直接操作数据库一、管理器对象与数据的创建1.管理器对象在笔记（三）创建数据库模型对象时提到，每一个模型类都必须继承models.Model

yizhi_hao·2024-08-25 11:55

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

《设计模式之美》命令模式：如何利用命令模式实现一个手游后端架构？

王争《设计模式之美》学习笔记命令模式的原理解读命令模式的英文翻译是CommandDesignPatte。

linglongwunv·2024-08-25 09:11

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

宇宙公民高效阅读蜕变营第13期第2天

学习笔记作业：Echofrom上海2021/6/20今日学习关键词：情绪目标，感恩仪式，冥想方法论，人生公式～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～今天是学习的第2天，感触良多，非常感恩进入宇宙公民这个美好的环境

Echo莲语·2024-08-25 07:54

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

算法的学习笔记—二叉搜索树与双向链表(牛客JZ36)

前言在数据结构的学习过程中，二叉搜索树（BinarySearchTree,BST）是一个常见的主题。它不仅具有排序的特性，还为各类算法的实现提供了基础。然而，在某些特定的应用场景中，我们可能需要将二叉搜索树转换为其他形式的数据结构，如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表，并通过代码实现这一过程。个人主页：尘觉主页文章目录二叉搜索树与双向链表❤️‍问题描述示例输入描述：返

尘觉·2024-08-25 05:18

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

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习