机器学习--数学基础篇第12页

JS宏进阶：浅谈曲线回归

通过曲线回归，可以建立变量之间的非线性数学模型，用于预测和解释各种实际现象。一、基本概念定义：曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。

jackispy·2025-02-27 10:33

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析，显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率，尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报

宁宁可可·2025-02-27 10:33

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

python曲线回归小案例教程

与线性回归不同，线性回归假设自变量和因变量之间的关系是线性的，即可以通过一条直线来描述数据点的趋势；而曲线回归则允许这种关系是非线性的，可能表现为曲线、抛物线、指数、对数或其他复杂的数学形式。

jackispy·2025-02-27 09:00

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

Accord.NET框架功能介绍

机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。

绀目澄清·2025-02-27 09:26

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。

清水白石008·2025-02-27 07:16

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

链接：原文出处作者：FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵

守得云开现月明·2025-02-27 07:39

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。

一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

机器学习----奥卡姆剃刀定律

奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启

AI自修室·2025-02-27 06:00

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)

小宇爱·2025-02-27 06:30

艾里 - 贝塞尔子弹（Airy-Bessel bullet）

从数学角度来看，其光场分布可以用艾里函数和贝塞尔函数的组合来描述，这两种函数在光学领域有着独特的性质，它们的交织使得光场在空间和时间上呈现出高度局域化且稳定传播的特性，宛如一颗飞行的“子弹”轨迹，故得名艾里

Luis Li 的猫猫·2025-02-27 04:16

泛微全面接入DeepSeek大模型，助力组织升级数智化应用场景

在接入DeepSeek大模型后，泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力，显著提升泛微各项产品

泛微OA办公系统·2025-02-27 03:10

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

redis基础篇——Lua脚本

Lua脚本Lua是一种轻量级脚本语言，它是用C语言编写的，跟数据的存储过程有点类似。使用Lua脚本来执行Redis命令的好处：1、一次发送多个命令，减少网络开销。2，Redis会将整个脚本作为一个整体执行，不会被其他请求打断，保持原子性。3、对于复杂的组合命令，我们可以放在文件中，可以实现命令复用。语法格式redis>evallua-scriptkey-num[key1key2key3...][v

石灰聪·2025-02-27 03:05

LM_Funny-2-01 递推算法：从数学基础到跨学科应用

目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例：Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2

王旭·wangxu_a·2025-02-27 01:25

使用Python和Vosk库实现语音识别

使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域，语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，可以方便地实现语音识别功能。

车载testing·2025-02-27 01:22

Python库Numpy学习+代码实例

前言Numpy是python语言的一个扩充程序库，支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，现已成为机器学习的必备模块。

海绵宝宝·2025-02-27 01:50

如何看待 Kaiming He 最新提出的 Fractal Generative Models ？

何恺明团队提出的分形生成模型（FractalGenerativeModels）引发了广泛关注，其核心思想是通过递归调用生成模型模块构建自相似结构，类似数学中的分形概念（如雪花结构），从而高效生成高分辨率数据

AndrewHZ·2025-02-27 00:44

Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-31、扇形面积计算

Matplotlib-31、扇形面积计算目录Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-31、扇形面积计算前言开发环境turtle_demoMatplotlib_demo前言既然是学习数学

Math_teacher_fan·2025-02-27 00:44

深度学习：从神经网络到智能应用

深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

VScode中Markdown PDF无法正确输出包含数学公式的pdf解决方案

在使用VScode的MarkdownPDF插件时，可能会遇到无法正确输出包含公式的PDF文件的问题。下面为你提供一种有效的解决方案。具体操作步骤步骤一：定位模板文件在安装MarkdownPDF插件后，你需要找到对应的模板文件。该文件的路径通常如下：C://Users//.vscode/extensions/yzane.markdown-pdf-1.4.1/template/template.htm

WilsonShiiii·2025-02-27 00:42

嵌入式单片机基础篇（二十五）之stm32F103串口接收发送固定大小字符串程序

stm32F103串口接收发送固定大小字符串程序#include"stm32f10x.h"#include"string.h"#include"stdio.h"unsignedcharUARTbuff[32];intk=0;staticunsignedcharcount=0;voidMy_USART1_Init(void){GPIO_InitTypeDefGPIO_InitStrue;USART_

lostlll·2025-02-26 22:59

基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例

模式识别：根据提取的特征，利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea

go5463158465·2025-02-26 22:58

“华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-A题：无人机在抢险救灾中的优化运用(续)

目录5.问题二生命迹象探测5.1问题分析6.问题三灾区通信中继6.1问题分析6.2问题求解7.问题四无人机对地的数据传输7.1问题分析7.2问题求解8.模型的评价8.1模型的优点8.2模型的缺点9.参考文献10.附录本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见无人机在抢险救灾中的优化运用5.问题二生命迹象探测5.1

格图素书·2025-02-26 22:28

GGUF 文件格式全解析

在机器学习领域，模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用，如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。

Just_Paranoid·2025-02-26 22:25

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。

yzx991013·2025-02-26 20:40

深入了解Python中的函数式编程技术

1.函数式编程简介函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，避免了状态变量的使用，强调函数之间的纯粹性和不可变性。在Python中，函数

步入烟尘·2025-02-26 19:35

GrandientBoostingClassifier函数介绍

它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk

浊酒南街·2025-02-26 18:58

算法基础篇--模拟

模拟模拟的含义模拟，顾名思义就是题目让你干什么，你就干什么。考察的是将思路转化成代码的代码能⼒。这类题⼀般较为简单，属于竞赛⾥⾯的签到题（但是，万事⽆绝对，也有可能会出现让⼈⾮常难受的模拟题），我们在学习语法阶段接触的题，⼤多数都属于模拟题。现在我们就通过下面的几道题目来了解一下模拟的特点：1.多项式输出题目来源：洛谷题目链接：多项式输出题目就是下面的样子：模拟题没有什么可以详细讲解的思路，大家直

近听水无声477·2025-02-26 17:51

西安电子科技大学微电子学院801考研经验分享

给大家分享一下我去年复习到这个时候的安排吧，因为我去年数学和专业课考得还是很好的，而政治和英语考得一般，所以这里着重介绍一下数学和专业课。801对应的专业课资料一定要买，真题、模拟试卷一定要买。

西电研梦·2025-02-26 16:45

电子科技大学考研复习经验分享

电子科技大学考研复习经验分享本人情况：本科就读于电科软院，24年2月开始了解考研，24年3月开始数学，9月决定考本院（开始全天候图书馆学习）并开始专业课学习，11月底开始政治学习，最后初试结果如下：昨日考研初试分数公布

请讓我停止这种追逐·2025-02-26 15:38

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发校企合作培养专业人才

随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。

墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。

猿享天开·2025-02-26 14:33

卡特兰数 ← C++ 递推实现

【知识解析】●卡特兰数（Catalannumber）是组合数学中一个常出现在各种计数问题中的数列。

hnjzsyjyj·2025-02-26 14:32

第5关：线性代数

numpy的线性代数线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分，一般我们使用*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积，而不是一个矩阵点积。

-阿呆-·2025-02-26 14:00

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个

肆——·2025-02-26 14:58

01 目录-具身智能学习规划

以下是具身智能学习规划的框架：一、基础理论储备数学与编程基础数学：概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何（运动规划）。编程：Python（主流工具链）、C

天机️灵韵·2025-02-26 12:48

R语言：探索数据的利器

作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧，并提供相应的源代码示例。

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

机器学习安全核心算法全景解析

机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。

金外飞176·2025-02-26 12:44

零基础学习机器学习分类模型

下面将带你通过一个简单的机器学习项目，使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器

随着大数据技术的迅猛发展，机器学习在各行各业的应用日益广泛。

concisedistinct·2025-02-26 10:59

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

AI人工智能机器学习之监督线性模型

监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可

rockfeng0·2025-02-26 09:57

Python 运算符

1.算数运算符算数运算符用于执行基本的数学运算。以下是Python支持的算数运算符·+

2401_87587429·2025-02-26 09:26

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，

大模型教程·2025-02-26 09:56

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

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