机器学习--数据处理第18页

python代码主要围绕脂肪胰相关数据展开了一系列数据处理、分析、建模和评估工作

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,TensorDatasetimportreimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportscipyfromdatetimeimportdatetimefromsklea

max500600·2025-02-09 00:05

深入学习 Python 量化编程

Pandas：用于数据处理，尤其是表格数据。Matplotlib：用于数据可

不是二师兄的八戒·2025-02-08 23:29

苹果的AI战略：谨慎前行，步步为营

然而，苹果公司却另辟蹊径，其机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣。这一声明在科技界引发热议，苹果的战略选择究竟是保守还是高明？

·2025-02-08 22:35

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。

MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

DolphinScheduler：大数据任务调度利器

DolphinScheduler架构四、安装与配置1.环境准备2.安装步骤[单机模式]五、使用DolphinScheduler创建任务六、应用场景七、总结一、概述在大数据场景中，任务调度器是必不可少的工具，用于协调多个数据处理任务的执行顺序

hsukk17·2025-02-08 21:48

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com

weixin_39709194·2025-02-08 20:10

全面认识 QGIS 界面：开启地理信息处理之旅

它不仅提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具，还具有跨平台、免费开源的优势，为地理信息的研究和应用带来了极大的便利。

网优随笔·2025-02-08 20:06

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并

@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这

@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小

@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的

@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。

山山而川_R·2025-02-08 20:03

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

@心都·2025-02-08 18:53

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术

小小小小祥·2025-02-08 15:31

【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP

系列文章目录【三维点云数据处理】ISS特征点提取算法【三维点云数据处理】SHOT三维特征描述子【三维点云数据处理】RANSAC实现点云粗配准文章目录目录系列文章目录文章目录前言二、代码实现1.头文件2.

点云兔子·2025-02-08 15:01

第3章《VTK可视化基础》

数据处理：通过过滤器对数据进行处理（如裁剪、简化、平滑等）。映射：将数据映射到视觉表示（如颜色、纹理、光照）。演员：将数据与映射结合，表示成场景中的一个可视化对象。

《雨声》·2025-02-08 12:08

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

【AI】---速成学习计划

其他程序员或者有意愿学习AI者可依据此计划改造之后学习心得会陆续更新，如有雷同，纯属巧合第1-2周：Python编程与数据处理目标：掌握Python基础，学会数据处理和分析。

有欣欣在就好·2025-02-08 11:06

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地

乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

8个非常好用的 Python 效率工具

Python作为一种成熟而灵活的编程语言，凭借其丰富的库和框架，可以帮助我们实现各类自动化工作、数据处理和Web开发等任务。本文将为你介绍七个非常实用的Python效率工具，助你在日常工作中更加高效。

印象Python·2025-02-08 11:32

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^

@心都·2025-02-08 11:31

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。

python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

如何实现后端与前端的高效协作？

通过分离开发，前端可以独立进行页面渲染和交互设计，而后端专注于数据处理和逻辑实现

破碎的天堂鸟·2025-02-08 09:16

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

Elasticsearch入门技术：从零开始掌握全文搜索引擎

如果你对搜索功能或者数据处理感兴趣，那可千万不要错过这篇推送哦~我会用简单易懂的语言来解释这个东西，让你也能get到其中的精髓！

狮歌~资深攻城狮·2025-02-08 08:09

第19章《VTK并行渲染》

1.并行渲染的目标加速数据处理：通过将计算任务分配给多个处理器或计算节点，减少数据处理时间。

《雨声》·2025-02-08 07:32

python 数据处理之滤波

在实际水质预测数据处理的工程中，往往遇到高波动的数据，而这些数据对于往后预测并没有什么用。

细节处有神明·2025-02-08 07:00

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

【微信小程序】说说微信小程序的架构，双线程架构

微信小程序是双线程的，有渲染层和逻辑层两个执行环境，渲染层负责页面的渲染和样式，逻辑层负责小程序的逻辑和数据处理。渲染线程：负责渲染界面，包括解析wxml，wxss，样

我有一棵树·2025-02-08 06:26

什么是AIOps?

它结合了机器学习、数据分析、自动化等技术来实时监控、分析和优化IT系统的运行，进而帮助运维团队更快地响应问题并做出决策。AIOps的关键特点：自动化问题检测与诊断：AIOps可以自动化地分析大量的

GHY我与春风皆过客·2025-02-08 06:55

《华为数据之道》读书笔记三--元数据管理

3）操作元数据：数据处理日志及运营情况数据，包括调度频度、访问记录等。【备注说明】核心要搞清

小木谈数·2025-02-08 06:54

【AI原理解析】— Gemini模型

目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向

coolkidlan·2025-02-08 06:49

Apache Kafka：高吞吐分布式流平台的深度解析

lozhyf·2025-02-08 04:07

Scrapy框架爬虫教程——入门篇

与其他爬虫框架（如BeautifulSoup、Selenium等）的对比1.2Scrapy的优势高效的网络请求处理灵活的爬取策略强大的数据处理功能内置的分布式爬虫支持2.安装与环境搭建2.1安装Python

杨胜增·2025-02-08 03:03

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。

zzlyx99·2025-02-08 02:30

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344

@心都·2025-02-08 02:28

理解和应用 Python Requests 库中的 .json() 方法：详细解析与示例

这一功能的核心是解析JSON数据，使得数据处理变得更直接和便捷。.json()方法的工作原理当你对一个网址进行HTTP请求并接收到响应时，requ

YRr YRr·2025-02-08 02:25

DeepSeek R1 × SeaTunnel：引领下一代智能数据集成革命

在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型与数据处理技术的深度融合正在重塑企业数据架构的底层逻辑。

SeaTunnel·2025-02-08 01:25

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。通过这些基本功能的示例，你可以逐步深入了解并实际应用dlib库，解决更多复杂的计算机视觉问题。掌握dlib库不仅能提升你的编程技能，还能为你以后在计算机视觉领域的研究与应用打下坚实的基础。希望这篇文章能让你更好地理解和使用dlib库，开启你的计算机视觉之

I'mAlex·2025-02-07 23:38

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。

和风化雨·2025-02-07 23:07

实时数据处理是如何帮助企业快速决策？

批量以及近实时的数据处理方式已然难以满足企业对数据处理速度的需求。于是，实时数据处理应运而生，逐步助力企业获取更为迅速的决策能力。在本文中，我们将对实时处理以及实时数据处理的技术支持展开深入探究。

isNotNullX·2025-02-07 22:34

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

Python中如何实现高效的列表过滤

它允许我们从列表中筛选出满足特定条件的元素，从而简化数据处理流程。高效地实现列表过滤不仅可以提高程序的性能，还能使代码更简洁、可读性更高。

像风一样自由2020·2025-02-07 20:53

顺丰大数据开发面试题及参考答案

Flink的提交过程通常包含以下步骤：代码编写与打包：开发人员首先使用Flink提供的API编写数据处理逻辑，包括定义数据源、转换操作和数据sink等。

大模型大数据攻城狮·2025-02-07 19:15

自动驾驶领域成长方案

年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习

树上求索·2025-02-07 18:42

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