机器学习_课程笔记

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

锦衣之下:盘点男主任嘉伦剧中的服装，飞鱼服最爱

目前剧集已播到48集，还有7集就要完结，小玩子细数了下，前48集中，任嘉伦在剧中的服装共换了22套:5套飞鱼服和17套日常服装。

爱追星的小玩子·2024-08-24 14:14

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

《误入他心上》叶渺小说全文免费阅读【已完结】

《误入他心上》叶渺小说全文免费阅读【已完结】主角：叶渺简介：叶渺做了5年的全职太太，最终惨遭抛弃，净身出户。可以关注微信公众号【看精灵】去回个书號【9042】，即可免费阅读【误入他心上】小说全文！

云轩书阁·2024-08-24 08:45

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

《猫和老鼠》电影在线观看（完整）无删减【1080P高清】已完结

在全新发布的“拼手速”版预告中，堪称一场抢票版猫鼠大战，汤姆坐在电脑前要买《猫和老鼠》电影票，没想到全场只剩下一张票，正要购票付款之际，杰瑞用手机也加入了这场抢票大战。杰瑞充分利用自己娇小的体型，在手机上翩翩起舞，尽显灵活抢票的优势，而汤姆见状也不示弱，双手狂击键盘。===========提起-观看==========看-下-图-提-示-拿==========双方为了争夺唯一的一张电影票，疯狂拼手

dskajjdla·2024-08-24 06:37

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

如何培养孩子内驱力课程笔记（1）—有内在动力的孩子都活成了传奇

最近跟小区里的几位妈妈闲聊，发现不少妈妈每天压榨自己的自由时间督促孩子写作业。关键是妈妈不仅失去了自己的时间，亲子关系变得紧张，孩子更加缺乏主动性，辅导效果也一般，孩子成绩依然在中游徘徊。而也有那么一两位妈妈，是大家羡慕嫉妒恨的对向，孩子成绩名列前茅，相反不需要妈妈操心作业，甚至有些孩子课外活动都能自己安排好。我比较反对妈妈全身心的铺在孩子身上，妈妈在陪伴孩子成长的同时，不能迷失自己。最好要有自己

吉祥五宝乐哈哈·2024-08-24 00:28

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

完结篇——故事连载（七）：空白的意志力中心会给我们带来哪些好处？

前言：前面六篇文章都是关于空白的意志力中心可能会给我们带来的限制点，那么最后一篇文章，我们便要谈谈空白的意志力中心可能会给我们带来的好处——二元法则意味着凡事有一利便有一弊，所以，无论你的空白中心很多还是有颜色的中心很多，都不值得你悲观或者乐观，重要的是，你要能看清楚一个现象的两面性，然后带着自我觉察的警惕心，在生活中真正地做到扬长避短。那么，空白的意志力中心会给我们带来哪些好处呢？第一个好处便是

桑泥·2024-08-24 00:03

《重启官场：从签子离婚协议开始》崔明宇（经典目录）全文免费阅读【已完结】

《重启官场：从签子离婚协议开始》崔明宇（经典目录）全文免费阅读【已完结】主角：崔明宇简介：崔明宇，把这份离婚协议签了。”

小说推书·2024-08-23 22:39

夏日靡靡（徐夏苡岑嵩阳）全文免费阅读【夏日靡靡小说】已完结

夏日靡靡（徐夏苡岑嵩阳）全文免费阅读【夏日靡靡小说】已完结主角：徐夏苡岑嵩阳描述:十八岁的徐夏苡做了人生中第一个绮丽美梦，跌宕起伏的梦境中，她看不清对方的长相，只是醒来，发现自己拽着一个男人的手不放。

云轩书阁·2024-08-23 22:34

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

我偶尔想起你，却谨慎到从不曾旖旎

夜半，少爷们都睡了，此起彼伏的呼吸声中，我想起就快要写完的故事——那个十年前就开始写却至今都没有完结的故事。

仙豆瑞拉·2024-08-23 19:57

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

微启示 | 辞旧迎新，从整理打扫开始

白天，仿佛新的一年，为梦想努力着，晚上，仿佛在旧年，清理着，完结着。我自己还比较重视公历新年前的扫除。毕竟，从日历上看，2021年就已经是新的一年了。

喜微的心灵花园·2024-08-23 09:57

《夜诱》沈以蕊江轩赫（完结篇）全文免费阅读【笔趣阁】

《夜诱》沈以蕊江轩赫（完结篇）全文免费阅读【笔趣阁】主角：沈以蕊江轩赫简介：为救植物人姐姐，沈以蕊走错酒店，被一身燥热的男人拉进房间。

海边书楼·2024-08-23 09:20

精彩热书《官路正途》徐浪陆苗（独家完结）无删减在线阅读

精彩热书《官路正途》徐浪陆苗（独家完结）无删减在线阅读主角：徐浪郑茹简介：秘书徐浪，因为上司被双规而落魄，受尽欺侮，为了自保，CPU差点干冒烟，都说红颜是祸水，但是对徐浪来说，红颜是知己，也是辅助他青云直上的贵人

海边书楼·2024-08-23 09:36

《食髓知味》江厌离商姝全文在线阅读（食髓知味小说）已完结

《食髓知味》江厌离商姝全文在线阅读（食髓知味小说）已完结主角：江厌离商姝简介：深州市新晋首富江厌离风光大婚，娶的是一个寡妇，且对方还有个三岁的儿子。

云轩书阁·2024-08-23 04:43

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

用SHAP做蜂群图后想保存内容的保存代码

用模型跑完结果后得到shap的蜂群图如下所示代码：shap.summary_plot(shap_values)显示结果想要将上述的蜂群图进行保存，可以使用如下的代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportshap

BObobo101·2024-08-22 14:23

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

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