机器学习_machine 第3页

【机器学习】4 ——熵

机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性，由克劳德·香农（ClaudeShannon）在1948年提出，称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。

qq_43507078·2024-09-11 10:13

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘

【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP

云天徽上·2024-09-11 06:16

程式语言区分

以下是一些广泛使用的编程语言：1.Python：易于学习，广泛用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化等领域。2.Java：广泛应用于企业级应用、安卓开发、大型系统开发等。

白总Server·2024-09-11 06:09

SpringMVC的架构有什么优势？——视图与模型（二）

——视图与模型（二）前言关键字：机器学习人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件，它们负责渲染模型数据并生成

不会编程的小孩子·2024-09-11 03:19

IBM

国际商业机器公司，或万国商业机器公司，简称IBM（InternationalBusinessMachinesCorporation），公司网址：http://www.ibm.com/cn/。

为-梦想而生·2024-09-10 22:46

使用 MongoDB 构建 AI：Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心

PatronusAI由MetaAI和MetaRealityLabs的机器学习专家创立，旨在增强企业对生成式AI应用程序的信心，在塑造值得信赖的AI生态方面处于领先地位。

MongoDB 数据平台·2024-09-10 20:01

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

阿_旭·2024-09-10 17:39

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

人工智能与机器学习原理精解【18】

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi

叶绿先锋·2024-09-10 15:26

七十二五·2024-09-10 15:21

如何在Python中处理不平衡数据

失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些

葡萄_ac1c·2024-09-10 14:53

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例

一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。

@我们的天空·2024-09-10 14:18

自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍

文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-10 08:14

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算

张小生180·2024-09-10 06:01

关于深度森林的一点理解

年年初，南京大学周志华老师上传了一篇名为：DeepForest：TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变

Y.G Bingo·2024-09-10 03:10

Java虚拟机是如何执行线程同步的

在网上看到一篇老外的文章（原文地址：HowtheJavavirtualmachineperformsthreadsynchronization），介绍了线程同步相关的几个基础知识点。

莫生人·2024-09-10 03:05

java基础知识

1.java简介跨平台性：Java语言的“一次编写，到处运行”特性是这一语言的重要优势,java程序编译成字节码，可以在安装了Java虚拟机（JVM，javavirtualmachine）的不同操作系统上运行面向对象

阿拉伯的劳伦斯292·2024-09-10 03:35

汽车智能驾驶算法汇总

汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。

芊言芊语·2024-09-10 03:04

一文告诉你程序员该掌握和应用大模型

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

大耳朵爱学习·2024-09-10 01:23

2021-03-26 每日打卡

本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习，然后就在纠结中什么都没做。感想：冲劲十足的周一周二，慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。

来多喜·2024-09-10 00:09

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向

「已注销」·2024-09-10 00:33

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。

Ven%·2024-09-09 21:21

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach

困了不能睡·2024-09-09 21:47

Java面试题--JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略

引言：Java虚拟机（JavaVirtualMachine，简称JVM）是Java程序员绕不开的主题。

青云交·2024-09-09 17:52

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

Java 入门指南：初识 JVM Java虚拟机（Java Virtual Machine）

文章目录引言JVM架构类加载器子系统（ClassLoaderSubsystem）运行时数据区（RuntimeDataArea）执行引擎（ExecutionEngine）垃圾回收器（GarbageCollector）内存管理堆内存方法区垃圾回收机制性能调优总结引言Java虚拟机（JVM）是一种抽象计算模型，它在软件层面模拟了一个计算机，允许开发者编写平台无关的程序。Java程序被编译成一种中间表示—

ZachOn1y·2024-09-09 11:10

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

2021-03-31 每日打卡

昨日完成情况：1.6k散步，❌帕梅拉（我好懒）2.思维导图，statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版，然后细看英文版.太多了，感觉在面试前看不完。

来多喜·2024-09-09 06:25

Databend Meta-Service 架构概述

Raft协议的主要组成部分包括：分布式日志（Log）状态机（StateMachine）分布式日志日志主要用于记录分布式系统的操作。

Databend·2024-09-09 00:22

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

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常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

oracle死锁查询和解决

selectsess.sid||','||sess.serial#,lo.oracle_username,lo.os_user_name,ao.object_name,lo.locked_mode,SESS.machinefromv

zwhfyy·2024-09-08 19:17

如何查询oracle死锁,Oracle死锁查看和解决办法汇总

由于生产的tomcat经常有假死问题，困扰很久，最后发现有死锁，解决办法分享1、查看死锁1)用dba用户执行以下语句selectusername,lockwait,status,machine,programfromv

一树桃花·2024-09-08 18:15

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

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