机器鼠第11页

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化，以下是具体原因的分点解析：激光光源的高性能单色性与方向性：激光具有极好的单色性和准直性，光束发散角小，能形成稳定的光斑，减少光路偏差。高稳定性：激光器输出功率和波长稳定，避免因光源波动导致的测量误差。短波长优势：部分激光采用短波长（如蓝光），可检测更微小的表面细节，提升分辨率。高分辨率传感器CMOS/CCD传感器

视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

Spring AI 实战：手把手教你打造一个智能客服机器人！

前言：为什么要做一个智能客服机器人？在当今数字化时代，智能客服机器人已经成为企业提升用户体验和服务效率的重要工具。

Leaton Lee·2025-03-07 18:24

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

解析Python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫（期末重点题目）

第一章网络爬虫又称网页蜘蛛或（网络机器人）网络爬虫能够按照一定的（规则），自动请求万维网站并提取网络数据爬虫是手动请求万维网网站且提取网页数据的程序。（×）爬虫爬取的是网站后台的数据。

一口酪·2025-03-07 15:21

C#、C和C++的主要区别

C++将会直接被编译为机器代码，允许使用指针，需要手动组织管理内存。C#和C++的区别1、编译区别C＃代码首先会被编译为CLR（公共语言运行库），然后由.NET框架解析。

Sandyx007·2025-03-07 15:50

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

听说又来了个会“动手”的ai模型？

这名字听起来就很有力量感，它和之前那些大家常见的聊天型机器人可完全不是一个路子，Manus是一个AIAgent模型，也就是智能体模型。

gange574·2025-03-07 13:06

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。

程序员Linc·2025-03-07 12:00

《代码巫师启示录：当人类开始用机器思考》

你绝对想不到的"编码副作用"：✅时空扭曲者：1天=普通人1周（"deadline模式"下效率提升400%）✅混沌翻译家：能同时理解人类语言和机器逻辑（"用户想要

·2025-03-07 11:32

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

飞300·2025-03-07 10:57

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现

Echo_Wish·2025-03-07 10:47

具身智能行业

具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互

[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

——四色定理的解析与证明（完整版）

1976年，Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形，首次给出确定性证明，却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后，数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明

2301_81062744·2025-03-07 07:46

【Linux】FRP：内网穿透

FRP主要由两部分组成:FRPC客户端：运行在公司内网机器上，接收来自公网的访问请求，并将请求转发给内网服务。

T0uken·2025-03-07 06:05

使用conda-pack向内网服务器复制重现一个项目虚拟环境

所以可以借助能连外网的机器，去先将跑python程序的环境准备好，然后使用condapack复制到无法连外网的机器上。

J_caicaicai·2025-03-07 05:52

浏览器里设置代理的作用

2、代理服务器的工作机制：代理服务器的工作机制很象我们生活中常常提及的代理商，假设你自己的机器为A机，你想获得的数据由服务器B提供，代理服务器为C，那么具体

术业有专攻，闻道有先后·2025-03-07 04:46

基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计

**单片机设计介绍，基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要基于单片机智能自动扫地机器人控制电路的设计概要可以大致分为以下几个部分

01单片机设计·2025-03-07 04:41

RabbitMQ四种交换机以及在管理页面中创建交换机、队列和绑定关系，代码示例

的四种交换机以及在管理页面中创建交换机、队列、绑定关系一、RabbitMQ中的几个关键字的概念开始讲之前先来简单描述一下RabbitMQ中的几个关键的概念：Broker：可以简单的理解为安装了RabbitMQ服务的这台机器就可以称为一个

QAQalone·2025-03-07 04:38

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

工业机器人reLTOOL坐标方向_工业机器人工具坐标系（TCF）标定的六点法原理

一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点；(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP，以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上

weixin_39992831·2025-03-07 01:45

javaEE概述

输入分布式多层的应用程序，javaEE平台用的是分布式多层应用模型为企业应用（由组件构成），根据他们不同的逻辑功能分为不同组件，构成JavaEE应用程序的组件根据应用组件在javaEE的不同环境安装到不同机器上

qq_45691343·2025-03-07 01:42

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

【Gaussian Model】高斯分布模型

检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。

窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

linux安装mysql别的机器连接不上_解决不能远程连接Linux服务器上MySQL的问题

今天在实验室的服务器上安装MySQL，装好后却发现远程的电脑无法连接到MySql服务器。服务器操作系统是Ubuntu14.04。于是在网上查了些资料，折腾了半天后终于搞定了，下面是具体的步骤。1)安装好MySQL后，修改如下文件sudovim/etc/mysql/my.cnf【如果说你不太会用Vi编辑器，你可以用SSH登陆后，将文件移除手动更改后，在上传到服务器覆盖该文件即可】找到bind-add

心望田·2025-03-06 21:37

Three.js windows 环境搭建

1.环境搭建步骤1:安装Node.js首先，确保你的Windows机器上安装了Node.js。你可以从Node.js官网下载并安装。

恋恋西风·2025-03-06 21:05

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