李宏毅-机器学习-作业第2页

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习

GentleCP·2025-02-15 19:56

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

LogisticRegression即逻辑回归，是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法，以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍：基本原理线性回归基础：逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为

硅基创想家·2025-02-15 19:54

Transformer以及BERT阅读参考博文

Transformer以及BERT阅读参考博文Transformer学习：已有博主的讲解特别好了：李沐：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili知乎：Transformer

mumukehao·2025-02-15 17:41

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

web第二次作业

一、小鹅通首页开发二、代码：index.html:小鹅通-首页style.css:*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}html,body{width:100%;height:100%;font-family:"微软雅黑";font-size:16px;}index.css:.bg{width:100%;}.header{background-im

mbx0715·2025-02-15 15:52

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

赵钰老师·2025-02-15 14:20

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

Web第三次作业

Document*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}html,body{width:100%;height:100%;}.container{width:100%;height:100%;background-color:#f2f1f2;}header{width:1200px;height:50px;background-color:#fff;

mbx0715·2025-02-15 14:18

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

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·2025-02-15 13:42

强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践

而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体

Echo_Wish·2025-02-15 13:08

Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。

夜里慢慢行456·2025-02-15 12:35

一文读懂 Windows 逆向工程中的滑板指令

目录一文读懂Windows逆向工程中的滑板指令一、滑板指令是什么二、滑板指令在软件破解中的应用场景三、实战演示：用滑板指令破解密码验证程序四、滑板指令的其他用途五、总结与作业在Windows逆向工程领域

阿贾克斯的黎明·2025-02-15 12:33

AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率

在软件测试中，AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率。

小赖同学啊·2025-02-15 11:56

qt是什么？

Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(MetaObjectCompiler,moc)）以及一些宏，易于扩展，允许组件编程。

四爷TAT·2025-02-15 10:44

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。

welcome_123_·2025-02-15 08:31

Chrome将网页保存为PDF的实战教程

爱编程的喵喵·2025-02-15 04:31

36.Web前端网页制作 NBA体育主题网页设计实例大学生期末大作业 html+css+js

目录一、前言二、网页文件三、网页效果四、代码展示1.HTML2.CSS3.JS五、更多推荐一、前言本实例以“体育”NBA为主题设计，应用html+css+js，包括图片轮翻效果、视频、表单等，12个子页面，代码简洁明了，供大家参考。【关注作者|获取更多源码（2000+个Web案例源码）|优质文章】；您的支持是我创作的动力！【点赞收藏博文】，Web开发、课程设计、毕业设计有兴趣的联系我交流分享，3Q

d321654987123·2025-02-15 04:55

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据收集与准备1.数据收集多样化数据源：从社交媒体平台（如微博、Twitter）、新闻网站、论坛等多渠道收集数据，以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库（如BeautifulSoup）进行网页数据爬取，使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半

数澜悠客·2025-02-15 02:05

2月第五讲：深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用

Python作为一种高级编程语言，以其简洁、易读、功能强大等特点，在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。

2501_90442144·2025-02-15 01:33

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。

山海青风·2025-02-14 23:14

利用Blackbox AI让编程更轻松

Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台，它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比，它提供了简洁美观的界

·2025-02-14 22:03

Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

Soft_Leader·2025-02-14 22:40

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。

换个网名有点难·2025-02-14 22:36

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

联核CDD20堆高型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

产品介绍联核科技推出的CDD20堆高型无人叉车，是一款专为堆垛作业设计的基于反光板导航的无人激光叉车AGV。该产品配备了源自德国的SICK品牌高精度激光导航雷达，确保了精准定位与方向控制能力。

m0_66581510·2025-02-14 18:36

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!

·2025-02-14 17:24

VSCode通过跳板机免密连接远程服务器的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-14 17:31

C语言作业day8

终端输入10个学生成绩，使用冒泡排序对学生成绩从低到高排序#include#include#includeintmain(intargc,constchar*argv[]){intarr[10]={};intt;for(inti=0;iarr[j+1]){t=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=t;}}}for(inti=0;i#include#includeintma

\＆会飞的鱼_·2025-02-14 17:30

股票自动化交易

策略制定：基于技术指标或机器学习模

reset2021·2025-02-14 13:31

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计

@心都·2025-02-14 13:59

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。

OCR_API·2025-02-14 13:56

阿一网络安全学院课堂作业——ActiveMQ 反序列化漏洞 (CVE-2015-5254)

⼀、漏洞描述ApacheActiveMQ是由美国阿帕奇（Apache）软件基⾦会开发的开源消息中间件，⽀持Java消息服务、集群、Spring框架等。属于消息队列组件(消息队列组件：分布式系统中的重要组件，主要解决应⽤耦合、异步消息、流量削峰等)。⼆、漏洞成因ApacheActiveMQ5.13.0版本之前到5.x版本的安全漏洞，该程序引起的漏洞不限制代理中可以序列化的类。远程攻击者可以制作⼀个特

网安大队长阿一·2025-02-14 12:25

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理

E绵绵·2025-02-14 11:18

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

TCP客户端与服务器+sqlite3作业

【server.c】/*服务器.c*/#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includetypedefstructsockaddr_inaddr_in_t;typedefstructsockaddraddr_t;enumType{TYPE_REGIST,TY

碧莲不摇了·2025-02-14 09:03

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

Windows 11 卸载 Edge

前言咋说呢，Edge确实有它好的一面，自带微软翻译速度可观，确实是Chrome自带翻译不可用现状下的首选（李玲玲你好啊），但是深度绑定微软生态，而且还挺重，使我最终放弃了使用Edge，并千方百计想要卸载掉它

Anyexyz·2025-02-14 09:00

Flink 实践教程-入门（10）：Python作业的使用

教程链接：Flink实践教程-入门（10）：Python作业的使用-云+社区-

腾讯云大数据·2025-02-14 07:17

list_for_each，list_for_each_entry和list_for_each_entry_safe

比较共同点1.list_for_each和list_for_each_entry都是遍历链表的两个宏，本质上都是for循环。

Wang20122013·2025-02-14 07:17

pyflink作业提交的踩坑过程，看完少走两个星期弯路

flink在努力地将Python生态和大数据生态融合，但目前的版本还不够成熟，尤其是在官方对python现有资料有限的情况下，用户想要使用python完成一个flinkjob并提交到flink平台上，还是有很多雷需要踩的。以下对pyflink环节问题，pythonjob编写到提交做了总结，可减少不必要的弯路。一、部署环境JDK1.8+&Python3.5+(3.7.6)&apache-flink1

Li_yi_chao·2025-02-14 07:16

list_for_each_entry_safe 简介

list_for_each_entry_safe是Linux内核中用于遍历链表的一个宏，特别适用于在遍历过程中可能需要删除链表节点的场景。

leoufung·2025-02-14 07:44

广汽本田销量暴跌近三成，李进没有交出好答卷？

全年累计销量47.06万辆，同比下滑26.52%，新能源车型全年累计销量仅1万多辆。这就是广汽本田2024年交出的“答卷”。同时，这也是广汽本田自2021年以来连续第四年年销量下滑。随着2024年车市数据的揭晓，广汽本田的销量表现无疑成为了众人瞩目的焦点。这家曾经稳坐年度销量榜单前十的车企，如今却面临着销量骤降近三成的严峻挑战，而且这场溃败似乎仍未触底。回顾过去一年，我国汽车市场呈现出整体增长的态

财经三剑客·2025-02-14 05:27

深度解析Linux中的编译器gcc/g++

gcc只用来编译C语言g++用来编译C/C++程序的翻译步骤经历四个过程的1、预处理（进行宏替换/去注释/条件编译/头文件展开等）这个-E的意思是从现在开始，进行程序的翻译，一但预处理做完了，就停下来那么这里的

xghfcgc·2025-02-14 04:52

城电科技｜海岛为什么要用智能光伏太阳花

2、安装与成本优势：在海岛环境下，人力运输和作业难度较大。光伏太阳花安装便捷，大大降低了人工成本投入。同时，其节

城电科技·2025-02-14 03:33

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差（MSE）

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

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