李航机器学习方法第12页

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

返利机器人哪个返利最高

顶级互联网营销大牛东方微信号：26688专注互联网副业20年。强！（联系我可以开营销号）也就是桃朵APP（直接应用市场搜索：桃朵邀请码：123456）也就是乖淘APP（直接应用市场搜索：乖淘邀请码：123456）桃朵APP&乖淘APP创始人-东方微信号：（26688）专注网络引流20年。带过百万团队，徒弟年入百万者有30人。独立开发桃朵APP：对接首席，佣金全网最高，团队收入最高，模式最好，有引流

桃朵app·2024-09-04 21:54

最高效的学习方法

在信息爆炸的时代，我们需要面对的挑战与日俱增，学习是我们提升能力，增加代偿的必由之路！可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺，我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例，今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作，向万维钢老师致谢，向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬！三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习

君子务本2022·2024-09-04 20:19

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

chatgpt免费接口|付费接口｜chatgpt对接小爱同学

chatgpt是一个聊天机器人，它通过其自然语言处理技术实现与用户的交互，为用户提供方便、快捷的付费服务。本文将详细介绍chatgpt付费接口，让大家了解如何使用此接口实现安全快捷的网络支付。

红匣子实力推荐·2024-09-04 16:43

决斗王 2

第二关到了，第二关比的是，看谁打机器人打的速度又快，而且能把他打致命。龙岩说:“这也太简单了吧”冰狐说:“你要是这样子想的话你肯定不行。“关你什么事？”“那个机器人

李雨宸·2024-09-04 16:34

命相一缺

勤奋努力，甘于苦累，自己就是个机器。话讲:天道酬勤。可生活总是捉弄我，做事事不顺，求财财不通。主观努力了，客观与人雷同，怎么就没活出自己?天相，哦，还真

咪咪139318·2024-09-04 16:57

rocketmq 同步复制，异步复制，同步刷盘，异步刷盘详解

优点：机器宕机消息也会被保留，缺点：写入速度慢，吞吐量小。异步刷盘：在返回写成功状态时，消息只是被写入了内存的PAGECACHE，这样的好处是写操作的返回快，吞吐量大；当内存里的消息量积累到一定

husterlichf·2024-09-04 16:48

我认为的学习方法。8.0

转自：http://control.blog.sina.com.cn/admin/article/article_edit.php?blog_id=7b98db950102voio想核心思想：实践出真知。（2015.06.13.理论再好，局域网共享问题还是没有解决）解释：实践===>理论，实践（可以推出）理论，而理论（推不出）实践；也就是说实践是（理论的）充分条件，理论是（实践的）必要条件，因理论

gjf05_05·2024-09-04 15:15

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

ChatGPT3.5/4.0新手使用手册，国内中文版使用教程

无论你是刚开始接触AI聊天机器人，还是已经有了一些使用经验，这篇新手使用手册将帮助你快速上手，并且从ChatGPT中获得最优的体验。

斯克AI·2024-09-04 14:07

【Kubernetes 】k8s常用单词

中文：舱、容器组Node/noʊd/运行应用负载的机器，每个节点都由一个或多个容器组成。中文：节点Cluster/ˈkl

划过手的泪滴t·2024-09-04 14:36

java开发面试：AOT有什么优缺点/适用于什么场景/AOT和JIT的对比、逃逸分析和对象存储在堆上的关系、高并发中的集合有哪些问题

和JIT不同的是，这种编译模式会在程序被执行前就将其编译成机器码，属于静态编译（C、C++，Rust，Go等语言就是静态编译）。AOT避免了JIT预热等各方面的开销，可以提高Java程序的启动速度。

鸡鸭扣·2024-09-04 14:31

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

SEO垃圾邮件攻击是什么

网络犯罪分子还广泛使用机器人在您的网站上留下垃圾评论。搜索引擎优化垃圾邮件攻击通常发生，因为有恶意的人试图增加他们网站的流

wys2338·2024-09-04 12:50

OpenAI AI 聊天机器人周活跃用户超 2 亿

AI新闻OpenAIAI聊天机器人周活跃用户超2亿摘要：科技媒体Axios报道，OpenAI的AI聊天机器人在短短一年内实现了周活跃用户超过2亿的增长。

go2coding·2024-09-04 12:18

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

“智能化自动化” 架构之3：中间建模脑的领域驱动设计的“同声传译”技能

带自然语言处理processing功能的一个专家智能化系统），内侧面是程序模型（实践常识，实现机器的工程面。带程序语言开发功能的一个工业自动化系统）。

一水鉴天·2024-09-04 10:38

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

起始年级的班主任工作

做为一名初一班主任有必要将这些变化给学生讲清楚，及时向他们介绍科学的学习方法，让他们有充分的思想准备

琴韵无声·2024-09-04 10:52

自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战（视频+答疑）

pwd=aog7机器人机电液控制一体化联合仿真一、机器人CAE仿真分析需求分析机器人是机构、结构、电气、液压、控制多学科耦合的机电一体化复杂产品，机构运动、气液流动、控制具有较强的交互作用。因

VX_Axay04·2024-09-04 09:32

自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战

pwd=k7pu4、方法丰富：其实学习方法有很多，只是每个人适合的方法不同；通过网课可以找到更多有效的学习方法，帮助用户快速解决学习问题。

2401_85955548·2024-09-04 09:31

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

使用docker调试odoo

以下是设置和配置DevContainer以在Docker环境中单步调试Odoo系统的步骤：###步骤1:准备Docker环境确保你的机器上安装了Docker和VSCode。

JackyBeauty·2024-09-04 07:46

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

计算机组成原理01

第一章计算机系统概述1.1本章大纲要求与核心考点1.1.1大纲内容(一)计算机系统层次结构计算机系统的基本组成计算机硬件的基本结构计算机软件和硬件的关系计算机系统的工作原理“存储程序"工作方式，高级语言程序与机器语言程序之间的转换

XXXJessie·2024-09-04 05:04

使用PyInstaller将Flask应用打包成.exe文件

在开发完一个FlaskWeb应用后，有时我们可能希望将其打包成一个独立的可执行文件，以便于在没有Python环境的机器上运行。

我爱喝伊利·2024-09-04 05:02

NLP中的词向量及其应用

https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式，它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

一脚踩着钢铁的垃圾

我脑海里停留着，一条路绵延千里，一座厂拔地而起，隆隆的机器，高高的烟囱，烟囱

啾啾之声·2024-09-04 03:22

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

实现一个强化学习机器人涉及多个步骤，包括定义环境、状态和动作，选择适当的强化学习算法，并训练模型。

杰哥在此·2024-09-04 03:21

2023-01-17

昨晚换驾驶证回来有很多感想感叹，长篇大论写了起来，可能一天太忙太累了，特别是下午换驾驶证进行机器体检时人太多，站着排队，排了一两个小时，我又穿着带点跟的鞋，有

体验者旁观者·2024-09-04 03:43

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。自动文摘自动文摘是指从给定文本中自动提取关键信息，生成简短摘要的过程。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

Docker深度探索：精通容器化的未来技术

Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的容器，然后可以在几乎任何支持Docker的机器上运行。

疾风终究没有归途·2024-09-04 01:11

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上