浅谈机器学习第25页

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m

是Dream呀·2024-02-11 11:15

浅谈MVC、MVP、MVVM架构模式

Android架构模式——MVC、MVP、MVVM实战mvc(model-view-controller)概念解释：MVC是三个单词的首字母缩写，它们是Model（模型）、View（视图）和Controller（控制）最上面的一层，是直接面向最终用户的"视图层"（View）。它是提供给用户的操作界面，是程序的外壳。最底下的一层，是核心的"数据层"（Model），也就是程序需要操作的数据或信息。中间

蜗牛是不是牛·2024-02-11 11:59

fast.ai 机器学习笔记（三）

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记

绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发

1、背景边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备，例如智能手机、传感器、工业机器人等。

初心不忘产学研·2024-02-11 10:41

浅谈比特币和区块链

1我们说，在全球化飞速发展的今天，信息不对称的壁垒逐渐消除。但实际情况并非这样，多数人普遍接收的信息大都没有什么价值。那些真正有价值、高科技、前瞻性的信息，永远都是只有少数人最先得到。而且，在互联网和高科技面前，我们大多数人都显得无知。有些想法别人说给我们听的时候，会觉得那就是扯淡，当事实摆在我们面前的时候，才会深深发觉自己就是个loser。就像之前好多人不相信互联网购物一样，现在这样的事几乎每天

道路yu梦想·2024-02-11 10:25

浅谈送礼

古人云:来而不往非礼也。那家要是有红白喜事，就会有许多近亲和本队的人去主人家做客和帮忙，早上七点多就有人开始鼓动这大家准备出发，这个正在洗头，那个还没找到合适的衣服，还有的人却才刚听过这个事，这时他还不确定去与不去，便开始找附近与他最亲的人，你要是不去，那我也不去了，要不就开始翻陈年账簿，找一找那年他到我家来过没，要是没来那就不去了。第一波人大学八点左右就开始走，最后一波等他九点，十点才动身出发。

拾点知识·2024-02-11 10:13

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工

魏清宇·2024-02-11 09:55

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

Java和JVM将GPU和容器归零

，这将是支持机器学习和人工智能工作量的关键。Oracle的JavaSE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM了解应该在GPU上运行哪些工作负载以及哪些应该在CPU上运行。

追梦人在路上不断追寻·2024-02-11 09:55

fast.ai 机器学习笔记（二）

机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记

绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

机器学习的几种基本算法

在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一中映射关系。

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

10大机器学习开源项目推荐（Github平均star为1385）

翻译|suisui出品|人工智能头条（AI_Thinker）本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github平均star为1385，主题包含：Tensorflow

城市中迷途小书童·2024-02-11 07:41

机器学习复习（8）——逻辑回归

这个性质使得Sigmoid函数非常适合用来进行二分类，在机器学习中，它可以将任意实数映射到(0,1)区

不会写代码！！·2024-02-11 07:47

浅谈团队管理―冲突就是机会

文：Summerforest（原创）团队，是由人构成的。管理团队，就是管理人。管理人的时候，需要打开天眼，看到人的情绪背后的需求。大部分人在遇到对方情绪激动的时候也跟着激动，争吵和隔阂往往就是这样产生的。所有的情绪背后都有一个同样的需求：看看我。换一种说法就是，需要被认可，被关注。说的再简单点，就是夸夸我。或许我暂时业绩做的不好，但是我仍然需要被认可我这个人是有价值的。这种认可对我是鼓励，让我充满

绿水情绪疗愈·2024-02-11 07:09

机器学习2---逻辑回归(基础准备）

逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10)np.log2(2)np.enp.log(np.e)#ln(e)#对数运算#log(AB)=log(A)+logBnp.log(3*4)==np.log(3)+np.log(4)#logA²=2*

pyniu·2024-02-11 06:40

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']feature_names=diabete

pyniu·2024-02-11 06:10

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。

AI Dog·2024-02-11 06:00

浅谈InnoDB存储引擎中的锁

InnoDB存储引擎是MySQL数据库默认的事务型存储引擎，也是使用比较多的存储引擎。InnoDB存储引擎不紧支持表级锁，而且在锁力度控制上可以细化到行，即支持行级锁，从而提高并发操作的性能。说到行级锁，不得不说一下InnoDB存储引擎中两种标准的行级锁，共享锁和排他锁。共享锁与排他锁共享锁：允许数据库事务读取一行数据。排他锁：允许数据库事务删除或变更一行数据。当一个事务获取了某行数据的共享锁之后

JavaQ·2024-02-11 06:12

浅谈React Fiber

背景前段时间准备前端招聘事项，复习前端React相关知识；复习React16新的生命周期：弃用了componentWillMount、componentWillReceivePorps，componentWillUpdate三个生命周期，新增了getDerivedStateFromProps、getSnapshotBeforeUpdate来代替弃用的三个钩子函数。发现React生命周期的文章很少说

barnett_y·2024-02-11 05:42

hummingbird，一个便于将模型部署到边缘设备的Python库！

前言随着人工智能和机器学习的快速发展，将训练好的模型部署到生产环境中成为了一个重要的任务。而边缘计算设备，如智能手机、嵌入式系统和物联网设备，也需要能够运行机器学习模型以进行实时推理。

漫走云雾·2024-02-11 05:31

计算机视觉主要知识点

这是一个跨学科领域，融合了计算机科学、图像处理、机器学习和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点：图像基础：像素：图片的最基本组成单元，包含了颜色信息。

superdont·2024-02-11 05:55

【RPA】浅谈RPA技术及其应用

摘要：随着信息技术的飞速发展，企业对于自动化、智能化的需求日益增强。RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）技术应运而生，为企业提供了全新的自动化解决方案。本文首先介绍了RPA技术的基本概念、工作原理及其优势，然后详细分析了RPA技术在各行业的应用场景，最后展望了RPA技术的未来发展趋势。一、引言在数字化时代，企业面临着巨大的市场竞争压力，需要不断提高运营效率、

帐篷Li·2024-02-11 04:38

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}

第一次接触机器学习的小伙伴，环境搭建参考我的这篇文章（只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以）：政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解Te

政安晨·2024-02-11 03:34

Anaconda安装tensorflow、pytorch

tensorflow与pytorch都是机器学习常用的工具，本文用anaconda为tensorflow与pytorch创建两个环境0.准备首先需要有安装过anaconda，并且会使用anaconda，

zht1999·2024-02-11 03:02

2020年9月人力资源行业投融资动态汇总（共14起）

循环智能是一家AI企业服务公司，通过机器学习的方法分析原始的语音文字销售过程和销售转化结果，帮助客户提高销售转化率。产品是一款新生代的SaaS

个人发展教练张帅·2024-02-11 03:37

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】01 introduction

算法、系统、框架、机器学习等是计算机视觉的工具。光学设备采集图像给计算机视觉提供输入图像处理强调的是：我输入的是图像，输出的也是图像，比如增强亮度、去噪计算机视觉系统：输入的图像，输

量子-Alex·2024-02-11 02:14

七种方法实现Python抓取数据的可视化

Python的scientificstack（一个介绍Python科学计算包的网站）已经完全成熟，并且有各种各样用例的库，包括机器学习（链接：machinelearning），数据分析（链接：dataanalysis

山禾家的猫·2024-02-11 02:08

魏清宇·2024-02-11 02:53

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

1、熵的定义熵最早是一个物理学概念，由克劳修斯于1854年提出，它是描述事物无序性的参数，跟热力学第二定律的宏观方向性有关：在不加外力的情况下，总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律，自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年，香农将熵的概念引申到信道通信的过程中，从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、

统计学家·2024-02-11 01:13

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖

茗创科技·2024-02-11 01:28

【开源计算机视觉库OpencV详解——超详细】

示例：使用Python读取和显示图像5.示例：使用Python捕捉视频6.获取帮助和文档1.介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开放源码的计算机视觉和机器学习库

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:00

【OpenCV入门讲解——超详细】

入门讲解1.介绍2.安装3.基础用法3.1读取和显示图像3.2读取和显示视频3.3编辑和保存图像1.介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:59

浅谈用户体验的 4 个维度

上篇文章，提到了用户体验的4个维度。今天，就来简单分享一下这个话题。首先，重新回顾一下，这4个维度：UX：UserExperience，人与界面的交互体验CX：ContentExperience，人与内容的交互体验PX：PeopleExperience，人与人的交互体验BX：BrandExperience，人与品牌的交互体验01.怎样判断一款产品包含几个维度？换个说法，就是，定义每一个维度的标准是

SnowDesign·2024-02-11 00:12

CVPR 2023: GANmouflage: 3D Object Nondetection with Texture Fields

这通常涉及利用机器学习和优化算法等计算方法，以及探索新材料和制造技术以实现隐形或欺骗(例如

结构化文摘·2024-02-10 23:34

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-10 23:03

浅谈房地产投资

房子作为我们家庭资产中占比巨大的重要部分,是每一个中产家庭中很重要的一项资产。根据中信银行发布的《2017中国高净值人群财富管理需求白皮书》，2015年中国家庭的平均财富为91.9万，而其中房产占比高达69.2％。所以，房产投资是每个家庭、甚至家族都很重视的一项投资。它也是我们理财规划师做家庭资产规划时，需要好好分析的重要板块。今天我们就普通家庭对当前房地产市场的疑惑，来做一个简单的分析。1、以后

龙桂如·2024-02-10 22:03

鄂维南：从数学角度，理解机器学习的「黑魔法」，并应用于更广泛的科学问题...

鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解

人工智能与算法学习·2024-02-10 22:29

当贝叶斯，奥卡姆和香农一起来定义机器学习

来源：数学中国【导读】当贝叶斯、奥卡姆和香农一起给机器学习下定义，将统计学、信息理论和自然哲学的一些核心概念结合起来，我们便会会发现，可以对监督机器学习的基本限制和目标进行深刻而简洁的描述。

人工智能学家·2024-02-10 22:58

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

76班十一月第四周优秀文章

第一组组长赵忠友【优秀文章】螳螂捕蝉黄雀在后~浅谈我对股市的理解和展望朱明解【文章链接】https://www.jianshu.com/p/ff7655f413b5?

英中老邢·2024-02-10 22:13

五、机器学习模型及其实现1

1_机器学习1）基础要求：所有的数据全部变为了特征，而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择（可选）进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理，使数据更适合机器学习的工具

ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

四、机器学习基础概念介绍

四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法（重点方法）简单交叉验证K折交叉验证（单独流出测试集

ITS_Oaij·2024-02-10 21:39

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

多项式回归是一种统计学和机器学习领域常用的回归分析方法，属于线性回归的一种形式，将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多

QBoson·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。

飞影铠甲·2024-02-10 21:06

浅谈少儿编程教育启蒙----教具篇

入行以来，少儿编程启蒙教育的教具选择一直是一个问题，彷佛目前还没有哪一款教具很让人满意。有人会说scratch是个很好的选择，scratch是不错，但不适合启蒙，究其原因大概有两点，第一，启蒙教育面临的群体大多为3-6岁的小孩子，不建议长时间接触电脑等器件，第二是，这个软件教学内容对于低年龄并不是太容易理解和接受，根据我在职期间接触的大量客户的需求来看，人们期望中的编程启蒙教育教具需要满足以下条件

鄙人不善讲道理·2024-02-10 21:12

理解指数移动平均(ema)

浅谈ema中我给出了一个指数移动平均的自然解释，但还是不够自然，如果把Vn=(1−β)∗Vn−1+β∗CV_n=(1-\beta)*V_{n-1}+\beta*CVn=(1−β)∗Vn−1+β∗C变个形式

dog250·2024-02-10 20:12

30个超实用的Python极简代码，五分钟get

（文末有Python资料领取）Python是机器学习最广泛采用的编程语言，也是目前最流行的语言之一，它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。

进击的码农！·2024-02-10 20:08

近期学习计划

今年学习主要有三大目标，一个是机器学习，一个是指数基金投资进阶，一个是经济学。分别梳理一下进度和掌握情况。

厚德简物·2024-02-10 19:58

通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据

我将通过一个实际示例进行解释，在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的机器学习问题，以了解它们的影响。

challeypeng·2024-02-10 19:56

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