深入浅出机器学习算法第2页

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

Ven%·2024-08-30 08:13

读书分享:促进一般化的应对思维

今天有幸参加了朱老师的读书分享时间，果然功力深厚，深入浅出，形象化的比喻讲解把枯燥绕口的内容讲解成通俗易懂，来形象化地把读书分享这个场域比喻成充电宝，有事没事进来听一听，无论是你想说不想说想发

素心如竹焦点团队·2024-08-30 04:35

努力按自己努力的方向活着

图片发自App今天看了白岩松的对白，觉得里面的一些观点很犀利，白岩松和崔永元是笔者很喜欢的两个主持人，一个犀利睿智，一个深入浅出，风格迥异，但都是有大智慧的人。

河东琛·2024-08-29 14:30

大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍

大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍，《大模型提示词工程技术》的作者：微学AI，这是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作，它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量

微学AI·2024-08-29 11:53

机器学习（ML）算法分类

以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-29 04:59

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

在众多机器学习算法中，线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点，成为了入门机器学习的首选，更是解决回归问题的一把金钥匙。

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

【好书推荐5】《精通推荐算法：核心模块+经典模型+代码详解》

前些天发现了一个人工智能学习网站，内容深入浅出、易于理解。如果对人工智能感兴趣，不妨点击查看。写在最前面感谢大家的陪伴和支持！2024年，争取每周二开展粉丝

是Yu欸·2024-08-28 21:17

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

2021-01-22

刘老师深入浅出地讲解了绘本教学要做到几个要点，让我更加了解现在的绘本教学不在是老师问几个问题，孩子们坐在下面单纯回答问题，而是要链接游戏，让孩子们在游戏中理解绘本表达的意思，这样才能让孩子真正的成长。

同同_d7d5·2024-08-28 12:34

聚星文社——绘唐科技Ai推文软件

绘唐AIGCAI工具·2024-08-28 09:57

深入 Rust 标准库，Rust标准库源代码系统分析

系列文章目录送书第一期《用户画像：平台构建与业务实践》送书活动之抽奖工具的打造《获取博客评论用户抽取幸运中奖者》送书第二期《SpringCloudAlibaba核心技术与实战案例》送书第三期《深入浅出Java

青花科技·2024-08-28 00:01

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

深入浅出fs-extra：Node.js文件操作的瑞士军刀

在Node.js的世界里，文件操作是日常开发不可或缺的一部分。虽然Node.js内置的fs（文件系统）模块提供了基本的文件读写能力，但在实际开发中，我们往往需要更多的功能和更简洁的API。这时候，fs-extra包就像是一把瑞士军刀，为我们提供了强大而便捷的文件操作工具。1，为什么选择fs-extra?fs-extra是对标准fs模块的扩展，它不仅包含了所有原生fs模块的方法，而且还添加了许多实用

NolanKy·2024-08-27 20:36

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

2.数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大

好好学仿真·2024-08-27 12:11

我的程序员读书路

改善既有代码的设计数据结构与算法：C#语言描述程序员修炼之道:从小工到专家编程珠玑(第2版)深入理解计算机系统(第2版)数据挖掘概念与技术(第2版)高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道面向对象分析与设计(第三版)深入浅出设计模式

weixin_30416497·2024-08-26 12:02

Python与MySQL数据库交互：面试实战

本篇博客将深入浅出地剖析面试中关于Python与MySQL交互的相关问题，揭示易错点，并提供实用的规避策略和代码示例，助您在面试中游刃有余。

Jimaks·2024-08-26 08:03

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。

风跟我说过她·2024-08-26 05:43

什么是低代码(Low Code)?全面解析国内十大低代码平台

本文集合本人5年来的低代码实践经验和教训，将带领大家深入浅出的了解低代码的那些事儿，全文干货，5000+文字，建议收藏！一、什么是低代码（LowCode）？

有颜有货·2024-08-26 04:41

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法

openwin_top·2024-08-26 02:59

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

《一曲流水红颜寞》

还有人愿意慢下来，细细品读经典，又将经典以深入浅出的方式呈现出来，只有真正热爱的人才能做到。

小关不关·2024-08-25 23:13

图形学论文笔记

文章目录PBD：XPBD：shapematchingPBD：【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的

Jozky86·2024-08-25 18:10

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

前端宝典十六：深入浅出8大设计模式

本文主要探讨前端开发中的各种设计模式，主要分类有：单例模式建造者模式代理模式装饰器模式适配器模式策略模式观察者模式发布订阅模式通过对他们实际开发中的使用场景的解析，深入浅出的一起更全面直观的进行学习：一

桃子叔叔·2024-08-25 11:29

深入浅出：npm常用命令详解与实践

目录1.初识npm1.1什么是npm？1.2安装npm2.npm常用命令详解2.1项目初始化2.1.1npminit2.2安装包2.2.1npminstall2.2.2npminstall2.3更新包[email protected]移除包2.4.1npmuninstall2.5版本管理2.5.1npmversion2.6其他常用命令2.6.1npmau

concisedistinct·2024-08-25 09:10

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

它建立在强大的科学计算库之上，包括NumPy、SciPy和Matplotlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。

Jr_l·2024-08-24 02:28

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

#每天一本书+一页笔记# 1706《非线性成长》

作者善于将经验提炼为模型、理论，联系实例深入浅出讲述，独到

May终身阅读者·2024-08-22 18:43

深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读

本文旨在深入浅出地解读大型语言模型，探讨其背后的原理、技术突破、应用场景以及未来发展趋势。首先，我们将介绍大型语言模型兴起的背景。

一休哥助手·2024-08-22 15:54

【机器学习第十二章——计算学习理论】

计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是

方寸星河yu·2024-08-22 14:21

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

python基础教程-《Python基础教程(第3版)》PDF高清版

《python基础教程第3版》PDF高清版百度云资源，内涵教材源代码百度云链接：百度云盘提取码：7r7o编辑推荐久负盛名的Python入门经典，是非常优秀的基础教程，深入浅出，讲解到位。

编程大乐趣·2024-03-24 04:50

一听 | 《三字经》为何是蒙学经典？

《三字经》不仅朗朗上口，讲述深入浅出，而且知识丰富，其中介绍历史的部分号称是“袖里《通鉴纲目》”，《通鉴纲目》是朱熹和弟子根据司马光《资治通鉴》编写的简明历史读物，在古代社

难得清明·2024-03-18 19:38

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同

你好，工程师·2024-03-12 08:54

一本书教你学会思维导图

作者在书中结合了很多具体的商业销售、策划、沟通、领导的案例，深入浅出地讲解了思维导图在不同情境下的应用。

零点陆一捌·2024-03-12 06:46

随机森林原理&sklearn实现

随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法，集成学习的家族：Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成。代表算法：随机森林（R

一稻道人·2024-03-11 06:03

浅析机器学习：原理、应用及未来展望

本文将深入浅出地介绍机器学习的概念、原理、应用领域及未来发展趋势。二、机器学习的定义与原理定义机器学习是使计算机具有学习能力的技术，通过计算

祺稷·2024-03-05 15:39

《深入浅出红黑树：一起动手实现自平衡的二叉搜索树》

一、分析1.红黑树的性质红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它具有以下五个性质：（1）节点是红色或黑色。（2）根节点是黑色。（3）所有叶子节点（NIL节点）是黑色。（4）每个红色节点的两个子节点都是黑色（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点）。（5）从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。2.红黑树的操作红黑树的主要操作包括插入、删除和查找。其中，插入和删除操作可能会破

GT开发算法工程师·2024-03-03 12:31

机器学习是什么

机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后利用这些模式来预测新数据的结

MarkHD·2024-02-26 18:32

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