深入浅出解读机器学习第11页

联华证券_股票特大单买入意味什么，主力入市

以下是这一现象的详细解读：1.主力资金入市特大单买入:指的是单笔大额资金买入某只股票，通常是由机构投资者或其他大资金操盘者进行的操作。

ccjpcbe·2024-09-01 18:58

机器学习中的数学——线性代数笔记

线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵：保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上，In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t

a_marker·2024-09-01 18:27

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

matlab科研助手·2024-09-01 17:18

2021年10月30日，星期六

易象解读：天干印星戊土透出月干，土金相生，要顺天应人，切勿偏执过激。辛金坐下亥水

尚汉学·2024-09-01 13:37

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD

-Helslie·2024-09-01 12:24

AI在科研中的应用：chatgptgpt4的数据分析与机器学习

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

zmjia111·2024-09-01 12:52

2023-10-19

1、过去的事情已经发生，并且不能改变，我们能改变的是对过去对自己影响的解读。在焦点解决短程治疗（SFBT）中有一句金句：我们可以被过去影响，但是不能被过去所决定。

岁月静好_9afd·2024-09-01 12:35

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个

会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

PhyliciaFelicia·2024-09-01 12:19

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案

爱编程的喵喵·2024-09-01 11:18

大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫游戏大数据机器学习知识图谱计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能知识图谱

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

2401_84159688·2024-09-01 11:45

读《被讨厌的勇气》

文章以年轻人与哲学家对话的形式完成对阿德勒心理学的解读。我读的部分主要讲：哲人：之所以感觉孤独并不是因为只有你自己一个人，感觉自己被周围的他人、社会和共同体所疏远才会孤独。

紫色小路·2024-09-01 11:50

VUE 组件

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

.YoIo·2024-09-01 10:04

阅读之去蔽

有五个阅读理念误区需要辨析、澄清与校正一直面文本与关系折射二理性分析与直觉顿悟三积极冲突与消极共鸣四体验无边与论证有效五文本有界与多元解读

荷笑笑·2024-09-01 08:20

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代，机器学习作为人工智能领域的核心驱动力

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

跟着《论语》学心理，做君子3个必要条件：知命、知礼、知言

个人从心理角度做点解读，解读必然是误读，因此别较真，权且娱乐罢了。很显然，孔子这句话是一个排比句，更加准确的说，不是为了排比而胡乱列了三点，而是有其内在逻辑，这就是心理学“知情意”三个心理过程。

王明鹏·2024-09-01 06:27

卧闻海棠花，泥污燕支雪——读《黄州寒食帖》（上）

本来要读王献之的《送梨帖》，应人之邀，提前解读苏轼的《寒食帖》。

柳上听黄鹂·2024-09-01 06:45

深入浅出Kubernetes 的核心概念

Kubernetes迅速成为云环境中软件部署和管理的新标准。与强大的功能相对应的是陡峭的学习曲线。本文将提供Kubernetes的简化视图，从高处观察其中的重要组件，以及他们的关联。硬件（1）Node节点Node（节点）是计算资源的最小单位，表示集群中单台计算机。可能是数据中心里面的计算机，也可能是云中的虚拟机，还可能是其他的东西。Node就是一个抽象层，我们不必关注某台机器的特性，只需要简单的视

AI乔治·2024-09-01 03:03

全面解读 Spring 和 Spring MVC 常用注解

Spring是一个功能强大的Java框架，用于构建企业级应用程序。SpringMVC是Spring框架的一部分，专注于构建基于Web的应用程序。为了有效地使用这些框架，了解常用注解及其应用场景至关重要。1.总体总结Spring框架和SpringMVC提供了大量注解，用于简化配置、依赖注入、面向切面编程（AOP）等任务。下表概述了一些常见的注解，按类别进行划分，包括核心Spring注解和Spring

胡耀超·2024-09-01 02:50

力扣234题详解：回文链表的多种解法与模拟面试问答

在本篇文章中，我们将详细解读力扣第234题“回文链表”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何判断一个链表是否为回文链表，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。

数据分析螺丝钉·2024-09-01 00:05

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

Qt中的各种“q+基本数据类型“

正文先看qint系列有qint8,quint8,qint16,quint16,qint32,quint32,qint64,quint64源码如下解读1.typedefsignedcharqint8;说明

血不热了·2024-08-31 22:29

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

题目：《拆书稿如何扩充相关知识点》

这种方法比较常用在对干货类书籍的解读，为知识点填充相关事例。比如《驱动力》这本书，讲了常见的三种驱动力，分别是人类的生存本能、胡萝卜加大棒政策和人的内在动力。

春暖花开6091·2024-08-31 18:53

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

Spark SQL 结构化数据处理流程及原理是什么？

这篇文章深入浅出地告诉你SparkSQL3.x

我想去吃ya·2024-08-31 16:18

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

Javascript归纳与总结——this指向及其改变、new关键字与原型链、异步、闭包和函数防抖与节流

Javascript中bind、call、apply區別-CSDN博客new关键字与原型链从原型链视角解读VueComponent与Vue关系_vue中重要的原型链关系-CSDN博客prototype这个属性只有函数对象才有

GISer_Jinger·2024-08-31 13:24

齐天大战神怎么才能当托？齐天大战神如何才能申请内部号？

今天就给大家仔细解读一下什么内部号！

诸葛村夫123·2024-08-31 12:14

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

与阿卡西对话：相爱相杀的双生火焰

我：阿卡西，最初我以为双生火焰是相互依恋，相互护持的那种人人向往的状态，但是解读过双生火焰后，才发现根本就是两个极端结果的状态。

杨沐涵·2024-08-31 11:54

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

排序算法之桶排序详细解读（附带Java代码解读）

桶排序（BucketSort）是一种基于分布的排序算法，它通过将待排序的数据分配到若干个桶（即子区间）中，然后对每个桶内的元素进行排序，最后将各个桶中的元素合并以得到最终的排序结果。桶排序适用于均匀分布的数据，对于特定的数据集可以达到线性时间复杂度。算法思想桶排序的基本思想是：分桶：将待排序的元素分到若干个桶中。每个桶内的元素范围是相对狭窄的。排序桶内元素：对每个桶内的元素进行排序，可以使用其他排

南城花随雪。·2024-08-31 09:32

排序算法之计数排序详细解读（附带Java代码解读）

计数排序（CountingSort）是一种非比较型的排序算法，它通过统计每个元素的出现频率，然后计算元素的位置信息，最后将元素放到正确的位置，从而实现排序。计数排序特别适用于元素范围有限的情况，比如整数的范围较小。算法思想计数排序的基本思想是：确定范围：找出待排序数据的最小值和最大值。计数：创建一个计数数组，用来统计每个元素出现的次数。累积：将计数数组中的计数值累积，以确定每个元素的最终位置。排序

南城花随雪。·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

3月9日复盘

今天解读两个朋友，太棒了。可以直接指出卡点在哪里？解读更有信心。帮助他人，也帮助自己。感恩今天家里人相互照顾，也相互牵扯。不断调和中间关系。感恩老公体谅，确实会好很多。感恩群里分享好多高能量的知识

金兰幸福旅程·2024-08-31 09:51

《全脑教养法》读书分享

关于本书在本书里，西格尔为我们解读了大脑的结构，以及如何整合大脑。并分析了大脑如何影响孩子的思维和情感。西格尔在这本书里告诉父母，孩子的大脑还在发展过程中，父母的养育方式其实就是在影响他们大脑的发育。

阳光_满路·2024-08-31 08:32

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

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

帛书《道德经》第七章详细解读学习圣贤智慧

（本文由“原文译文”和“详细解读”两部分组成，“原文译文”可了解经文大意，“详细解读”可深入理解经文含义。）原文译文天长地久。天地之所以能长且久者，以其不自生也，故能长生。

玄龙国学·2024-08-31 05:47

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

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

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