监督学习算法第7页

【必看】凭啥？DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能

其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT，仅通过RL进行训练。

大F的智能小课·2025-02-13 21:51

书籍-《强化学习数学基础》

MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍

·2025-02-13 20:48

【AIDD】AI药物研发学前基础--团队大佬

药物研发中科院上海药物研究所蒋华良教授中科院微生物研究所王军教授团队中科院深圳先进技术研究院袁曙光课题组北京大学高毅勤教授团队中国药科大学陈亚东课题组伊利诺伊大学/清华大学彭健教授团队清华大学交叉信息研究院曾坚阳加拿大蒙特利尔学习算法研究所唐建团队阿卜杜拉国王科技大学

静静喜欢大白·2025-02-13 17:26

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

它能够通过大量无监督数据预训练，然后微调（Fine-tuning）以适应特

IT古董·2025-02-13 16:15

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

、工艺参数预测等方面的应用原理和方法，介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在半导体数据处理中的应用，分析了模型训练与优化的关键技术，并通过实际案例验证了深度学习算法在

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

计算机视觉国内外研究现状（综述）

（1）传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久，现阶段比较成熟，是深度学习算法出来之前研究

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习

杭州大厂Java程序媛·2025-02-13 07:02

实时硬件监控，维护系统完整性

硬件监控工具监督各种设备物理组件，如电源、电池、风扇等，从嵌入其中的微型传感器收集数据，这些传感器检测温度和电压等指标。

ManageEngine卓豪·2025-02-13 00:14

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍监督学习在量化金融中的应用

AI量金术师·2025-02-12 18:28

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

前言：informer代码是在transformer代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，通过24个时间点（可以是年、月、日、时、分、秒）的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度，存放位置编码，形状为（max_len,d_model）2.若x的形状是（batch_

槑槑紫·2025-02-12 05:33

使用 DeepSeek 进行图像描述：多模态 AI 技术实践

技术原理多模态AI模型（如DeepSeek）能够同时处理图像和文本输入，通过深度学习算法理解图像内容，并生成准确、生动的自然语言描述。环境配置(.env)#SiliconFl

老大白菜·2025-02-12 01:35

人大预算联网监督系统

人大财政预算联网监督是建立和完善中国特色社会主义预算审查监督制度的有益探索，是贯彻实施预算法，加强对政府全口径预算决算审查监督，推动实施全面规范、公开透明预算制度的客观需要，是对人大预算审查监督工作的创新发展

·2025-02-12 00:50

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的，而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。

·2025-02-11 12:49

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习：开启智能时代的钥匙在当今数字化时代，深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙，开启了智能时代的大门，让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在，深刻地改变着

lucky_syq·2025-02-11 08:25

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适

高斯小哥·2025-02-11 07:14

DeepSeek R1为什么能

与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee

森焱森·2025-02-11 03:48

【自学笔记】AIGC基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录AIGC基础知识点总览一、AIGC概述二、AIGC的核心要素三、AIGC的关键技术1.深度学习算法2.自然语言处理（NLP）3.计算机视觉

Long_poem·2025-02-11 03:15

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

一、RLHF微调三阶段参考：https://huggingface.co/blog/rlhf1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。

LLM.·2025-02-10 23:17

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。

Evaporator Core·2025-02-10 23:43

[特殊字符]AI电销系统：解锁销售潜能，引爆业绩狂潮！

它运用深度学习算法，精准捕捉客户每一个细微的意图，让你的销售之旅如虎添翼。‌精准营销，直击客户痛点‌传统电销如同盲人摸象，

lxdh18899777856·2025-02-10 13:00

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行

kely117·2025-02-10 02:48

AI学习专题（一）LLM技术路线

拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

Python机器学习实战：独热编码

独热编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为适合机器学习算法处理的数值型数据的编码技术。

python游乐园·2025-02-09 18:51

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色，从而降低图像的复杂度，实现压缩效果。应用使用场景网络传输：减少图片在网络上传输时的带宽消耗。

鱼弦·2025-02-09 16:08

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限，导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。

网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进的深度学习算法构建，拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。

xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com

weixin_39709194·2025-02-08 20:10

个人网盘领域首个获批！百度网盘获颁“个人信息保护认证证书”

2022年11月18日，国家市场监督管理总局、国家互联网信息办公室联合发布《个人信息保护认证实施规则》，指定由中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心（CCRC）开展个人信息保护认证，这是目前我国个人信息保护领域内唯一对标

·2025-02-08 19:24

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

无监督学习通俗理解

无监督学习的一种场景，便于理解：在洗钱行为的检测中，需要将这种洗钱的异常行为和正常行为区分开，但是我们不知道洗钱行为的标准是什么样的，因此用到了无监督学习。

特立独行的Q·2025-02-08 14:00

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理（一）DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习（RL）的训练方式，其创新之处在于不依赖任何监督微调（SFT

程序猿000001号·2025-02-08 04:10

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。

和风化雨·2025-02-07 23:07

自动驾驶领域成长方案

专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习

树上求索·2025-02-07 18:42

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeek-R1模型基础2.1模型简介2.1.1模型架构2.1.2预训练数据与目标2.2模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调

zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类

荷泽泽·2025-02-07 06:18

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

烟花爆竹经营题库附答案

1、《烟花爆竹安全管理条例》已经国务院第121次常务会议通过，并于()公布施行，这是我国烟花爆竹行业安全监管的第一部专门法规，标志着我国安全生产监督管理法律体系的进一步完善。

学视线·2025-02-07 03:27

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定为该节点所含样本最多的类别；当前结点包含的样本集合为空，不能划分；*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定其父节点所含样本最多的类别；划分选择决策树学习算法包括

KE.WINE·2025-02-07 02:49

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。其中,特征编码是特征工程中的一个关键步骤。本文将重点介绍两种常用的特征编码技术:one-hot编码和label编码。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

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）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法=贝叶斯定理+特征条件独立。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征

ZShiJ·2025-02-06 23:01

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