自学机器学习探索路第33页

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器

随着大数据技术的迅猛发展，机器学习在各行各业的应用日益广泛。

concisedistinct·2025-02-26 10:59

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

AI人工智能机器学习之监督线性模型

监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可

rockfeng0·2025-02-26 09:57

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，

大模型教程·2025-02-26 09:56

用Scala探索身份证号码的秘密

个别小知识点：1.toInt把字符串转换成整数2.toUpperCase变大写3.toLowerCase变小写4.substring(起点,终点-不包括)字符串截取5.charAt(下标)得到对应位置的字符(不是字符串)6.asDigit把字符转换成数字7."""三引号字符串，支持换行8.contains是否包含子串揭秘时刻：objecttest{defmain(args:Array[String

yuhuhuh·2025-02-26 09:54

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索

学步_技术·2025-02-26 08:19

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

赋能农业数字化转型雏森科技助力“聚农拼”平台建设

赋能农业数字化转型，雏森科技助力“聚农拼”平台建设在数字化浪潮席卷各行业的今天，农业领域也在积极探索转型升级之路。

CSSoftTechAI·2025-02-26 07:42

Mac M1安装Python---kalrry

Python3.9.1发布后开始支持苹果M1和macOS11BigSur也就是我们要下载3.9.1以后的版本，最好选择最新稳定版python官网下载python阿里网盘下载—sa65二、安装双击正常一路next

kalrry·2025-02-26 07:40

《网络安全自学教程》- TCP/IP协议栈的安全问题和解决方案

《网络安全自学教程》TCP/IP协议簇是以TCP协议和IP协议为核心、由多种协议组成的「协议栈」，是一组协议的集合。

士别三日wyx·2025-02-26 07:39

青柠起始页：化繁为简，简洁美观新体验

名人说：莫愁千里路，自有到来风。

Code_流苏·2025-02-26 07:38

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

【Mysql进阶】从链式复制到主从复制：5步转换MySQL复制架构，你真的会了吗？

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！

墨瑾轩·2025-02-26 06:03

【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法

摘要：在多个领域中，增加大型语言模型（LLM）测试时的计算量已展现出广阔前景，但在代码生成方面，尽管数学领域已对此进行了深入研究，该方向仍探索不足。

东临碣石82·2025-02-26 05:58

Genesis：AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具

该项目的主要目的是探索当前2D图像生成模型在构建3D世界中的潜力，并为未来的AI辅助游戏开发提供原型工作流程。项目技术分析

羿妍玫Ivan·2025-02-26 05:27

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。

·2025-02-26 05:01

【Python爬虫(80)】当Python爬虫邂逅边缘计算：探索数据采集新境界

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是Python爬虫领域的集大成之作，共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。目录一、引言二、边缘计算：概念与架构剖析2.1边缘计算的概念2.2边缘

奔跑吧邓邓子·2025-02-26 05:23

37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算

importnumpyasnpclassTensor(object):'''importnumpyasnp：导入numpy库，用于处理数组相关操作。classTensor(object)：定义了一个名为Tensor的类，继承自object。__init__方法是类的构造函数，用于初始化Tensor对象：self.data=np.array(data)：将传入的data转换为numpy数组并存储在s

小宇爱·2025-02-26 04:46

全球创业大赛：参赛团队和主办方的利益与代价分析（大白话版）

隐私授权：同意主办方把你的个人信息、项目介绍、公司老底（比如融资情况）拿去宣传、报道、拉资源，甚至路演录像会被剪辑加工后全网传播。

x66ccff·2025-02-26 03:45

Amazon Aurora深度探索（一）

【导语】Amazon的Aurora自从问世，就备受关注，其性能和实现架构是被关注的热点。2017年，Amazon发表了一篇论文，披露其实现的一些技术细节。本文在此背景下，对Aurora系统的实现从整体架构、存储、事务处理三个方面进行深入探讨，并从数据库内核技术实现的角度对Aurora做了一定的推测。2017年，Amazon在SIGMOD上发表了论文《AmazonAurora:DesignConsi

仲培艺·2025-02-26 03:44

探索企业级智能对话：ChatGPT + 企业数据 (C) 开源项目推荐

探索企业级智能对话：ChatGPT+企业数据(C#)开源项目推荐azure-search-openai-demo-csharpAsampleappfortheRetrieval-AugmentedGenerationpatternrunninginAzure

芮川琨Jack·2025-02-26 02:07

深入探索 llama-cpp-python：在 LangChain 中启用本地 LLM 推理

引言在人工智能的迅猛发展中，大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。Llama.cpp是一个用于推理许多LLM模型的开源库，它的Python绑定——llama-cpp-python提供了在Python中更加便捷的接口。这篇文章旨在介绍如何在LangChain中运行llama-cpp-python，并探讨其安装和使用中的一些细节。主要内容1.安装llama-cpp-python首先，我们需要选择合

aehrutktrjk·2025-02-26 02:06

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

探索 IMA：搭建个人知识库的得力助手

现在好多人都在尝试用DeepSeek做本地部署，各种详细的部署教程也争先恐后的出现。教程虽好，但对于一般的人来讲操作还是存在一定的难度，比如说对硬件的要求高，部署的过程较为复杂。前段时间我关注到腾讯推出的一款叫ima的应用，恰好能跳过这些繁琐的过程，只需要下载客户端，就能轻松搭建自己的知识库。如果大家对上传到知识库中的数据资料没有什么隐私或保密的顾虑，可以尝试一些ima来搭建自己的知识库。在安装i

东锋1.3·2025-02-25 23:14

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备

山海青风·2025-02-25 23:43

研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

程序员yt·2025-02-25 23:42

Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕！

为促进AI编程技术交流与创新思维的碰撞，稀土掘金联合Trae共同发起【AIFORCODE创意挑战赛】，汇聚来自不同背景、不同经验的开发者，共同探索AI与编程结合的创意边界。扫码预约直播3月3日18:0

小小宇宙中微子·2025-02-25 23:12

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言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，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践

腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践文章目录腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践引言《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集

虎头金猫·2025-02-25 21:28

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁

天行者@·2025-02-25 20:53

10步教你搞定C#服务化日志实时分析与监控，比想象中简单？对比传统方法，效率提升50%！

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墨瑾轩·2025-02-25 19:20

探索 Python JsonUtils 工具类：高效处理 JSON 数据

引言在现代的软件开发中，JSON（JavaScriptObjectNotation）作为一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于各种领域，如Web开发、数据存储和API交互等。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，内置了json模块，为处理JSON数据提供了基础支持。然而，为了更高效、便捷地进行JSON操作，我们可以对json模块进行封装，创建一个实用的工具类。今天，我们就来深入探讨一个

FinkGO小码·2025-02-25 18:11

探索Google Serper API：实现高效的网络搜索

#探索GoogleSerperAPI：实现高效的网络搜索##引言在现代的编程和AI应用中，实时数据和信息的获取变得至关重要。

dfitghjk·2025-02-25 17:06

探索WPF世界之门 - WpfDemo开源项目深度解析

探索WPF世界之门-WpfDemo开源项目深度解析【下载地址】WPF示例项目下载本仓库提供了一个名为`WpfDemo.zip`的资源文件下载。

孔帆贝·2025-02-25 16:00

自学python：if语句

注：学习视频：B站Python大本营，编程工具：pycharm社区版参考书籍：《Python编程从入门到实践》一、条件测试每条if语句的核心都是一个值为True和False的表达式，这种表达式被称为条件测试。1.检查多个条件：(1)使用and检查多个条件：使用关键字and将两个条件测试合二为一；如果每个测试都通过了，整个表达式就为True；如果至少有一个测试没有通过，整个表达式就为False。(2

茶凉超级帅·2025-02-25 16:58

探索Perl语言：入门学习与实战指南

文章目录探索Perl语言：入门学习与实战指南一、Perl语言概述二、Perl的安装与配置安装PerlWindowsmacOSLinux配置Perl三、基本语法与数据类型标量变量数组哈希四、控制结构条件语句循环语句五

洛秋_·2025-02-25 16:26

4.3 QVariant 类功能详解、应用示例与类型转换

如果你是第一次来到这里，可以先点击Qt编程专栏简介，一起深入探索Qt的各个方面。QVariant是Qt提供的一个非常强大的类，它用于存储不同类型的数据，并支持多种类型之间的转换。

Hello Miss.DJ·2025-02-25 15:24

边缘计算的发展与应用：腾讯云的技术探索

腾讯云作为云计算服务商之一，在边缘计算领域进行了深入探索，结合自

Anna_Tong·2025-02-25 15:48

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